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云計(jì)算產(chǎn)品|???????大數(shù)據(jù)分析的實(shí)際用

???????數(shù)據(jù)分析相當(dāng)廣泛,但一般可分為定性分析和定量分析,定性和定量分析通常結(jié)合進(jìn)行。從大的層面來說,可以分為宏觀分析和微觀分析。

云計(jì)算產(chǎn)品|???????大數(shù)據(jù)分析的實(shí)際用

來源:網(wǎng)絡(luò) 作者:夢(mèng)飛 瀏覽量:125
2021-09-08
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數(shù)據(jù)分析相當(dāng)廣泛,但一般可分為定性分析和定量分析,定性和定量分析通常結(jié)合進(jìn)行。從大的層面來說,可以分為宏觀分析和微觀分析。宏觀分析,比如對(duì)某個(gè)行業(yè)的分析,微觀分析是對(duì)某個(gè)主題非常具體的分析,比如消費(fèi)者行為分析、會(huì)員分析。數(shù)據(jù)分析在企業(yè)中的主要作用是支持和指導(dǎo)業(yè)務(wù)發(fā)展。合格的數(shù)據(jù)分析師支持業(yè)務(wù)發(fā)展,優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師指導(dǎo)業(yè)務(wù)發(fā)展。

數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景

1.未來預(yù)測:通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)建模,分析師可以預(yù)測數(shù)據(jù)的未來趨勢,進(jìn)而制定合理的應(yīng)對(duì)計(jì)劃。例如,對(duì)于生產(chǎn)企業(yè)來說,可以根據(jù)歷史市場數(shù)據(jù)建立市場需求預(yù)測模型,根據(jù)未來市場來估算各種產(chǎn)品的需求,從而確定各種產(chǎn)品的產(chǎn)量。

2.個(gè)性化推薦:基于用戶的歷史行為,挖掘用戶興趣點(diǎn),為用戶完成個(gè)性化推薦。例如,對(duì)于電子商城,根據(jù)用戶的瀏覽記錄、購買記錄等歷史行為數(shù)據(jù),可以分析出用戶可能感興趣的產(chǎn)品,并將這些產(chǎn)品推薦給用戶,節(jié)省了用戶搜索產(chǎn)品所花費(fèi)的時(shí)間,增加了產(chǎn)品的銷量。

3.歷史分析:通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)(如季度銷量、產(chǎn)品平均售價(jià)等)的統(tǒng)計(jì)分析。分析師可以有效地掌握過去一段時(shí)間的全部數(shù)據(jù),進(jìn)而做出更有利的決策。例如,對(duì)于一家超市,可以統(tǒng)計(jì)分析過去一個(gè)月不同促銷活動(dòng)下的各種產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)(比如哪些產(chǎn)品更受哪些客戶的歡迎),從而制定出增加利潤的銷售計(jì)劃。

4.影響分析:一個(gè)結(jié)果通常是由大量的因素決定的,但有些因素的作用較小,有些因素的作用較大。通過對(duì)關(guān)鍵因素的分析,我們可以挖掘出那些重要的影響因素,并從重要的因素入手,有效地提高最終的結(jié)果。比如酒店管理者可以根據(jù)用戶在酒店點(diǎn)餐網(wǎng)站上的評(píng)論和評(píng)分,分析影響酒店評(píng)價(jià)的關(guān)鍵因素,利用關(guān)鍵因素(如豐富的早餐、干凈的房間、便利的交通等)改善酒店管理。從而進(jìn)一步提高用戶滿意度,增加客戶。

數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.數(shù)據(jù)整理:數(shù)據(jù)整理是指將數(shù)據(jù)整理成數(shù)據(jù)建模所需的形式。例如,在構(gòu)建房價(jià)預(yù)測模型時(shí),通常需要去除無用的數(shù)據(jù)項(xiàng)(如房屋的身份證號(hào)),將用于預(yù)測目標(biāo)值的特征(如房屋的年齡和朝向)與目標(biāo)變量(房價(jià))分開。

2.數(shù)據(jù)清理:數(shù)據(jù)清理是指發(fā)現(xiàn)和處理數(shù)據(jù)中的質(zhì)量問題,如數(shù)據(jù)缺失和異常。比如用戶填寫問卷時(shí),沒有填寫“年齡”一欄的信息,那么對(duì)于用戶填寫的這個(gè)數(shù)據(jù),年齡就是缺失值;異常是指雖然有值,但值明顯偏離正常值范圍。例如,在針對(duì)18-30歲成年人的問卷中,用戶在填寫問卷時(shí)錯(cuò)誤地將年齡填寫為2。含有缺失或異常值的數(shù)據(jù)必須妥善處理,否則會(huì)嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可靠性。

數(shù)據(jù)分析/挖掘:數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的、以前未知的、有潛在價(jià)值的關(guān)系、模式和趨勢,并利用這些知識(shí)和規(guī)則建立決策支持模型,提供預(yù)測性決策支持的方法、工具和過程。

數(shù)據(jù)可視化/反饋:數(shù)據(jù)可視化是指將數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析和建模結(jié)果以圖形化的方式展現(xiàn)出來,直觀地展示數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)特征和性能。可視化形式包括數(shù)字圖、餅圖、條形圖、折線圖、散點(diǎn)圖、熱圖、氣泡圖等。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與建模:數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)是指計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)值,通過統(tǒng)計(jì)分析掌握數(shù)據(jù)特征,完成對(duì)已知數(shù)據(jù)的解釋。建模是根據(jù)已有數(shù)據(jù)建立模型,對(duì)未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和分類,解決實(shí)際應(yīng)用問題。租用服務(wù)器可咨詢夢(mèng)飛云idc了解。

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