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数据分析四个关键环节 桑文锋把数据分析分为四个环节,数据***集、数据建模、数据分析、指标。他提出了一个观点,要想做好数据分析,一定要有自底向上的理念。很多公司的数据分析自顶向下推动,用业务分析指标来决定收集什么数据,这是需求驱动工程师的模式,不利于公司长久的数据***集。
大数据分析的工作内容,可以大致分为四个步骤:数据获取、数据处理、数据分析、数据呈现:数据获取 数据获取看似简单,但是需要把握对问题的商业理解,转化成数据问题来解决,直白点讲就是需要哪些数据,从哪些角度来分析,界定问题后,再进行数据***集。此环节,需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
数据分类、数据聚类、关联规则挖掘、时间序列预测。根据人民教育出版社给出的公开资料得知,大数据分析四个方面的工作主要是数据分类、数据聚类、关联规则挖掘、时间序列预测。大数据,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。
时间序列预测:时间序列预测是通过分析过去的时间序列数据来预测未来的趋势和模式。这方面的技术包括ARIMA模型、季节性分解的时间序列预测(SARIMA)、机器学习方法等。
具体来说,这个流程可以划分为四个基本步骤:业务理解、数据准备、数据挖掘和分析应用程序。在这四个步骤中,每个环节都有其特定的功能。业务理解阶段要求分析师能够理解业务需求并将其转化为数据需求。数据准备阶段则涉及到数据的收集、清理和转换,以便进行后续的分析。
例如,在城市规划领域,通过数据可视化可以实时展示城市交通流量、环境质量等关键指标的变化情况,为决策者提供有力支持。综上所述,大数据处理流程包括数据收集、数据清洗、数据存储与数据分析、数据可视化四个关键步骤。每个步骤都承载着特定的任务和目标,共同构成了大数据处理的完整链条。
Microsoft Power BI:这款平台专注于数据可视化和商业智能分析,能够接入多种数据源,包括大规模数据集和实时数据流。 Splunk:专门用于日志管理和分析的工具,能够有效地处理和分析服务器、应用程序和网络设备生成的海量日志。
AppGrowing、ADGuider、QuestMobile、克劳锐、梅花网监测、胖鲸智库、CNNIC等提供广告类数据和行业报告。奥维云网、星图数据、第一财经数据中心、IDC、美团研究院、CBN Data等专注于消费品行业。阿里研究院、腾讯大数据、199IT、易观分析、艾瑞网、艾媒网、IBM商业价值研究等聚焦互联网行业。
TalkingData 移动互联网大数据平台 网址:talkingdata.com 点评:适合移动端APP、手游等应用的SDK数据分析工具,积累大量移动端用户数据。神策分析 可私有化部署的用户行为分析产品 网址:sensorsdata.cn 点评:提供用户行为分析,可私有部署,适合数据敏感的公司,团队背景强大。
199IT(中国互联网数据资讯中心):专注于互联网数据研究、调研、分析以及咨询机构数据的权威平台,为IT行业数据专业人员和决策者提供数据共享服务。
Google BigQuery: 一款全托管的云数据仓库,可以用于存储和分析大规模数据集。 Amazon Web Services: 亚马逊提供的用于存储、处理和分析大规模数据的云平台。 Elasticsearch: 一款分布式搜索和分析引擎,用于检索和分析大型数据集。
中国统计网(iTongji.CN),国内数据分析领域的领先平台,为用户提供丰富的统计学和数据分析内容。网站不仅发布最新的统计资讯,还包括统计学知识、数据分析技术、商业智能和数据挖掘等深入报道,是数据分析爱好者学习和交流的优选之地。
1、大数据分析工具主要分为以下几类:首先,是Excel等电子表格软件,它们适用于基础的数据处理、图表制作和简单分析。对于数据分析师而言,Excel是入门级的工具,需要重点了解数据处理技巧及函数应用。
2、大数据分析工具主要有以下几种:Hadoop、Spark、Hive、Pig、HBase、Flink、Kafka、TensorFlow、商业智能工具以及Python工具库。首先,Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架,它提供了HDFS和MapReduce,能够处理大规模数据,并且具有高容错性、高可用性和高性能。
3、六个用于大数据分析的顶级工具 Hadoop Hadoop 是一个强大的软件框架,能够对大规模数据集进行分布式处理。它以一种既可靠又高效的方式进行数据处理,同时具备可伸缩性,能够处理 PB 级别的数据。Hadoop 假设计算节点和存储可能会失败,因此维护多个数据副本,确保在节点故障时能够重新分配任务。
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