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如何全面认识大数据分析的基础知识

发布日期:2020-09-08 12:36 来源:和记h88 发布人:和记娱乐 点击:

  在大数据时代,人们可以获得与分析更多的数据,甚至是与之相关的所有数据,而不再依赖于采样,从而可以带来更全面的认识,可以更清楚地发现样本无法的细节信息。越来越多的人都在学习大数据相关的技术,而今天我们就一起来了解一下,大数据下的数据分析基础知识。

  数据分析就是用合适的方法来发挥出数据的大价值,这是一门结合了统计学,高等数学,工程学,商业决策等知识的技能,其中高等数学,工程学和统计学这些都是硬技能,而商业决策是属于软技能,数据分析师就是具备这些技能的岗位。数据分析师也有所侧重点,有的人是商业出身,偏向于商业领域,有的人是统计学出身,偏向于统计领域,有的人是工程学出身,更偏向于it领域。企业在进行招聘的时候,他们会根据自己的需求选择合适的数据分析师。

  显然,我是工程领域出身,我们的课程是偏向于it领域的,适合往it领域发展的程序员入门学习,或者商业领域,统计学领域的数据分析师补充自己。

  在如今的互联网企业的发展中,流量的增长是一个不变的话题。我们知道拉一个新用户的成本要远高于一个老客户的成本。既然这样,如果我们能够让老客户产生价值,推出合适的营销策略或者老带新类似这样的方案,就能够用更少的成本产生更大的价值,这也就是数据分析师存在的理由。

  早期的数据分析是使用excel,即使现在也有很多商业领域的数据分析人员依旧在使用。除此之外,还有一些数据分析商用的软件,比如tableau,spss等等。所使用的方式是先从服务器导出数据到软件当中去,然后通过一个功能函数进行数据的处理,比如excel中可以使用vlookup函数来进行纵向查找,后再进行可视化的处理。显然,早起的数据分析更侧重于呈现结果,然后根据结果对企业的发展作出预测。

  我们能够预见的是,早期数据量比较少,一般都是以G为单位,类似于excel,tableau和spss这样的软件,所能够处理的数据量是有限的,当数据量达到T,TB甚至更大的量级是,这是无法处理的。这就需要it领域的知识来处理这些海量的数据,比如使用MySQL,hlive,hbase等等。

  除了数据分析之外,你一定还听说过数据挖掘,那么他们之间有什么异同呢?先现在的大多数企业已经模糊了对数据分析与数据挖掘的区别,但是他们还是有所差异,具体如下:

  数据分析更多采用统计学的知识,对源数据进行描述性和探索性分析,从结果中发现价值信息来评估和修正现状。数据挖掘不仅仅用到统计学的知识,还要用到机器学习的知识,这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次,来发现未知的规律和价值。

  从侧重点上来说,相比较而言,数据分析更多依赖于业务知识,数据挖掘更多侧重于技术的实现,对于业务的要求稍微有所降低。

  从结果上来说,数据分析更多侧重的是结果的呈现,需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型,通过这个模型来分析整个数据的规律,一次来实现对于未来的预测,比如判断用户的特点,用户适合什么样的营销活动。显然,数据挖掘比数据分析要更深一个层次。

  如何全面认识大数据分析的基础知识.中琛魔方大数据分析平台(表示大数据时代的思维方式要求从自然思维转向智能思维,不断提升机器或系统的社会计算能力和智能化水平,从而获得具有洞察力和新价值的东西,甚至类似于人类的“智慧”。

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