數(shù)據(jù)分析是指通過適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并對(duì)其進(jìn)行總結(jié)、理解和消化,以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的功能,發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)研究和總結(jié)的過程,以提取有用的信息并形成結(jié)論。數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)初就已經(jīng)建立,但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn),實(shí)際操作才成為可能,數(shù)據(jù)分析才得到推廣。下面就讓小編為大家介紹數(shù)據(jù)分析主要是做什么。
數(shù)據(jù)分析主要是做什么
1、數(shù)據(jù)采集
數(shù)據(jù)采集的意義在于真正了解數(shù)據(jù)的原始相貌,包含數(shù)據(jù)發(fā)生的時(shí)間、條件、格局、內(nèi)容、長(zhǎng)度、約束條件等。這會(huì)幫助大數(shù)據(jù)分析師更有針對(duì)性的控制數(shù)據(jù)生產(chǎn)和采集過程,避免因?yàn)檫`反數(shù)據(jù)采集規(guī)矩導(dǎo)致的數(shù)據(jù)問題;對(duì)數(shù)據(jù)采集邏輯的知道增加了數(shù)據(jù)分析師對(duì)數(shù)據(jù)的了解程度,尤其是數(shù)據(jù)中的反常變化。
2、數(shù)據(jù)存取
數(shù)據(jù)存取分為存儲(chǔ)和提取兩個(gè)部分。數(shù)據(jù)存儲(chǔ),大數(shù)據(jù)分析師需求了解數(shù)據(jù)存儲(chǔ)內(nèi)部的作業(yè)機(jī)制和流程,最核心在于,知道原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上需求經(jīng)過哪些加工處理,最終得到了怎樣的數(shù)據(jù)。
3、數(shù)據(jù)提取
大數(shù)據(jù)分析師首先需求具有數(shù)據(jù)提取才能。第一層是從單張數(shù)據(jù)庫(kù)中按條件提取數(shù)據(jù)的才能;第二層是把握跨庫(kù)表提取數(shù)據(jù)的才能;第三層是優(yōu)化SQL句子,經(jīng)過優(yōu)化嵌套、挑選的邏輯層次和遍歷次數(shù)等,減少個(gè)人時(shí)間糟蹋和系統(tǒng)資源消耗。
4、數(shù)據(jù)發(fā)掘
在這個(gè)階段,大數(shù)據(jù)分析師要把握,一是數(shù)據(jù)發(fā)掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)基本原理和知識(shí);二是熟練運(yùn)用一門數(shù)據(jù)發(fā)掘東西,Python或R都是可選項(xiàng);三是需求了解常用的數(shù)據(jù)發(fā)掘算法以及每種算法的使用場(chǎng)景和優(yōu)劣差異點(diǎn)。
5、數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析相關(guān)于數(shù)據(jù)發(fā)掘而言,更多的是偏向業(yè)務(wù)使用和解讀,當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)掘算法得出結(jié)論后,怎么解說算法在結(jié)果、可信度、明顯程度等方面關(guān)于業(yè)務(wù)的實(shí)踐意義。
6、數(shù)據(jù)可視化
這部分,大數(shù)據(jù)分析師除遵循各公司統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)原則外,具體形式還要根據(jù)實(shí)踐需求和場(chǎng)景而定。數(shù)據(jù)可視化永久輔助于數(shù)據(jù)內(nèi)容,有價(jià)值的數(shù)據(jù)報(bào)告才是關(guān)鍵。
數(shù)據(jù)分析的目的是集中和提取隱藏在大量看似混亂的數(shù)據(jù)中的信息,從而找出研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。在實(shí)際應(yīng)用中,數(shù)據(jù)分析可以幫助人們做出判斷,從而采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)。數(shù)據(jù)分析是一個(gè)有組織、有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)其成為信息的過程。這一過程是質(zhì)量管理體系的支持過程。以上就是小編為大家分享的數(shù)據(jù)分析主要是做什么。
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