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大數(shù)據(jù)應用

4大數(shù)據(jù)分析要素 “套路”方法要學會!

要做一名優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師,首先對數(shù)據(jù)分析崗位有基本的概念,其次,要明白數(shù)據(jù)分析中有哪些套路方法,如此,才能舉一反三,才能不同場景數(shù)據(jù)分析切換自如。下面我們高屋建瓴,抽繭剝絲般講講數(shù)據(jù)分析四大要素。

任何數(shù)據(jù)分析過程都逃不掉四大要素

任何數(shù)據(jù)分析過程都包括四大要素場景+數(shù)據(jù)+工具+方法,數(shù)據(jù)分析起點必須來源于某個場景下的需求,根據(jù)需求目標(場景),搭建分析框架(方法),提取需要的數(shù)據(jù)指標(數(shù)據(jù)),用適合的工具實現(xiàn),最后提煉結論,給出建議或策略。

01 場景

首先,移動互聯(lián)網(wǎng)化+傳統(tǒng)企業(yè)轉型觸網(wǎng)使數(shù)據(jù)獲取難度大大降低,其次,云存儲云計算使存儲和計算成本降低,最后,人工智能和商業(yè)智能使數(shù)據(jù)價值凸顯,越來越多企業(yè)愿意花大錢于數(shù)據(jù)基礎建設,那么數(shù)據(jù)分析場景也越來越豐富,從行業(yè)來看,主要有互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、金融、汽車、房地產(chǎn)和供應鏈等。

每個行業(yè)具體業(yè)務場景也會不同,比如同樣是互聯(lián)網(wǎng),可以分為游戲、社交、電商、安全、新零售、娛樂、外賣、航旅、共享經(jīng)濟、搜索、人工智能..... 應用場景和邊界不斷擴展,不同場景分析套路和重點也不完全相同,但有一點,場景越豐富,數(shù)據(jù)分析崗越有必要和價值,思路和想象也可無限擴展。

02 數(shù)據(jù)

百科定義:數(shù)據(jù)指對客觀事件進行記錄并可以鑒別的符號,是對客觀事物的性質、狀態(tài)以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。它不僅指狹義上的數(shù)字,還可以是具有一定意義的文字、字母、數(shù)字符號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等,也是客觀事物的屬性、數(shù)量、位置及其相互關系的抽象表示。

數(shù)據(jù)特征:變異性和規(guī)律性,變異性是指不同事件量化的數(shù)據(jù)不同,具有差異性,正是因為數(shù)據(jù)變異性,數(shù)據(jù)分析才有必要;規(guī)律性是指包羅萬象的數(shù)據(jù)中,數(shù)據(jù)是有規(guī)律可尋的,從而得出有價值的結論,正是因為規(guī)律性數(shù)據(jù)分析才有價值。

數(shù)據(jù)類型:數(shù)據(jù)可分為結構性和非結構性數(shù)據(jù)。結構化數(shù)據(jù)是指可以用數(shù)字量化的,相對規(guī)整的數(shù)據(jù),比如生產(chǎn)、業(yè)務、交易和客戶信息等的結構化數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)分析方法很長時期都集中在這類數(shù)據(jù)上,這塊的方法和工具也相對成熟;但相比結構化數(shù)據(jù),非結構化數(shù)據(jù)存儲量更大,也蘊含著非常豐富的價值,比如合約、發(fā)票、書信與采購記錄等營運內容;如文書處理、電子表格、簡報檔案與電子郵件等部門內容;如HTML與XML等格式信息的Web內容;以及如聲音、影片、圖形等媒體內容。非結構數(shù)據(jù)處理算法和方法在近幾年有很大的進步,比如在圖像、語音、翻譯等有廣泛應用。

數(shù)據(jù)簡史:數(shù)據(jù)規(guī)模和存儲方式在1991年之前,增長是緩慢的,之后在互聯(lián)網(wǎng)的推動下,數(shù)據(jù)量開始爆發(fā),2005年hadoop誕生,標志著人類對海量數(shù)據(jù)處理有了解決方案,近幾年在很多學者和企業(yè)的推波助瀾下,數(shù)據(jù)價值越來越受到企業(yè)重視。

03 工具

工欲善其事必先利其器,工具在數(shù)據(jù)分析過程中也是非常重要的一環(huán),下面列舉些常用的工具類型:

1.基礎分析和展示工具:數(shù)據(jù)分析中最常用的數(shù)據(jù)匯總和展示工具是excel和ppt,亞洲服務器租用 歐洲服務器,excel是最常用的數(shù)據(jù)分析工具,哪怕是在大的數(shù)據(jù)公司,比如阿里巴巴、美團、騰訊、百度,通常會先在云上把需要的指標進行初步匯總,取出放到excel中分析,excel功能很強大,除了透視匯總,圖表、分類外,還有簡單模型、規(guī)劃求解等功能。

因此,excel是最基礎也最常用的分析工具,數(shù)據(jù)分析師必須要好好掌握;數(shù)據(jù)分析完成后,通常要把成果展示給聽眾,ppt是非常好的選擇,數(shù)據(jù)分析報告ppt不像營銷同學做的花哨,形式為輔,核心是結論、信息傳達,數(shù)據(jù)作為論據(jù),如果能將數(shù)據(jù)分析報告類ppt做的很美觀,也很厲害,可以參考咨詢公司的報告,比如麥肯錫、埃森哲等,網(wǎng)上可以找到很多。

2. 數(shù)據(jù)提取工具:數(shù)據(jù)提取如果數(shù)據(jù)量比較小,很多公司會有直接下載的功能,但如果數(shù)據(jù)量比較大,就需要自己加工了,常用的數(shù)據(jù)查詢工具有SQL、hive,很多大的互聯(lián)網(wǎng)公司都是用hive,hive和sql語法有點類似,也是很多數(shù)據(jù)倉庫同學必須掌握的語言,作為一名大公司的數(shù)據(jù)分析同學,hive是必須要掌握的,hive最早是谷歌搞出來的,不少公司在此基礎上封裝成自己的語言,加些自己的函數(shù)等,但總體語法和架構是一樣的。

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