如何有效地进行数据挖掘和分析

Posted 2023-05-03

大数据分析处理解决方案
方案阐述
每天，中国网民通过人和人的互动，人和平台的互动，平台与平台的互动，实时生产海量数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。
数亿网民实时留下的痕迹，可以真实反映当下的世界。微观层面，我们可以看到个体们在想什么，在干什么，及时发现舆情的弱信号。宏观层面，我们可以看到当下的中国正在发生什么，将要发生什么，以及为什么？借此可以观察舆情的整体态势，洞若观火。
原本分散、孤立的信息通过分析、挖掘具有了关联性，激发了智慧感知，感知用户真实的态度和需求，辅助政府在智慧城市，企业在品牌传播、产品口碑、营销分析等方面的工作。
所谓未雨绸缪，防患于未然，最好的舆情应对处置莫过于让舆情事件不发生。除了及时发现问题，大数据还可以帮我们预测未来。具体到舆情服务，舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集、数据分析之外，还可以通过大数据不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，通过对同类型舆情事件历史数据，及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析，提炼出相关舆情的规律和特点。
大数据时代的舆情管理不再局限于危机解决，而是梳理出危机可能产生的各种条件和因素，以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标，增强我们对同类型舆情事件的认知和理解，帮助我们更加精准的预测未来。
用大数据引领创新管理。无论是政府的公共事务管理还是企业的管理决策都要用数据说话。政府部门在出台社会规范和政策时，采用大数据进行分析，可以避免个人意志带来的主观性、片面性和局限性，可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，降低决策风险。通过大数据挖掘和分析技术，可以有针对性地解决社会治理难题；针对不同社会细分人群，提供精细化的服务和管理。政府和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制，打破部门间的“信息孤岛”，加强互动反馈。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。
解决关键
如何能够快速的找到所需信息，采集是大数据价值挖掘最重要的一环，其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础，多瑞科舆情数据分析站的采集子系统和分析子系统可以归类热点话题列表、发贴数量、评论数量、作者个数、敏感话题列表自动摘要、自动关键词抽取、各类别趋势图表；在新闻类报表识别分析归类： 标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等；在论坛类报表识别分析归类： 帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等。
解决方案
多瑞科舆情数据分析站系统拥有自建独立的大数据中心，服务器集中采集对新闻、论坛、微博等多种类型互联网数据进行7*24小时不间断实时采集，具备上千亿数据量的数据索引、挖掘分析和存储能力，支撑政府、企业、媒体、金融、公安等多行业用户的舆情分析云服务。因此多瑞科舆情数据分析站系统在这方面有着天然优势，也是解决信息数量和信息（有价值的）获取效率之间矛盾的唯一途径，系统利用各种数据挖掘技术将产生人工无法替代的效果，为市场调研工作节省巨大的人力经费开支。
实施收益
多瑞科舆情数据分析站系统可通过对大数据实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。 参考技术A 回答

你好，一探讨需求在开始分析数据或深入研究分析技术之前，与团队里的所有小伙伴一起坐下来，确定主要活动或战略目标是很关键的，需要从根本上了解哪些类型最有利于发展，或哪些数据对发展的前景最有帮助。

提问

有效的数据分析

回答

2确定问题一旦确定了核心目标，你应该考虑哪些问题需要被回答来帮助你完成你的目标。为了帮助提出正确的问题并确保数据有用，提出问题、寻解答案是必不可少的。3收集数据在为数据分析方法提供了真正的指导，并知道了需要回答哪些问题来获取可用信息中的最佳价值后，应该决定最有价值的数据源并开始收集，这是所有数据分析技术中最基础的一步。

4设置KPI设置一系列关键绩效指标（KPI），这些指标可以在许多关键领域中跟踪，衡量和塑造您的进度。KPI对于定性研究中的数据分析方法和定量研究中的数据分析方法都是至关重要的，它对于督促自己及时完成数据分析目标有着重要作用。

