數(shù)據(jù)分析有趣案例（數(shù)據(jù)分析有趣案例怎么寫）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析有趣案例的問題，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)分析思維——用這樣的分析思維驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù) | 附實(shí)際案例

• 2、案例 如何利用數(shù)據(jù)分析目標(biāo)客戶群

• 3、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用案例四網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析通過使用什么大數(shù)據(jù)分析工具實(shí)

• 4、數(shù)據(jù)分析案例（三）——使用Tableau對(duì)銀行信貸客戶進(jìn)行可視化分析

一、數(shù)據(jù)分析思維——用這樣的分析思維驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù) | 附實(shí)際案例

這兩天老板讓我分析一個(gè)之前沒聽過的業(yè)務(wù)，在與運(yùn)營(yíng)的交談過程中，逐漸理清了分析框架，在處理數(shù)據(jù)的過程中，又逐漸補(bǔ)充了之前沒有想到的分析維度。

從這件事，我回想起剛?cè)腴T的時(shí)候，請(qǐng)教過一個(gè)朋友，數(shù)據(jù)分析師所具備的能力有哪些。其中她說了一個(gè)點(diǎn)，而且后面不論在網(wǎng)上查資料還是面試，都被著重強(qiáng)調(diào)的——分析思維。

那么什么是分析思維？想轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析師又如何培養(yǎng)這種思維呢？以下內(nèi)容分為：什么是分析思維、如何培養(yǎng)分析思維、實(shí)際案例。

小李啊，1月份的推廣活動(dòng)，幫我復(fù)盤一下。

小美啊，這個(gè)月要做個(gè)營(yíng)銷活動(dòng)，你總結(jié)一下之前的數(shù)據(jù)，看看有什么點(diǎn)可以支持。

這些是不是經(jīng)常碰到？或者，面試的時(shí)候，會(huì)被臨時(shí)想象在某個(gè)場(chǎng)景下，問你如何分析。

可能這些分析主題是經(jīng)常分析的，也可能是壓根沒接觸過的。之前我面試的時(shí)候，就被問過：怎么看待我們APP的支付率是高是低，如果低了，怎么分析為什么低？如何分析天氣對(duì)業(yè)務(wù)的影響？

老板或面試官給的主題，都是非常寬泛的，考驗(yàn)的點(diǎn)在于，你作為分析師，如何利用自己的經(jīng)驗(yàn)，從多方面且有用的去分析各種問題。

這就是作為分析師，必須具備的分析思維。

拿到一個(gè)問題或者主題，要先知道從哪方面入手，以及這塊業(yè)務(wù)所涉及的核心指標(biāo)。

其次，在分析的過程中，不斷豐富維度，找到之前做框架時(shí)沒想到過的細(xì)節(jié)。最后，從整個(gè)分析過程中，如何結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)，去發(fā)現(xiàn)問題，并且提出自己的觀點(diǎn)。

Excel、SQL、Python、SPSS、R、PowerBI......這些不論是數(shù)據(jù)處理還是可視化，只要想學(xué)，基本上都能學(xué)會(huì)，這屬于硬技能。但數(shù)據(jù)分析師不僅僅是需要會(huì)這些，更看重的是軟技能： 溝通表達(dá)能力、業(yè)務(wù)洞察力，當(dāng)然還有最基本的分析思維 。

剛?cè)胄械臅r(shí)候，每次朋友給我強(qiáng)調(diào)分析思維分析思維分析思維，我就很頭疼，到底分析思維怎么提高啊？

現(xiàn)在回過頭來，我的分析思維，應(yīng)該是在工作當(dāng)中，不知不覺就提升了。每遇到一個(gè)新業(yè)務(wù)、新挑戰(zhàn)，也就多補(bǔ)充了一些分析能力。

1.多問

2. 了解業(yè)務(wù)

