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:數據分析思維大數據開發不可或缺的組成部分

7天彩票会员登录 www.dibyt.icu 來源:數據分析師 CPDA | 時間:2019-05-14 | 作者:admin

5581184 120801265000 2 - 数据分析思维大数据开发不可或缺的组成部分

 

现在数据分析,早已不是互联网公司中少数岗位才需要的技能了。现在几乎大多数热门岗位都会在招聘JD中,给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。

 

很多人在工作中也经常遇到这样那样的数据问题:

拿到一堆杂乱无章的数据,怎么整理才能快速提取出我需要的信息?

清洗处理完数据,生成了各种图表,但依然只能做出浅层次的解释,不知道怎么得出对公司有帮助的结论?

有了数据分析的结果后,用哪种形式的图表,才能美观又专业地展示结论,做到一张图表达一个观点?

 

中国商委会数据分析统计部也认为,未来中国基础性数据分析人才的缺口将达到1400万。

在大数据时代,万物皆可数据化,几乎每个人的工作都免不了跟数据打交道:大多数技术岗每天都在跟数据打交道;产品岗一直盯着用户数据;销售岗关心着ROI、GMV之类的数据;新媒体会统计阅读相关数据......

 

什么是数据分析:根据分析的方法和目的,分析可以被划分为描述性分析(descri-ptive analytics)、预测性分析(predictive analytics)和规范性分析(prescriptive analytics)。描述性分析包括数据收集、整理、制表、制图以及描述正要研究的食物的特征,这类分析以往被称为“报告”。描述性分析可能非常有用,但它不能解释某种结果出现的原因或者未来可能会发生的事情。

 

500350462 - 数据分析思维大数据开发不可或缺的组成部分

 

数据分析是从数据中提取有价值信息的过程,过程中需要对数据进行各种处理和归类,只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式,才能起到事半功倍的效果,以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式:

 

  1. 分类

 

分类是一种基本的数据分析方式,数据根据其特点,可将数据对象划分为不同的部分和类型,再进一步分析,能够进一步挖掘事物的本质。

 

  1. 回归

 

回归是一种运用广泛的统计分析方法,可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系,建立回归模型,并根据实测数据来求解模型的各参数,然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据,如果能够很好的拟合,则可以根据自变量作进一步预测。

 

  1. 聚类

 

聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类,每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性,不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式,其与分类分析不同,所划分的类是未知的,因此,聚类分析也称为无指导或无监督的学习。

 

数据聚类是对于静态数据分析的一门技术,在许多领域受到广泛应用,包括机器学习,数据挖掘,模式识别,图像分析以及生物信息。

 

  1. 相似匹配

 

相似匹配是通过一定的方法,来计算两个数据的相似程度,相似程度通常会用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景,如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。

 

  1. 频繁项集

 

频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合,如啤酒和尿不湿,Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集,目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。

 

  1. 统计描述

 

统计描述是根据数据的特点,用一定的统计指标和指标体系,表明数据所反馈的信息,是对数据分析的基础处理工作,主要方法包括:平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。

 

  1. 链接预测

 

链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法,链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测,基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息,利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比,网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明,网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。

 

  1. 数据压缩

 

数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率,或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。

 

  1. 因果分析

 

因果分析法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法,运用因果分析法进行市场预测,主要是采用回归分析方法,除此之外,计算经济模型和投人产出分析等方法也较为常用。

 

想要更好的分析数据,利用数据,不但需要有好的数据思维,懂数据相关的理论知识、技能技法,更重要的是要具备业务 Sense,还要有足够强的学习能力。

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