大数据分析的基础层

简述信息一览：

• 1、什么是底层逻辑思维?
• 2、数据分析的基本思路是什么?
• 3、底层逻辑是什么意思
• 4、大数据分析和应用的基础是什么?
• 5、大数据的本质是什么?

什么是底层逻辑思维?

1、底层逻辑思维是指探究事物本质、深层次原因的思维方式。它关注的是事件、事物的本质原因，以及其产生的根本动因。底层逻辑思维是由底层向高层推导的过程，通过对底层因素的深入分析，了解事物的本质及其产生的隐含规律，从而指导对该事物的全面把握和有效掌控。

2、底层逻辑 定义：创新性和非创新性工作的思维逻辑。

3、底层逻辑思维就是我们在思考问题的时候的首先个核心切入点，从这个点开始思考所作出之后的决定，当围绕着底层逻辑思考时，做出的决定才是和初心一致，最贴合内心的，也是真实的人性反馈。顶层思维就是每个人，都在以他的理解和经历，构建自己的思维模式，然后再用这个思维模式，理解这个世界。

4、- 定义：底层逻辑是指创新性与非创新性工作所遵循的思维逻辑。- 特点：- 始于第一性原理，即从最基本的真理或事实出发。- ***用演绎逻辑进行大胆假设，并通过归纳逻辑小心验证，不断实践以形成结论。- 通过类比，将新事物与已有知识比较，分析思维方式及结果的差异。

数据分析的基本思路是什么?

对***析主要是把两个有关联的数据指标进行相互比较，从数量上说明和展现研究对象的规模大小，水平的高低，速度快慢等方面的相对值，然后通过在一样的维度下的指标数据对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。因此通过细分分析扩大维度。细分方法可以分为两类，一类逐步分析，另一类是维度交叉。对***析 对***析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，通过相同维度下的指标对比，找出业务在不同阶段的问题。

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。01） 分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

趋势分析最简单、最常见的数据分析方法，一般用于核心指标的长期跟踪，比如点击率、GMV、活跃用户数。可以看出数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点等，继而分析原因。多维分解 也就是通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。

底层逻辑是什么意思

也是：指从事物的底层、本质出发，寻找解决问题路径的思维方法。底层逻辑越坚固，解决问题的能力也就越强。底层的意思：建筑物地面上最底下的一层，泛指事物最下面的部分：大楼的底层是商店。社会、组织等的最低阶层：生活在社会底层。拼音：［dǐcéng ]详细释义：下层。指阶层等。

底层逻辑的意思是指从事物的底层、本质出发，寻找解决问题路径的思维方法。底层逻辑越坚固，解决问题的能力也就越强。底层逻辑是我们思考问题时最先确立的那个核心如果给它一个系统的准确的定义的话，那应该是：每一件事物或者问题最原始的出发点与最人性的真实反馈。

底层逻辑，指从事物的底层、本质出发，寻找解决问题路径的思维方法。底层逻辑越坚固，解决问题的能力也就越强。您呼叫的用户正忙的意思可能是：对方正在与其他人通话中。响了几声后再听到“您呼和叫的用户正忙”，说明对方将你的电话挂断了。还可能是对方将你列入了黑名单。

底层逻辑定义：底层逻辑是系统或事物的基础原理和结构，是构建核心思想和功能的基础。 应用领域：底层逻辑在计算机科学、哲学、经济学等领域有重要应用。 计算机科学角度：在计算机科学中，底层逻辑涉及硬件和操作系统的原理，包括运行机制、数据处理和设备交互。

什么是底层逻辑？底层逻辑就是万千现象背后的那个底层规律。底层逻辑有4个特点，即抽象、至简、源头、通用。

大数据分析和应用的基础是什么?

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。语义引擎 大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

大数据分析需要的基础有：编程语言基础 学大数据，首先要具备的是编程语言基础，掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多，甚至编程语言要比大数据学习的时间更长。Linux系统的基本操作 Linux系统的基本操作是大数据不可分割的一部分，大数据的组件都是在这个系统中跑的。

从学科的角度来看，大数据涉及到三大学科基础，分别是数学、统计学和计算机，所以数学和统计学知识对于大数据从业者还是比较重要的。

计算机编码能力 实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至***中拾取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。

大数据的本质是什么?

大数据的本质是（洞察 ） 。大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据从字面来说，所谓大数据就是指规***别巨大的数据***，因此从本质上来说，它仍然是属于数据库或数据***，不过是规模变得特别巨大而已，因此麦肯锡公司在上述的咨询报告中将大数据定义为“大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。

从本质上讲，大数据是指按照一定的组织结构连接起来的数据，是非常简单而且直接的事物，但是从现象上分析，大数据所呈现出来的状态复杂多样，这是因为现象是由观察角度决定的。

大数据的本质就是利用计算机集群来处理大批量的数据，大数据的技术关注点在于如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理。云计算的技术关注点在于如何在一套软硬件环境中，为不同的用户提供服务，使得不同的用户彼此不可见，并进行资源隔离，保障每个用户的服务质量。

当我们了解到信息或者说数据能够消除不确定性之后，便能理解为什么大数据的出现能够解决那些智能的问题，因为很多智能问题从根本上来讲无非是消除不确定性的问题。对于前面提到的大数据的三个特征，即数据量大、多维度和完备性。在这个基础之上，我们就能够讲清楚大数据的本质。先谈谈数据量的问题。

从本质上讲，大数据bai是指按照一定的du组织结构连接起来的数据zhi，是非常简单而且直接的事dao物，但是从现象上分析，大数据所呈现出来的状态复杂多样，这是因为现象是由观察角度决定的。

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