如果能做到第一點(diǎn)的多問，那么隨著時(shí)間的積累，業(yè)務(wù)的了解會(huì)逐漸加深。但是在去問別人之前，要自己先了解得足夠過。還是那個(gè)會(huì)員業(yè)務(wù)，在問之前，自己可以先去走一下流程?？纯磿?huì)員的權(quán)益有哪些、會(huì)員的月費(fèi)是多少、賣會(huì)員的入口是否明顯等等。然后有不明白的地方，再去問。久而久之，也就有了對(duì)業(yè)務(wù)的理解。

3. 形成分析模式

接觸了不同的業(yè)務(wù)之后，對(duì)它們的業(yè)務(wù)重點(diǎn)、關(guān)注的指標(biāo)都明確了。再接手到一個(gè)分析主題，也就能夠一下子想到這個(gè)主題該從哪些維度去分析，該提取多久的數(shù)據(jù)，哪些是運(yùn)營(yíng)可能關(guān)注的重點(diǎn)，哪些是值得著重深挖的方面。

于是，就形成了一個(gè)完整的分析流程：

明確分析目的→列出分析框架→提取/清洗數(shù)據(jù)→數(shù)據(jù)可視化→寫明數(shù)據(jù)變化原因→提出見解→完成一份報(bào)告 。

4. 提升改進(jìn)

形成模式之后，能夠輕松的完成一項(xiàng)分析報(bào)告。但這只是最基本的，在分析數(shù)據(jù)的過程中，也需要思維發(fā)散，想到之前沒想過的。

比如：1月份的會(huì)員比例提升了，是因?yàn)?-7號(hào)做了會(huì)員促銷活動(dòng)，那么可以繼續(xù)分析，這個(gè)促銷活動(dòng)引流進(jìn)來的會(huì)員，后續(xù)的購買情況，購買熱門產(chǎn)品，產(chǎn)品評(píng)價(jià)如何，這批會(huì)員與之前的會(huì)員客單價(jià)有沒有區(qū)別，活躍度怎么樣。當(dāng)然，也可以繼續(xù)跟進(jìn)，下個(gè)月這些會(huì)員的續(xù)費(fèi)情況等等。

可能數(shù)據(jù)需求方并不需要你這些指標(biāo)，或者壓根沒想過這些問題。你自己可以去嘗試，分析出來的結(jié)果可能并不那么完美，只要你能夠多想多嘗試，分析思維也就能提升。

數(shù)據(jù)分析，就是在業(yè)務(wù)的理解之上，利用數(shù)據(jù)證實(shí)或推翻自己的推測(cè)。前提是，你要先有這些推測(cè)。

03 實(shí)際案例

餓了么彈窗路徑

1.走一下路徑

每次打開餓了么app，都會(huì)見到這個(gè)彈窗。以我個(gè)人的使用來說，通常我打開這個(gè)app是為了點(diǎn)外賣吃嘛，如果品質(zhì)聯(lián)盟的紅包≥5元，我會(huì)直接點(diǎn)品質(zhì)聯(lián)盟紅包，如果紅包小，我會(huì)關(guān)掉彈窗。

這個(gè)彈窗，可走路徑有4部分：頂部的會(huì)員、品質(zhì)聯(lián)盟紅包、下午茶紅包、推薦單獨(dú)店鋪的紅包。各個(gè)部分如上圖所示。

彈窗每天只出現(xiàn)一次，不論用戶點(diǎn)擊哪一塊，返回彈窗都消失。所以彈窗的路徑是一次性、四選一的。

2. 關(guān)注指標(biāo)

現(xiàn)在知道了這塊業(yè)務(wù)的路徑，那么先想一下如果我是這個(gè)運(yùn)營(yíng)，我會(huì)關(guān)注哪些數(shù)據(jù)呢？其實(shí)大部分都主要關(guān)注：流量、訂單、金額、轉(zhuǎn)化率。

也就是：彈窗推送人數(shù)（即彈窗曝光數(shù)），4個(gè)路徑的點(diǎn)擊人數(shù)，進(jìn)入各個(gè)路徑之后的轉(zhuǎn)化情況。

