大數據分析方法論

『壹』 數據分析方法論是什麼

業務分析的目標是使用大數據為所有專業人員提供可伸縮的解決方案，以快速、高質量和高效的決策。

業務分析是創造價值的數據科學。

所有業務決策中最重要的是業務決策，這決定了如何處理數據。這是業務分析的最終目標。

數據分析對這三種類型的任務有不同的目標。

『貳』 數據分析師入門需要學什麼

數據營銷師入門必會：

1、懂業務。

從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理。

一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、懂分析。

指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

4、懂工具。

指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

5、懂設計。

懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

『叄』 大數據分析項目需要經歷哪些階段

發現(目標定義)：把業務問題轉化為分析目標，制定初始假設。

數據准備：准備好分析沙盤，對分析沙盤中的數據執行ETL或ELT，轉化成使用和分析的格式，逐步治理數據

規劃模型：了解數據之間的關系，確定模型的關鍵變數，和合適的分析模型

模型建立：創建測試數據集，學習數據集，和生產數據集。運行模型，修正參數，測試模型的可用性，和對運行環境的要求

溝通結果：評判是否達到第一階段的目標，是否滿足業主的要求，是否可以上線運行。

實施：在生產環境部署和實施一個試點項目，應用項目模型。

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『肆』 請問數據分析師

數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。
作用：
這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。
工作職責：
互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往「原子世界」中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。
與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。
就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。
此外，對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。
技能要求：
1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

『伍』 有大量數據，做大數據分析預測用哪個語言好

不同軟體，不同語言，差不多了太多，因為內涵的方法論是沒區別的，只不過不同語言表現和實現的形式有所區別罷了

『陸』 什麼是大數據分析師

大數據抄與大數據分析

數據分析是用包括檢查、清洗、轉換和建模等方法對數據進行處理。其目的是探索有用的信息、給出有建設性的意見，從而輔助壓制決策。

數據挖掘是一個特別的數據分析技術，與傳統的以純描述為目的的技術相比，它專注於預測模型和對潛在知識的挖掘。

大數據分析師就是一群玩數據的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。而大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的、規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要

『柒』 大數據分析培訓可靠嗎，能做什麼工作

大數據分析師有兩種崗位定位：
大數據科學家，Data Scientist，DS
職能是演算法分析，是基於對行專業背景的了解幫助客戶屬作出預期計算。而這裡面就會涉及到很多專業知識，俗稱統計分析。
大數據工程師，Data Engineer，DE
相對DS，DE就比較雜了，做的事情也多。DS只負責演算法輸出，而其餘的都是DE來做。
大數據分析類的職位在業務上，需要你對業務能夠快速的了解、理解、掌握，通過數據感知業務的變化，通過對數據的分析來做業務的決策，在技術上需要有一定的數據處理能力。

『捌』 對於數據的理解，分析，統計，監控的方法論需要看什麼書怎麼去提高

數據的這些知識是很龐大的一部分，關於數據的管理是一門很多大學開內設的專業，僅僅看書時學容不好的，而且現在大部分數據都是通過計算機來管理的，這就需要掌握數據結構，資料庫方面的知識，這類書網上很多，不過光看沒人指導是學不明白的。如果只是想大概了解一下，建議看一看《深入淺出數據分析》，《大數據時代》這兩本書。現在的數據處理是很高深的一門學問，如果想學好的話最好從頭到尾系統學習，還要有耐心。打字不易，望點贊。

『玖』 美國大數據分析專業和商業分析專業的區別

美國大數據分析抄專襲業和商業分析專業的區別在於課程內容設置、培養目標、就業崗位不同：

1、課程內容設置的區別

大數據分析專業：大數據專業涵蓋的內容涉及到數據的採集、整理、存儲、分析、呈現等內容，還有需要學習Computer Science計算機科學和Statistics統計的課程。

商業分析專業：商業分析專業綜合了數學與統計、計算機科學、商業三大領域的知識內容，而且該專業是以數據分析和呈現為主。

2、培養目標的區別

大數據分析專業：大數據分析專業的培養目標是培養大數據相關領域的各類人才，包含專科教育。

商業分析專業：商業分析專業注重培養整合數據、分析數據並且能夠給企業的運營提供支持的專業型人才。

3、就業崗位的區別

大數據分析專業：大數據分析專業的畢業生可以從事大數據平台開發、大數據應用開發、大數據分析和大數據運維。

商業分析專業：商務數據分析專業的畢業生則集中在數據分析崗位，比如電子商務運營。