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大数据01-导论
1、数据与数据分析
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大数据01-导论
1、数据与数据分析
**数据是事实或观察的结果是对客观事物的逻辑归纳是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。**数据可以是连续的值比如声音、图像称为模拟数据也可以是离散的如符号、文字称为数字数据。数据分析指用适当的统计分析方法对收集来的数据进行分析将它们加以汇总和理解并消化以求最大化地开发数据的功能发挥数据的作用。 商业领域中**数据分析能够给帮助企业进行判断和决策以便采取相应的策略与行动。**例如企业高层希望通过市场分析和研究把握当前产品的市场动向从而指定合理的产品研发和销售计划这就必须依赖数据分析才能完成。生活中最著名的例子便是天气专家通过对气象数据进行分析并且制作出天气预报根据预报我们会做出相应的策略是带伞还是加件毛衣。
2、数据分析作用
数据分析的目的是把隐藏在数据背后的信息集中和提炼出来总结出所研究对象的内在规律帮助管理者进行有效的判断和决策。数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用 1现状分析分析当下的数据
第一告诉你企业现阶段的整体运营情况通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态以说明企业整天运营是好了还是坏了好的程度如何坏的程度又到哪里。第二告诉你企业各项业务的构成让你了解企业各项业务的发展以及变动情况对企业运营状况有更深入的了解。
2原因分析分析过去的数据
经过现状分析我们对企业的运营情况有了基本了解但不知道运营情况具体好在哪里差在哪里是什么原因引起的。这时就需要开展原因分析以进一步确定业务变动的具体原因。例如2020年2月运营收入下降50%是什么原因导致的呢是各项业务收入都出现下降还是个别业务收入下降引起的是各个地区业务收入都出现下降还是个别地区业务收入下降引起的。这就需要我们开展原因分析进一步确定收入下降的具体原因对运营策略做出调整与优化。
3预测分析结合数据预测未来
在了解企业运营现状后有时还需要对企业未来发展趋势做出预测为制订企业运营目标及策略提供有效的参考与决策依据以保证企业的可持续健康发展。预测分析一般通过专题分析来完成通常在制订企业季度、年度等计划时进行其开展的频率没有现状分析及原因分析高。
3、数据分析基本步骤
张文霖在《数据分析六步曲》说典型的数据分析应该包含以下几个步骤 1明确分析目的和思路
首先明白本次的目的梳理分析思路并搭建整体分析框架把分析目的分解化为若干的点清晰明了即分析的目的用户什么样的如何具体开展数据分析需要从哪几个角度进行分析采用哪些分析指标各类分析指标需合理搭配使用。同时确保分析框架的体系化和逻辑性简单来说就是先分析什么后分析什么使得各个分析点之间具有逻辑联系。避免不知从哪方面入手以及分析的内容和指标被质疑是否合理、完整。所以体系化就是为了让你的分析框架具有说服力。要想使分析框架体系化就需要一些营销、管理等理论为指导结合着实际的业务情况进行构建这样才能保证分析维度的完整性分析结果的有效性以及正确性。比如以用户行为理论为指导搭建的互联网网站分析指标框架如下 把跟数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论。比如用户行为理论、PEST分析法、5W2H分析法等等。
2数据收集
一般数据来源主要有以下几种方式 数据库每个公司都有自己的业务数据库存放从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源需要有效地利用起来。公开出版物可以用于收集数据的公开出版物包括《中国统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国人口统计年鉴》《世界经济年鉴》《世界发展报告》等统计年鉴或报告。互联网随着互联网的发展网络上发布的数据越来越多特别是搜索引擎可以帮助我们快速找到所需要的数据例如国家及地方统计局网站、行业组织网站、政府机构网站、传播媒体网站、大型综合门户网站等上面都可能有我们需要的数据。市场调查进行数据分析时需要了解用户的想法与需求但是通过以上三种方式获得此类数据会比较困难因此可以尝试使用市场调查的方法收集用户的想法和需求数据。 3数据处理
数据处理是指对收集到的数据进行加工整理形成适合数据分析的样式它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。一般拿到手的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作即使再“干净”’的原始数据也需要先进行一定的处理才能使用。数据处理是数据分析的基础。通过数据处理将收集到的原始数据转换为可以分析的形式并且保证数据的一致性和有效性。 4数据分析
数据分析是指用适当的分析方法及工具对处理过的数据进行分析提取有价值的信息形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法还要熟悉数据分析软件的操作。数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法就是从大量的数据中挖掘出有用的信息它是根据用户的特定要求从浩如烟海的数据中找出所需的信息以满足用户的特定需求。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。一般来说数据挖掘侧重解决四类数据分析问题:分类、聚类、关联和预测重点在寻找模式和规律。数据分析与数据挖掘的本质是一样的都是从数据里面发现关于业务的知识。 5数据展现