訂單這塊：會(huì)員路徑是購買會(huì)員人數(shù)，當(dāng)然會(huì)員頁面底下也有外賣推薦，也可以繼續(xù)分析這塊的外賣訂單。品質(zhì)聯(lián)盟、下午茶、店鋪，這三塊基本上就是看外賣訂單及金額了。

當(dāng)然還有可能關(guān)注其他的重點(diǎn)指標(biāo)，此處只是根據(jù)我個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)去看的，大家可以繼續(xù)發(fā)散。

3. 各個(gè)維度細(xì)分

可以先關(guān)注整體：彈窗曝光人數(shù)10000，點(diǎn)擊彈窗人數(shù)8000，購買會(huì)員人數(shù)50，外賣下單4000，外賣金額80000。成交轉(zhuǎn)化率、客單價(jià)、均單價(jià)等等。

再在此基礎(chǔ)上再細(xì)分：

推送人群是圈的全部人群還是歷史消費(fèi)大于某個(gè)金額的？紅包金額與點(diǎn)開率是否有關(guān)系？紅包越大，點(diǎn)開率越高？這四個(gè)路徑，點(diǎn)擊排行是怎樣的？品質(zhì)聯(lián)盟>下午茶>店鋪紅包>會(huì)員？每個(gè)頁面的跳出率各是多少？

點(diǎn)擊彈窗的用戶，每日留存怎樣？會(huì)不會(huì)很多用戶每天/每次進(jìn)入app都是直接點(diǎn)彈窗的？

點(diǎn)了彈窗之后，這些用戶是直接在這幾個(gè)路徑當(dāng)中產(chǎn)生下單了，還是跳出彈窗，搜索自己喜愛的店鋪進(jìn)行下單？

這些問題，需要用數(shù)據(jù)去解答。解答之后，可能得出一些結(jié)論。比如推送的紅包大，用戶下單率高，那么如何衡量紅包成本與用戶下單之間的ROI，尋求收益最大化。

比如店鋪的點(diǎn)擊率，可以判斷出推薦的這個(gè)店鋪是否符合用戶預(yù)期。比如用戶每次都點(diǎn)擊了彈窗，但從別的路徑購買了品質(zhì)聯(lián)盟店鋪的外賣，是不是說明品質(zhì)聯(lián)盟推薦的店鋪沒有猜中用戶心思，需不需要在品質(zhì)聯(lián)盟這里加個(gè)搜索？或者推薦算法是否需要優(yōu)化？

以上呢，是根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)來寫的。案例那塊，因?yàn)闆]有實(shí)際的數(shù)據(jù)，也沒接觸過外賣業(yè)務(wù)，所以看法比較片面，但分析步驟基本上就是那樣的。大家可以自己找一些例子，去思考，如果我是他們的運(yùn)營(yíng)者或者分析師，我會(huì)關(guān)注什么，怎么從分析當(dāng)中提升我的收益。

二、案例 如何利用數(shù)據(jù)分析目標(biāo)客戶群

案例：如何利用數(shù)據(jù)分析目標(biāo)客戶群

傳統(tǒng)線下渠道獲取消費(fèi)者信息的方式一般是通過向數(shù)據(jù)公司購買數(shù)據(jù)，或者委托調(diào)研公司經(jīng)過周密漫長(zhǎng)的用戶調(diào)研得出一份報(bào)告。而電商模式下，我們可以用更小成本獲取海量交易數(shù)據(jù)，進(jìn)而分析消費(fèi)者特征，定位目標(biāo)消費(fèi)人群。

魔方的大量數(shù)據(jù)都是源自成交，可以幫助商家理解消費(fèi)行為。舉一個(gè)實(shí)際的案例：我們來查看“面膜”類目的成交數(shù)據(jù)，包括標(biāo)價(jià)分布和客單價(jià)分布之間的對(duì)比。一個(gè)月內(nèi)，面膜的成交商品標(biāo)價(jià)分布最多區(qū)間是5.5~7元，而成交人數(shù)的客單價(jià)（消費(fèi)者累計(jì)購買金額）分布最多的區(qū)間是58~67元，就可算出平均一個(gè)用戶會(huì)購買的面膜數(shù)量為10片。

