导图社区 数据分析及工具应用
数据分析即从数据、信息到知识的过程,数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合,该篇主要介绍简单的数据分析以及相关的工具应用。
编辑于2022-07-06 09:48:00可口可乐的总裁罗伯特·伍德鲁夫曾说过一句话:“即使可口可乐的工厂被大火烧掉,给我三个月时间我就可以重建完整的可口可乐。” 所以说大火能够烧掉的都是花钱马上就可以重建的,只是多花一点时间。真正烧不掉的成果是什么?那就是在顾客的心智中,左右了顾客选择和认知的载体——品牌
短视频直播间引流,指利用系统自然推荐或商业化投放方式,通过让消费者观看直播预约短视频、15-30秒商品解说、利益点宣导等内容视频,引发消费者对直播内容的兴趣,在播前点击直播间预约或在播中进入直播间,并最终实现在直播间下单的销售转化方式。
智能终端 是搭载操作系统的智能硬件设备。基于网络与多元智能技术,智能终端不仅是信息平台,为用户提供丰富的内容应用;也是数据中台,与用户进行实时的数据交换与流动;还是渠道载体,产品与服务直接触达,用户即时调取互动;更是体验空间,为用户打造立体可交互的虚拟世界。
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可口可乐的总裁罗伯特·伍德鲁夫曾说过一句话:“即使可口可乐的工厂被大火烧掉,给我三个月时间我就可以重建完整的可口可乐。” 所以说大火能够烧掉的都是花钱马上就可以重建的,只是多花一点时间。真正烧不掉的成果是什么?那就是在顾客的心智中,左右了顾客选择和认知的载体——品牌
短视频直播间引流,指利用系统自然推荐或商业化投放方式,通过让消费者观看直播预约短视频、15-30秒商品解说、利益点宣导等内容视频,引发消费者对直播内容的兴趣,在播前点击直播间预约或在播中进入直播间,并最终实现在直播间下单的销售转化方式。
智能终端 是搭载操作系统的智能硬件设备。基于网络与多元智能技术,智能终端不仅是信息平台,为用户提供丰富的内容应用;也是数据中台,与用户进行实时的数据交换与流动;还是渠道载体,产品与服务直接触达,用户即时调取互动;更是体验空间,为用户打造立体可交互的虚拟世界。
数据分析及工具应用
概述
概述
数据分析即从数据、信息到知识的过程,数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合
数学 & 统计学知识
数据分析的基础,将整理、描述、预测数据的手段、过程抽象为数学模型的理论知识
行业经验
行业经验可在数据分析前确定分析需求,分析中检验方法是否合理,以及分析后指导应用,但行业特征不同,其应用也不同
工具支撑
各种厂商开发了数据分析的工具、模块,将分析模型封装,使不了解技术的人也能够快捷的实现数学建模,快速响应分析需求
数据挖掘
数据挖掘是挖掘数据背后隐藏的知识的重要手段
机器学习
不需要人过多干预,通过计算机自动学习,发现数据规律,但结论不易控制
分析误区
不了解分析模型的数学原理,会导致错误的使用模型,而得出错误的分析结论,影响业务决策,因此在选用分析模型时,要深入了解该模型的原理和使用限制
传统分析
在数据量较少时,传统的数据分析已能够发现数据中包含的知识,包括结构分析、杜邦分析等模型,方法成熟,应用广泛
发展
随着计算机技术发展和数据分析理论的更新,当前的数据分析逐步成为机器语言、统计知识两个学科的交集
数据挖掘
就是充分利用了统计学和人工智能技术的应用程序,并把这些高深复杂的技术封装起来,使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能,并且更专注于自己所要解决的问题
数据分析工具
各种厂商开发了数据分析的工具、模块,将分析模型封装,使不了解技术的人也能够快捷的实现数学建模,快速响应分析需求
信息处理
信息处理基于查询,可以发现有用的信息。但是这种查询的回答反映的是直接存放在数据库中的信息。它们不反映复杂的模式,或隐藏在数据库中的规律
传统分析
在数据量较少时,传统的数据分析已能够发现数据中包含的知识,包括结构分析、杜邦分析等模型,方法成熟,应用广泛
数据分析的手段和方法
常规分析
揭示数据之间的静态关系
