怎樣大數(shù)據(jù)分析（怎樣數(shù)據(jù)分析柱狀圖）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于怎樣大數(shù)據(jù)分析的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、數(shù)據(jù)分析五大步驟

• 2、從業(yè)者怎樣進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化分析?

• 3、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該掌握哪些基礎(chǔ)知識(shí)？

• 4、大數(shù)據(jù)分析方法有哪些?

一、數(shù)據(jù)分析五大步驟

(一)問題識(shí)別

大數(shù)據(jù)分析的第一步是要清晰界定需要回答的問題。對(duì)問題的界定有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，一是清晰、二是符合現(xiàn)實(shí)。

(二)數(shù)據(jù)可行性論證

論證現(xiàn)有數(shù)據(jù)是否足夠豐富、準(zhǔn)確，以致可以為問題提供答案，是大數(shù)據(jù)分析的第二步，項(xiàng)目是否可行取決于這步的結(jié)論。

(三)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備環(huán)節(jié)需要梳理分析所需每個(gè)條目的數(shù)據(jù)，為下一步建立模型做好從充分預(yù)備。這種準(zhǔn)備可以分為數(shù)據(jù)的采集準(zhǔn)備和清洗整理準(zhǔn)備兩步。

(四)建立模型

大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目需要建立的模型可以分為兩類。對(duì)于這兩類模型，團(tuán)隊(duì)都需要在設(shè)立模型、論證模型的可靠性方面下功夫。

(五)評(píng)估結(jié)果

評(píng)估結(jié)果階段是要評(píng)估上述步驟得到的結(jié)果是否足夠嚴(yán)謹(jǐn)可靠，并確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果能夠有利于決策。評(píng)估結(jié)果包括定量評(píng)估和定性評(píng)估兩部分。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)可應(yīng)用于各行各業(yè)，將人們收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，實(shí)現(xiàn)資訊的有效利用。舉個(gè)本專業(yè)的例子，比如在奶?；?qū)用鎸ふ遗c產(chǎn)奶量相關(guān)的主效基因，我們可以首先對(duì)奶牛全基因組進(jìn)行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由于數(shù)據(jù)量龐大，這就需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行分析比對(duì)，挖掘主效基因。

大數(shù)據(jù)的意義和前景

總的來說，大數(shù)據(jù)是對(duì)大量、動(dòng)態(tài)、能持續(xù)的數(shù)據(jù)，通過運(yùn)用新系統(tǒng)、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價(jià)值的東西。以前，面對(duì)龐大的數(shù)據(jù)，我們可能會(huì)一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質(zhì)，從而在科學(xué)工作中得到錯(cuò)誤的推斷，而大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，一切真相將會(huì)展現(xiàn)在我么面前。

大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)方法，不管是傳統(tǒng)的 OLAP技術(shù)還是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，都難以應(yīng)付大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。首先是執(zhí)行效率低。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都是基于集中式的底層軟件架構(gòu)開發(fā)，難以并行化，因而在處理 TB級(jí)以上數(shù)據(jù)的效率低。其次是數(shù)據(jù)分析精度難以隨著數(shù)據(jù)量提升而得到改進(jìn)，特別是難以應(yīng)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

在人類全部數(shù)字化數(shù)據(jù)中，僅有非常小的一部分(約占總數(shù)據(jù)量的1%)數(shù)值型數(shù)據(jù)得到了深入分析和挖掘(如回歸、分類、聚類)，大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對(duì)網(wǎng)頁(yè)索引、社交數(shù)據(jù)等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行了淺層分析(如排序)，占總量近60%的語(yǔ)音、圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還難以進(jìn)行有效的分析

鹵鵝

二、從業(yè)者怎樣進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化分析?

一、需求分析

需求分析是大數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目開展的前提，要描述項(xiàng)目背景與目的、業(yè)務(wù)目標(biāo)、業(yè)務(wù)范圍、業(yè)務(wù)需求和功能需求等內(nèi)容，明確實(shí)施單位對(duì)可視化的期望和需求。包括需要分析的主題、各主題可能查看的角度、需要發(fā)泄企業(yè)各方面的規(guī)律、用戶的需求等內(nèi)容。

二、建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)據(jù)集市的模型

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)據(jù)集市的模型是在需求分析的基礎(chǔ)上建立起來的。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)據(jù)集市建模除了數(shù)據(jù)庫(kù)的ER建模和關(guān)系建模，還包括專門針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的維度建模技術(shù)。

三、數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、加載(ETL)