繼續(xù)查看消費(fèi)者的購買頻次分布：在該時(shí)段內(nèi)購買的消費(fèi)者數(shù)量占8成，我們可得出大致的結(jié)論：一般購買面膜的消費(fèi)者通常在一個(gè)月內(nèi)購買一次，并且一次購買的面膜片數(shù)大概是10片。因此搭配銷售、組合銷售時(shí)推出10片裝優(yōu)惠套裝，或者關(guān)聯(lián)其他不同類的面膜，最符合消費(fèi)者購物特性。大多數(shù)消費(fèi)者在網(wǎng)上一次購買的片數(shù)是10片，只要套裝組合不偏離太多，消費(fèi)者在潛意識(shí)里就更容易接受賣家的商品。

而實(shí)際的抽樣采訪結(jié)論是：一般的女性消費(fèi)者一個(gè)月內(nèi)的面膜使用量約為4~8片。

再來看買家來訪時(shí)間：不同類目的來訪和購買時(shí)間還是有明顯差異的，針對(duì)面膜類目買家的來訪時(shí)間，就可以做出對(duì)應(yīng)的限時(shí)打折或者定向促銷，甚至可據(jù)此安排上下架時(shí)間。

面膜類目買家的來訪高峰時(shí)段是下午14:00~15:00，次高來訪時(shí)段是上午10:00~11:00，成交高峰時(shí)段方面，第一成交高峰是上午10：00~11:00，第二位的時(shí)段是下午14:00~15:00，來訪和成交的高峰時(shí)段并不是一一對(duì)應(yīng)。

致寧

我們更換一個(gè)類目查看，比如住宅家具行業(yè)的餐桌子類，可以看到來訪和成交的高峰時(shí)段都在深夜。揣測(cè)消費(fèi)者的購買常理就可以得到答案，那就是一般大件物品購買都以家庭為單位，不是下單者一人做出決策。所以掌握不同類目消費(fèi)者的購物習(xí)慣，調(diào)整推廣時(shí)段，對(duì)提升整個(gè)網(wǎng)店的轉(zhuǎn)化率有很好的效果。

消費(fèi)者數(shù)據(jù)中其他的重要維度，包括性別、年齡、地域分布，決定了消費(fèi)群體的人口統(tǒng)計(jì)屬性。在數(shù)據(jù)魔方里我們不僅可以查看某行業(yè)的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，還可以查看某個(gè)具體品牌、產(chǎn)品以及屬性下商品的消費(fèi)者數(shù)據(jù)。以iPhone4S和SamsungGalaxy3為例，三星的男性消費(fèi)者比例比蘋果高；蘋果的主力購買人群是18~24歲，和三星的25歲以上相比更年輕；江浙滬和珠三角地區(qū)對(duì)蘋果的鐘愛度更高。

而偏愛三星的人群更多分布在北方和西南等地區(qū)的城市，地域的差異性也是非常大的。

賣家想要更多地挖掘人群細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)，可以關(guān)注魔方團(tuán)隊(duì)產(chǎn)出的免費(fèi)數(shù)據(jù)產(chǎn)品“淘寶指數(shù)”（shu.taobao.com）。這個(gè)產(chǎn)品公布的一些數(shù)據(jù)可以簡(jiǎn)單分析出淘寶買家的人群細(xì)分，告訴賣家消費(fèi)者都是誰，喜歡什么。

我們搜索“愛情公寓”這個(gè)前段時(shí)間比較熱門的網(wǎng)絡(luò)詞語，可以看到以下數(shù)據(jù)：

首先是該詞搜索和成交的消費(fèi)人群層級(jí)處于中等，因?yàn)椤皭矍楣ⅰ边@個(gè)關(guān)鍵詞下的很多商品都是電視劇《愛情公寓》演員的同款服飾，而且是夏季服飾，所以這部分商品本身單價(jià)就不高，消費(fèi)也偏向中等消費(fèi)能力的人。