分析过程滞后
对数据质量要求高
数据挖掘
统计学和计算机技术等多学科的结合
揭示数据之间隐藏的关系
将数据分析的范围从“已知”扩展到“未知”,从“过去”推向“将来”
商务智能
一系列以事实为支持,辅助商业决策的技术和方法,曾用名包括专家系统、智能决策等
一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成
对数据分析的体系化管理,数据分析的主体依然是数据挖掘
大数据技术
从多种类型的数据中,快速获取知识的能力
数据挖掘技术的衍生
数据可视化
大数据时代,展示数据可以更好辅助理解数据、演绎数据
数据分析框架
数据分析标准流程
CRISP-DM
业务理解(business understanding)
确定目标、明确分析需求
数据理解(data understanding)
收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量
数据准备(data preparation)
选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据
建立模型(modeling)
选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型
评估模型(evaluation)
对模型进行较为全面的评价,评价结果、重审过程
部署(deployment)
分析结果应用
数据分析框架
业务理解
理解业务背景
数据分析的本质是服务于业务需求,如果没有业务理解,缺乏业务指导,会导致分析无法落地
评估分析需求
判断分析需求是否可以转换为数据分析项目,某些需求是不能有效转换为数据分析项目的,比如不符合商业逻辑、数据不足、数据质量极差等
数据理解
数据收集
抽取的数据必须能够正确反映业务需求,否则分析结论会对业务将造成误导
数据清洗
原始数据中存在数据缺失和坏数据,如果不处理会导致模型失效,因此对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据
数据准备
数据探索
运用统计方法对数据进行探索,发现数据内部规律
数据转换
为了达到模型的输入数据要求,需要对数据进行转换,包括生成衍生变量、一致化、标准化等
建立模型
选择方法、工具,建立模型
综合考虑业务需求精度、数据情况、花费成本等因素,选择最合适的模型
在实践中对于一个分析目的,往往运用多个模型,然后通过后续的模型评估,进行优化、调整,以寻求最合适的模型
模型评估
建模过程评估
对模型的精度、准确性、效率和通用性进行评估
模型结果评估
评估是否有遗漏的业务,模型结果是否回答了当初的业务问题,需要结合业务专家进行评估
应用
分析结果应用
将模型应用于业务实践,才能实现数据分析的真正价值:产生商业价值和解决业务问题
分析模型改进
对模型应用效果的及时跟踪和反馈,以便后期的模型调整和优化
数据分析支撑工具
Eviews
主导优势
时间序列分析
应用领域
经济
处理功能
推断统计
界面设计
直观,可视化
数据安全
软件稳定
处理效率
高,稳定
结合形式
Excel,SAS,SPSS
SPSS
主导优势
多元横截面数据
应用领域
通信,政府,金融,制造,医药,教育等
处理功能
推断及多元统计
界面设计
简易,可视化
数据安全
大数据易丢失
处理效率
低,不适宜大数据
结合形式
Excel
SAS
主导优势
数据管理及挖掘
应用领域
市场调研,医药研发,能源公共事业,金融管理等
处理功能
批量数据集
界面设计
语言机械规范化
数据安全
软件稳定
处理效率
高,稳定
结合形式
Excel,txt,
Stata
主导优势
面板数据处理
应用领域
经济
处理功能
界面设计
可视,代码灵活
数据安全
软件稳定
处理效率
高,稳定
结合形式
txt
Matlab
主导优势
数值分析,复杂模型
应用领域
建筑工程
处理功能
统计预测,优化建模
界面设计
偏向底层
数据安全
软件稳定
处理效率
高,稳定
结合形式
All
R
主导优势
算法及绘图
应用领域
学术研究,医药研发,IT
处理功能
统计分析,数据挖掘
界面设计
语言丰富灵活
数据安全
软件稳定
处理效率
极适合大量数据
结合形式
All