五忽略无用数据六统计分析

 参考技术B 数据分析和数据挖掘并不是相互独立的，数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的东西，以此来辅助决策。但是如果要分析已有信息背后的隐藏信息，而这些信息通过观察往往是看不到的，这是就需要用到数据挖掘，作为分析之前要走的一个门槛。数据挖掘不是简单的认为推测就可以，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。
这里可以使用亿信华辰一站式数据分析平台ABI，亿信ABI融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。其中数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。帮助企业发现潜在的信息，挖掘数据的潜在价值。 参考技术C 按需进行就行。 参考技术D 经常听人提到数据分析，那么数据怎么去分析？简单来说，可能就是做一些数据做统计、可视化、文字结论等。但是相比来说，数据挖掘就相对来说比较低调一些，这是这种低调，反而意味着数据挖掘对研究人员的要求要更高一些。
数据分析人员需要理解业务的核心指标，通过数据分析工具（比如R/SAS/SQL，或者内部的数据平台）对业务数据进行建模和分析，为相关的业务指标提供基于数据的解决方案。所以，数据分析岗位要求具备扎实的统计学功底和对数据的敏感。数据挖掘人员需要研究数据，试验和选择合适的机器学习相关的算法模型对数据进行建模和分析，最后自己在实际系统中将算法模型进行高性能的工程实现。所以，数据挖掘岗位要求同时具备深厚的机器学习功底和扎实的编程能力。
数据分析与数据挖掘不是相互独立的。数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的东西，以此来辅助决策。但很多情况下，这种分析往往不解渴。如果要分析这些已有信息背后隐藏的信息呢，而这些信息通过观察往往是看不到的，这时数据挖掘就冲在了数据分析的前面，作为分析之前要走的一个门槛。
除此之外，因为数据挖掘的输出往往含有的信息价值比较高，因此这些输出不仅仅应用在分析上，更多的是用在其他应用上，如网站后台、APP应用上，实实在在提供一些决策来丰富应用的功能。
数据挖掘不是简单的人为推测就可以的，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。但是前提是，必须针对某些具体的业务来。没有落实真正的场景和需求，没有落实需要的输入和输出，空谈数据挖掘，就是纯粹的耍流氓。举个简单的例子，房价预测，这里给出了一系列的点，我们要预测未来的一点。如果不知道业务，也就是相当我们不知道这些点的由来，那么完全可以理解为这些点可能是地球轨迹中的一部分，或者其他，这样的话，会做出不一样的结论。
其实在数据分析上，往往也需要研究人员了解业务。在数据分析与数据挖掘领域，要想做好，那就先去获取数据、学好业务，再说其他吧。

数据可视化分析工具如何在国内弯道超车，迅速崛起？

什么是数据可视化

数据可视化：Data Visualization，即视觉传达，为了清晰有效地传递信息，数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具，例如点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。
数据可视化对企业的重要性
有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据，它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念，美学形式与数据功能在可视化中齐头并进，通过直观地传达关键的数据与特征，从而实现业务深入洞察。
数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。

BI工具与数据可视化
BI 工具提供的是一套完整的数据解决方案，将业务数据进行有效的整合、建模、分析，以可视化的方式呈现，快速准确的定位关键数据，辅助决策。 因此BI工具的最后一个环节是将关键业务可视化的呈现后进行数据分析。

国内外数据可视化工具汇总

“我想转行做数据分析，但是我只会用Excel，不会其他的工具，有其他的数据分析工具推荐么？“
“我不会python，那我可以做数据分析吗”
大部分人对数据分析的的第一印象就是Excel、python，其实选择一个工具开始学习是需要花费学习成本的，如果不清楚这款工具能给你带来什么价值，就开始盲目学习，很可能会浪费时间。那么今天我们就从整个数据分析流程，从数据接入到大屏、数据处理、报表制作来聊一聊国外内主流的数据分析可视化工具

Excel

相信Excel应该是所有职场人士最初的数据分析工具，简单易上手，从简单的表格制作到数据透视表，写公式甚至到VBA语言；但是Excel要达到和BI工具相同的效果可能要花大量的时间来调整颜色和字体、以及图表样式，对大数据（比如几十万）的处理和支持并不友好，通常用于个人日常少量数据的快速分析。
对于企业级的数据分析，涉及到用户，组织，权限管理，以及大数据量、多种类型数据源的接入和统计分析，Excel是远远不够的，需要升级更加专业的BI工具。