買家等級(jí)和人群身份中，新手和初級(jí)買家較多，白領(lǐng)和學(xué)生占比較大，這個(gè)數(shù)據(jù)印證了上圖的中等水平消費(fèi)能力。

致寧

指數(shù)還提供了一些消費(fèi)者的星座分布數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)用于直接分析的可能性不大，但可以從這里挖掘一些數(shù)據(jù)的趣味性。

最后我們看消費(fèi)者的愛好，其實(shí)這部分?jǐn)?shù)據(jù)就是通過該消費(fèi)者的關(guān)聯(lián)收藏、購買的信息多維度定義消費(fèi)者的興趣點(diǎn)。通過打標(biāo)簽，幫助賣家更好地理解消費(fèi)者形象。比如搜“愛情公寓”一詞的人最多的是愛美女生（會(huì)買很多女裝、女鞋等類目）；同時(shí)她也是寵物一族（購買過寵物用品）等等。

如果你覺得這些數(shù)據(jù)還不夠具體，不能落地到某個(gè)具體的寶貝和品牌的話，你可以查看“相關(guān)品牌”和“相關(guān)商品”，這些都能讓你更進(jìn)一步了解這群消費(fèi)者的興趣點(diǎn)。

可以查看到關(guān)聯(lián)品牌下的相關(guān)寶貝，點(diǎn)擊每個(gè)寶貝即可查看在淘寶上的鏈接。

除了上面說到的通過數(shù)據(jù)去做消費(fèi)者研究以外，一些店鋪、寶貝的圖片頁面展示也需要仔細(xì)研究。數(shù)據(jù)分析最終要落地到提高成交轉(zhuǎn)化，所以對(duì)于網(wǎng)店而言，裝修風(fēng)格就是一種銷售的語言，在你定位清楚你的目標(biāo)人群是誰的時(shí)候，你需要知道他們喜歡什么風(fēng)格，然后找到最適合他們的視覺系，這樣子你所做的一切工作才會(huì)落地到轉(zhuǎn)化。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，做電商除了要熟知規(guī)則和數(shù)據(jù)分析外，最終落地還是寶貝陳列和描述。淘寶這么多消費(fèi)者當(dāng)中，女性居多，而女性多數(shù)是視覺系動(dòng)物，如何引導(dǎo)她們?nèi)?duì)你的商品感興趣，除了強(qiáng)大的品牌背書以外，做好消費(fèi)者研究，做好營(yíng)銷傳播都是非常非常重要的。

希望本次探尋消費(fèi)數(shù)據(jù)和定位目標(biāo)人群，能為大家拋磚引玉，多提供一些思路去提升網(wǎng)店的運(yùn)營(yíng)。接下來我們還將努力挖掘淘寶行業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值，為大家繼續(xù)解析數(shù)據(jù)、診斷店鋪。

三、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用案例四網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析通過使用什么大數(shù)據(jù)分析工具實(shí)

專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具

2、各種Python數(shù)據(jù)可視化第三方庫

3、其它語言的數(shù)據(jù)可視化框架

一、專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具

1、FineReport

FineReport是一款純Java編寫的、集數(shù)據(jù)展示(報(bào)表)和數(shù)據(jù)錄入(表單)功能于一身的企業(yè)級(jí)web報(bào)表工具，只需要簡(jiǎn)單的拖拽操作便可以設(shè)計(jì)復(fù)雜的中國(guó)式報(bào)表，搭建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能產(chǎn)品，提供了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自助數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化于一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點(diǎn)像加強(qiáng)版的數(shù)據(jù)透視表。上手簡(jiǎn)單，可視化庫豐富?？梢猿洚?dāng)數(shù)據(jù)報(bào)表的門戶，也可以充當(dāng)各業(yè)務(wù)分析的平臺(tái)。

二、Python的數(shù)據(jù)可視化第三方庫

Python正慢慢地成為數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的主流語言之一。在Python的生態(tài)里，很多開發(fā)者們提供了非常豐富的、用于各種場(chǎng)景的數(shù)據(jù)可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結(jié)合Python語言繪制出漂亮的圖表。

