大数据分析方法论

『壹』 数据分析方法论是什么

业务分析的目标是使用大数据为所有专业人员提供可伸缩的解决方案，以快速、高质量和高效的决策。

业务分析是创造价值的数据科学。

所有业务决策中最重要的是业务决策，这决定了如何处理数据。这是业务分析的最终目标。

数据分析对这三种类型的任务有不同的目标。

『贰』 数据分析师入门需要学什么

数据营销师入门必会：

1、懂业务。

从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。

一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。

指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具。

指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、懂设计。

懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

『叁』 大数据分析项目需要经历哪些阶段

发现(目标定义)：把业务问题转化为分析目标，制定初始假设。

数据准备：准备好分析沙盘，对分析沙盘中的数据执行ETL或ELT，转化成使用和分析的格式，逐步治理数据

规划模型：了解数据之间的关系，确定模型的关键变量，和合适的分析模型

模型建立：创建测试数据集，学习数据集，和生产数据集。运行模型，修正参数，测试模型的可用性，和对运行环境的要求

沟通结果：评判是否达到第一阶段的目标，是否满足业主的要求，是否可以上线运行。

实施：在生产环境部署和实施一个试点项目，应用项目模型。

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『肆』 请问数据分析师

数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
作用：
这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。
工作职责：
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
技能要求：
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

『伍』 有大量数据，做大数据分析预测用哪个语言好

不同软件，不同语言，差不多了太多，因为内涵的方法论是没区别的，只不过不同语言表现和实现的形式有所区别罢了

『陆』 什么是大数据分析师

大数据抄与大数据分析

数据分析是用包括检查、清洗、转换和建模等方法对数据进行处理。其目的是探索有用的信息、给出有建设性的意见，从而辅助压制决策。

数据挖掘是一个特别的数据分析技术，与传统的以纯描述为目的的技术相比，它专注于预测模型和对潜在知识的挖掘。

大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要

『柒』 大数据分析培训可靠吗，能做什么工作

大数据分析师有两种岗位定位：
大数据科学家，Data Scientist，DS
职能是算法分析，是基于对行专业背景的了解帮助客户属作出预期计算。而这里面就会涉及到很多专业知识，俗称统计分析。
大数据工程师，Data Engineer，DE
相对DS，DE就比较杂了，做的事情也多。DS只负责算法输出，而其余的都是DE来做。
大数据分析类的职位在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策，在技术上需要有一定的数据处理能力。

『捌』 对于数据的理解，分析，统计，监控的方法论需要看什么书怎么去提高

数据的这些知识是很庞大的一部分，关于数据的管理是一门很多大学开内设的专业，仅仅看书时学容不好的，而且现在大部分数据都是通过计算机来管理的，这就需要掌握数据结构，数据库方面的知识，这类书网上很多，不过光看没人指导是学不明白的。如果只是想大概了解一下，建议看一看《深入浅出数据分析》，《大数据时代》这两本书。现在的数据处理是很高深的一门学问，如果想学好的话最好从头到尾系统学习，还要有耐心。打字不易，望点赞。

『玖』 美国大数据分析专业和商业分析专业的区别

美国大数据分析抄专袭业和商业分析专业的区别在于课程内容设置、培养目标、就业岗位不同：

1、课程内容设置的区别

大数据分析专业：大数据专业涵盖的内容涉及到数据的采集、整理、存储、分析、呈现等内容，还有需要学习Computer Science计算机科学和Statistics统计的课程。

商业分析专业：商业分析专业综合了数学与统计、计算机科学、商业三大领域的知识内容，而且该专业是以数据分析和呈现为主。

2、培养目标的区别

大数据分析专业：大数据分析专业的培养目标是培养大数据相关领域的各类人才，包含专科教育。

商业分析专业：商业分析专业注重培养整合数据、分析数据并且能够给企业的运营提供支持的专业型人才。

3、就业岗位的区别

大数据分析专业：大数据分析专业的毕业生可以从事大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维。

商业分析专业：商务数据分析专业的毕业生则集中在数据分析岗位，比如电子商务运营。