Tableau

全球知名度较高的数据可视化工具，用户群体庞大，整体操作简洁，图表设计方便，80%的功能可以通过鼠标拖拉拽实现。新手可以快速解锁基础功能，获取更多高级数据分析功能，比如数据处理、应用集成等，需要具备技术背景的IT人员循序渐进的探索和学习，学习成本较高、正版价格昂贵，市场占有率并不是很突出，在配套的实施和服务能力方面有很大的欠缺。除此之外，对国内客户来说，数据光好“看”已经不够了，底层的数据集成和数据治理是基础，同时用户和企业更关心持续使用和后期运维的系列问题，Tableau明显在本土化方面水土不服，目前已退出中国市场。
Tableau是C/S架构，分为Desktop、Sever、Reader，结构清晰，但体量较大；在可视化方面，tableau的图表库只有24种，其他的雷达图、桑吉图、股价图等得通过这24种图、二次开发衍生出来， 开发成本较高。

随着近两年国产BI软件的崛起，市场国产BI工具百花齐放，诞生了更多更能直接触达企业核心数据的可视化分析工具。

Power BI

从Excel的插件中剥离出来的工具，功能和Tableau相似，是国外知名的敏捷型BI工具，Power BI将软件服务、应用和连接器全部融合，通过数据分析将数据转换成连贯的交互式见解，上手难度大于Tableau。对于个人来说，Power BI支持下载桌面免费版，但是桌面版不能协作，个人免费版支持功能有限。
作为一款国外BI工具，Power BI在图表酷炫方面的表现能力明显逊色于国内本土化工具，比如3D建模、地图集成等；很多人评价Power BI有种“工科风”，能力强悍，但是颜值不高。在可视化展现能力方面，PoweBI内置的图表种类相对较少，例如一些常用的玫瑰图、多层饼图、词云图、热力地图、流向地图等，Power BI都不支持(需要进行市场图表拓展下载使用)，对于用户来说很不方便。
从功能上来说，Power BI更加注重数据建模能力，内置微软自己的DAX引擎，即微软自定义的一门函数语言。PowerBI有三大独立的模块需要整体学习：Power Query获取数据、Power Pivot & DAX 数据建模、Power View 数据可视化，因此系统地学习需投入较长时间从头开始学习，适合想长期从事数据分析的专业型选手。

Wyn 商业智能

Wyn是一款国产BI软件，区别于国内主流BI工具的是，葡萄城有40年控件研发的历史，专业能力过硬，紧跟嵌入式BI发展趋势，提供强大的与现有企业应用程序的嵌入式集成能力，包括：整个仪表板和单个图表嵌入、仪表板设计器嵌入、分析门户嵌入、OEM安装包嵌入，以及丰富的 API 满足个性化嵌入需要。这一点真的是对于企业在选型BI时非常有帮助。

考虑国内本土化酷炫大屏的需要，内置100+自主研发的数据可视化图表，同时完全开放的 可视化插件机制，可以将Echarts、D3.js、ChartJS、G2、3D模型等集成到仪表板中。

在数据接入方面，Wyn为用户提供了多达50+数据源类型支持，同时在国产化方面具备很强的适配能力，对于制造业方面，还提供IOT实时数据分析，对垂直领域的数据分析有更加深入的支持。
再说说学习成本方面，Wyn旨在为业务人员提供一款零编码的数据分析可视化工具，从数据准备到 BI 交互式分析整个过程提供了高度易用的分析体验，分析人员通过拖拉拽快速完成数据建模和仪表板设计。不具备IT知识背景的人也能轻松入门，分析结果也具备高度自助灵活的数据探查能力，分析过程与业务深度融合，真正让科学决策与业务管理并行。
作为国内本土化BI分析工具，除了工具本身的强大，在技术服务方面，也提供训练营、公开课等课程辅助新手入门、专业人士进阶。

Wyn如何提供数据可视化功能？

Wyn支持 200+ 可视化类型包括图表、3D 动效、3D 模型、GIS 地图，满足任意的数据个性化展示的需要，可实现全部需要，包括屏幕自适应、多页面仪表板、自动数据刷新、3D动画特效等。适用数字孪生，物联网实时数据分析等领域。并已经应用到智慧园区、智能车间、健康医疗、电力能源、校园安全、数字指挥中心等场景。

大家如果感兴趣，欢迎访问在线demo体验数据可视化：
https://www.grapecity.com.cn/solutions/wyn/demo