1、pyecharts

Echarts(下面會(huì)提到)是一個(gè)開源免費(fèi)的javascript數(shù)據(jù)可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)圖表。當(dāng)Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發(fā)者維護(hù)的Echarts Python接口，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式數(shù)據(jù)可視化工具，它提供了優(yōu)雅簡(jiǎn)潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數(shù)據(jù)集以及流數(shù)據(jù)，幫助我們制作交互式圖表、可視化儀表板等。

三、其他數(shù)據(jù)可視化工具

1、Echarts

前面說過了，Echarts是一個(gè)開源免費(fèi)的javascript數(shù)據(jù)可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)圖表。

大家都知道去年春節(jié)以及近期央視大規(guī)劃報(bào)道的百度大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，如百度遷徙、百度司南、百度大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)等等，這些產(chǎn)品的數(shù)據(jù)可視化均是通過ECharts來實(shí)現(xiàn)的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復(fù)雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞云等。

回答于 2021-08-19

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大數(shù)據(jù)分析工具有哪些，有什么特點(diǎn)

　一、hadoop Hadoop 是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行處理的。Hadoop 是可靠的，因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失敗，因此它維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對(duì)失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。Hadoop 是高效的，因?yàn)樗圆⑿械姆绞焦ぷ?，通過并行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級(jí)數(shù)據(jù)。此外，Hadoop 依賴于社區(qū)服務(wù)器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。 Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運(yùn)行在 Linux 生產(chǎn)平臺(tái)上是非常理想的。Hadoop 上的應(yīng)用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。 二、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計(jì)算與通信)的縮寫。1993年，由美國(guó)科學(xué)、工程、技術(shù)聯(lián)邦協(xié)調(diào)理事會(huì)向國(guó)會(huì)提交了“重大挑戰(zhàn)項(xiàng)目：高性能計(jì)算與 通信”的報(bào)告，也就是被稱為HPCC計(jì)劃的報(bào)告，即美國(guó)總統(tǒng)科學(xué)戰(zhàn)略項(xiàng)目，其目的是通過加強(qiáng)研究與開發(fā)解決一批重要的科學(xué)與技術(shù)挑戰(zhàn)問題。HPCC是美國(guó)實(shí)施信息高速公路而上實(shí)施的計(jì)劃，該計(jì)劃的實(shí)施將耗資百億美元，其主要目標(biāo)要達(dá)到：開發(fā)可擴(kuò)展的計(jì)算系統(tǒng)及相關(guān)軟件，以支持太位級(jí)網(wǎng)絡(luò)傳輸性能，開發(fā)千兆 比特網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，擴(kuò)展研究和教育機(jī)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)連接能力。 三、Storm Storm是自由的開源軟件，一個(gè)分布式的、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm可以非?？煽康奶幚睚嫶蟮臄?shù)據(jù)流，用于處理Hadoop的批量數(shù)據(jù)。Storm很簡(jiǎn)單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應(yīng)用企業(yè)包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、 Admaster等等。 Storm有許多應(yīng)用領(lǐng)域：實(shí)時(shí)分析、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、不停頓的計(jì)算、分布式RPC(遠(yuǎn)過程調(diào)用協(xié)議，一種通過網(wǎng)絡(luò)從遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)程序上請(qǐng)求服務(wù))、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的汽車行業(yè)數(shù)據(jù)分析找哪家？可以咨詢麥柯萊依斯，麥柯萊依斯信息咨詢(上海)有限公司，提供汽車行業(yè)相關(guān)企業(yè)共同需要的世界各國(guó)供應(yīng)商信息 ，如采購、配套、工廠情況、動(dòng)態(tài)、汽車產(chǎn)銷量數(shù)據(jù)、技術(shù)、市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告、還有預(yù)測(cè)型市場(chǎng)投放計(jì)劃等，節(jié)省企業(yè)在信息收集上花費(fèi)的時(shí)間與成本。麥柯萊依斯通過新聞發(fā)布、個(gè)別調(diào)查，從外部機(jī)構(gòu)購買，與企業(yè)合作等方式，獨(dú)立取材，集中收集、整合并分析數(shù)據(jù)信息，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，面向汽車行業(yè)專業(yè)人士，提供數(shù)據(jù)服務(wù)。期待您的來電！