數(shù)據(jù)抽取是指將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/集市需要的數(shù)據(jù)從各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽離出來，因?yàn)槊總€(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量不同，所以要對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)源建立不同的抽取程序，每個(gè)數(shù)據(jù)抽取流程都需要使用接口將元數(shù)據(jù)傳送到清洗和轉(zhuǎn)換階段。數(shù)據(jù)清洗的目的是保證抽取的原數(shù)據(jù)的質(zhì)量符合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/集市的要求并保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性。

四、建立可視化場(chǎng)景

建立可視化場(chǎng)景是對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/集市中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理的成果，用戶能夠借此從多個(gè)角度查看企業(yè)/單位的運(yùn)營(yíng)狀況，按照不同的主題和方式探查企業(yè)/單位業(yè)務(wù)內(nèi)容的核心數(shù)據(jù)，從而作出更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)和判斷。

三、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該掌握哪些基礎(chǔ)知識(shí)？

大數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該要學(xué)的知識(shí)有，統(tǒng)計(jì)概率理論基礎(chǔ)，軟件操作結(jié)合分析模型進(jìn)行實(shí)際運(yùn)用，數(shù)據(jù)挖掘或者數(shù)據(jù)分析方向性選擇，數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)應(yīng)用。

1、統(tǒng)計(jì)概率理論基礎(chǔ)

這是重中之重，千里之臺(tái)，起于壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統(tǒng)計(jì)思維，統(tǒng)計(jì)方法，這里首先是市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)的獲取與整理，然后是最簡(jiǎn)單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級(jí)的相關(guān)，回歸等多元統(tǒng)計(jì)分析，掌握了這些原理，才能進(jìn)行下一步。

2、軟件操作結(jié)合分析模型進(jìn)行實(shí)際運(yùn)用

關(guān)于數(shù)據(jù)分析主流軟件有（從上手度從易到難）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是學(xué)會(huì)怎樣操作這些軟件，然后是利用軟件從數(shù)據(jù)的清洗開始一步步進(jìn)行處理，分析，最后輸出結(jié)果，檢驗(yàn)及解讀數(shù)據(jù)。

3、數(shù)據(jù)挖掘或者數(shù)據(jù)分析方向性選擇

其實(shí)數(shù)據(jù)分析也包含數(shù)據(jù)挖掘，但在工作中做到后面會(huì)細(xì)分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區(qū)別，關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘也涉及到許多模型算法，如：關(guān)聯(lián)法則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、遺傳算法、可視技術(shù)等。

4、數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)應(yīng)用

這一步也是最難學(xué)習(xí)的一步，行業(yè)有別，業(yè)務(wù)不同，業(yè)務(wù)的不同所運(yùn)用的分析方法亦有區(qū)分，實(shí)際工作是解決業(yè)務(wù)問題，因此對(duì)業(yè)務(wù)的洞察能力非常重要。擴(kuò)展資料

分析工作內(nèi)容

1、搜索引擎分析師(Search Engine Optimization Strategy Analyst，簡(jiǎn)稱SEO分析師)是一項(xiàng)新興信息技術(shù)職業(yè)，主要關(guān)注搜索引擎動(dòng)態(tài)，修建網(wǎng)站，拓展網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷渠道，網(wǎng)站內(nèi)部?jī)?yōu)化，流量數(shù)據(jù)分析，策劃外鏈執(zhí)行方案，負(fù)責(zé)競(jìng)價(jià)推廣。

2、SEO分析師需要精通商業(yè)搜索引擎相關(guān)知識(shí)與市場(chǎng)運(yùn)作。通過編程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立網(wǎng)站進(jìn)行各種以用戶體驗(yàn)為主同時(shí)帶給公司盈利但可能失敗的項(xiàng)目嘗試。

四、大數(shù)據(jù)分析方法有哪些?

1、因子分析方法

所謂因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少?zèng)Q策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。

2、回歸分析方法

回歸分析方法就是指研究一個(gè)隨機(jī)變量Y對(duì)另一個(gè)(X)或一組變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法?；貧w分析是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。回歸分析方法運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

3、相關(guān)分析方法

相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系。

4、聚類分析方法

聚類分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個(gè)過程，所以同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個(gè)分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類。

5、方差分析方法

方差數(shù)據(jù)方法就是用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動(dòng)狀。方差分析是從觀測(cè)變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對(duì)觀測(cè)變量有顯著影響的變量。

6、對(duì)應(yīng)分析方法

對(duì)應(yīng)分析是通過分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系?？梢越沂就蛔兞康母鱾€(gè)類別之間的差異，以及不同變量各個(gè)類別之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。對(duì)應(yīng)分析的基本思想是將一個(gè)聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來。

以上就是關(guān)于怎樣大數(shù)據(jù)分析相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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