-导论
Posted Blueeyedboy521
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了-导论相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
目录
一、数据分析与企业数据分析的方向
1、数据是什么
- 数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号
- 它不仅指狭义上的数字,可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等
2、企业数据分析方向
- 把隐藏在数据背后的信息集中和提炼出来,总结出所研究对象的内在规律,帮助管理者进行有效的判断和决策
- 数据分析在
企业日常经营分析
中主要有三大方向
现状分析
(分析当下的数据):现阶段的整体情况,各个部分的构成占比、发展、变动;原因分析
(分析过去的数据):某一现状为什么发生,确定原因,做出调整优化预测分析
(结合数据预测未来):结合已有数据预测未来发展趋势
3、原因分析
-
离线分析
(Batch Processing)
面向过去,面向历史,分析已有的数据
在时间维度明显成批次性变化。一周一分析(T+7),一天一分析(T+1),所以也叫做批处理
-
实时分析
(Real Time Processing Streaming)
面向当下,分析实时产生的数据;
所谓的实时是指从数据产生到数据分析到数据应用的时间间隔很短,可细分秒级、毫秒级
机器学习
(Machine Learning)
基于历史数据和当下产生的实时数据预测未来发生的事情;
侧重于数据算法
的运用,如分类、聚类、关联、预测
二、数据分析基本流程步骤
概述
- 数据分析步骤(流程)的重要性体现在:对如何开展数据分析提供了强有力的逻辑支撑;
- 张文霖在《数据分析六部曲》说,典型的数据分析应该包含以下几个步骤
步骤1 明确分析目的和思路
- 目的是整个分析流程的起点,为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向;
- 思路是使
分析框架体系化
,比如先分析什么,后分析什么,使各分析点之间具有逻辑联系,保证分析维度的完整性
,分析结果的有效性
以及正确性
,需要数据分析方法
论进行支撑; - 数据分析方法论是一些营销管理类相关理论,比如用户行为理论、
PEST分析法
、5W2H分析法等。
步骤2 数据收集
- 数据从无到有的过程:比如传感器收集气象数据、埋点收集用户行为数据
- 数据传输搬运的过程:比如采集数据库数据到数据分析平台
步骤3 数据处理
- 准确来说,应该称之为
数据预处理
- 数据预处理需要对收集到的数据进行加工整理,形成适合数据分析的样式,主要包括
数据清洗
、数据转化
、数据提取
、数据计算
; - 数据预处理可以保证数据的一致性和有效性,让数据变成
干净规整的结构化数据
。
步骤4 数据分析
- 用适当的分析方法及分析工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程;
- 需要掌握各种
数据分析方法
,还要熟悉数据分析软件
的操作;
步骤5 数据展现
- 数据展现又称之为
数据可视化
,指的是分析结果图表展示
,因为人类是视觉动物; - 数据可视化(Data Visualization)属于数据应用的一种;
- 注意,
数据分析的结果不是只有可视化展示
,还可以继续数据挖掘(Data Mining)、即席查询(Ad Hoc)等
步骤6 报告撰写
- 数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结和呈现
- 把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来,供决策者参考
- 需要有明确的结论,最好有建议或解决方案
三、大数据
1、大数据5V特征
2、应用场景
- 电商领域
精准广告位,个性化推荐,大数据杀熟 - 传媒领域
精准营销,猜你喜欢,交互推荐 - 金融方面
理财投资,通过对个人的信用评估,风险承担能力评估,集合众多理财产品、推荐响应的投资理财产品。 - 交通领域
拥堵预测、智能红绿灯、导航最优规划 - 传媒领域
基站选址优化、舆情监控、客户用户画像 - 安防领域
犯罪预防、天网监控 - 医疗领域
智慧医疗、疾病预防、病源追踪
三、分布式与集群概念
以上是关于-导论的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章