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一般用哪些工具做大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)圖表分析的工具其實(shí)有很多，關(guān)鍵要看題主的是在什么樣的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下。一般情況下，Excel就可以滿足日常的使用需求，當(dāng)然前提在于你對(duì)Excel足夠熟練。當(dāng)然，如果你懂代碼，可以用：Echarts ，如果你懂設(shè)計(jì)，可以用：Ai。這些都可以做大數(shù)據(jù)圖表分析出來。可是從題主的描述中，我看到兩個(gè)關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)積累多、領(lǐng)導(dǎo)看。這就注定了Excel很難擔(dān)此重任。所以在制作統(tǒng)計(jì)圖表方面，你可能就需要使用一些更為靈活的軟件。作為業(yè)務(wù)人員或者分析師，你可能需要用到商業(yè)智能類的軟件，比如：永洪BI對(duì)于BI類產(chǎn)品來說，進(jìn)行大數(shù)據(jù)圖表分析簡(jiǎn)直就是小菜一碟，而永洪BI在國(guó)內(nèi)的廠商中應(yīng)該是做的最好的了。進(jìn)行大數(shù)據(jù)圖表分析的時(shí)候，只需要把數(shù)據(jù)導(dǎo)入產(chǎn)品中，通過拖拖拽拽就可以生成統(tǒng)計(jì)圖表了，而且完全不用擔(dān)心數(shù)據(jù)量大的問題。以下是幾張有代表性的：使用BI軟件可以解決統(tǒng)計(jì)圖表制作的問題，但是大數(shù)據(jù)圖表分析的過程中，如何讓圖表表達(dá)更清楚的含義，有以下幾個(gè)原則可以借鑒：越簡(jiǎn)單越好，專注于表達(dá)核心信息；在需要表達(dá)細(xì)節(jié)的時(shí)候，可以放更多的信息；差異越大越好，這樣會(huì)使得你的統(tǒng)計(jì)圖表更明顯，易于理解；

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一般用哪些工具做大數(shù)據(jù)分析？

大數(shù)據(jù)工具：數(shù)據(jù)建模工具SPSS：主要用于數(shù)據(jù)建模工作，功能穩(wěn)定且強(qiáng)大，能夠滿足中小企業(yè)在業(yè)務(wù)模型建立過程中的需求。 大數(shù)據(jù)工具：數(shù)據(jù)可視化分析工具億信華辰一站式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)ABI，提供ETL數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模以及一系列的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，提供的數(shù)據(jù)分析工具豐富：除了中國(guó)式復(fù)雜報(bào)表、dashboard、大屏報(bào)表外，ABI還支持自助式分析，包括拖拽式多維分析、看板和看板集，業(yè)務(wù)用戶通過簡(jiǎn)單拖拽即可隨心所欲的進(jìn)行探索式自助分析。同時(shí)，類word即席報(bào)告、幻燈片報(bào)告，讓匯報(bào)展示更加出彩。

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四、數(shù)據(jù)分析案例（三）——使用Tableau對(duì)銀行信貸客戶進(jìn)行可視化分析

目標(biāo)：總結(jié)出信貸需求較高人群特征，找到與信用等級(jí)相關(guān)程度較高的變量。 幫助銀行決定是否審批通過該客戶并對(duì)審批通過的客戶設(shè)定初始信用額度，有利于銀行降低信貸事前風(fēng)險(xiǎn)

綜合制作一張圖

工作年限、年收入

通過消費(fèi)行為的數(shù)據(jù)來評(píng)估客戶的消費(fèi)習(xí)慣，從而幫助銀行決定是否需要調(diào)整客戶信用等級(jí)與額度。

或者樹狀圖

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)分析有趣案例相關(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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