一般情况下数据是通过表格和图形的方式来呈现的我们常说用图表说话就是这个意思。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等当然可以对这些图表进一步整理加工使之变为我们所需要的图形例如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。大多数情况下人们更愿意接受图形这种数据展现方式因为它能更加有效、直观地传递出分析所要表达的观点。一般情况下能用图说明问题的就不用表格能用表格说明问题的就不要用文字。 6报告撰写
数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来供决策者参考。一份好的数据分析报告首先需要有一个好的分析框架并且图文并茂层次明晰能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂可以令数据更加生动活泼 ,提供视觉冲击力有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论从而产生思考。另外数据分析报告需要有明确的结论没有明确结论的分析称不上分析同时也失去了报告的意义因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的所以千万不要舍本求末。最后好的分析报告一定要有建议或解决方案。作为决策者需要的不仅仅是找出问题更重要的是建议或解决方案以便他们做决策时作参考。所以数据分析师不仅需要掌握数据分析方法而且还要了解和熟悉业务这样才能根据发现的业务问题提出具有可行性的建议或解决方案。 4、大数据时代
1概述
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡麦肯锡称“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”进入2012年大数据big data一词越来越多地被提及人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据并命名与之相关的技术发展与创新。CCTV纪录片《大数据时代》是国内首部大数据产业题材纪录片节目细致而生动地讲述了大数据技术在政府治理、民生服务、数据安全、工业转型、未来生活等方面给我们带来的改变和影响。 2海量数据的挑战
公开数据显示互联网搜索巨头百度2013年拥有数据量接近EB级别。阿里、腾讯都声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。此外电信、医疗、金融、公共安全、交通、气象等各个方面保存的数据量也都达到数十或者上百PB级别。全球数据量以每两年翻倍的速度增长,在2010年已经正式进入ZB时代2020年全球数据总量达到44ZB。 究竟怎么去存储庞大的数据是企业面临的首要问题。传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间限制的怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。解决了海量数据的存储问题接下来面临的海量数据的计算问题也是比较让人头疼因为企业不仅追求可以计算还会追求计算的速度、效率。以目前互联网行业产生的数据量级别要处理这些数据就需要一个更好、更便捷的分析计算方式了。传统的数据处理方式显然力不从心而且效率也会非常低下。这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战如何去分析、计算海量数据。
3大数据的特点5V特征 Volume数据量大包括采集、存储和计算的量都非常大Variety种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据Value数据价值密度相对较低或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵Velocity数据增长速度快处理速度也快时效性要求高Veracity数据的准确性和可信赖度即数据的质量。
4大数据的应用场景
电商方面精准广告位通过对用户的浏览行为点击行为等进行大数据采集分析挖掘用户的二层三层喜欢扩大产出。 传媒方面猜你喜欢通过对受众人群机型大数据分析结合对应算法对受众喜欢的进行交互推荐。 金融方面理财投资通过对个人的信用评估风险承担能力评估集合众多理财产品、推荐响应的投资理财产品。 交通方面目前交通的大数据应用主要在两个方面:一方面通过对车流量等海量数据的收集估算预测该路段一定时间内的车流量情况给用户提供便利合理进行道路规划另一方面可以利用大数据来实现即时信号灯调度提高已有线路通行能力。 电信方面智慧营业厅通过对用户当前的行为习惯、偏好节假日的相应数据变化调节自身业务结构做到按需分配。 安防方面人脸识别通过人脸识别匹配存储用户数据结合人工智能分析及甄别用户行为预防犯罪行为发生。 医疗方面智慧医疗通过对海量病例大数据的存储匹配、检索、结合用户的饮食、行为等习惯搭建智慧医疗体系。
