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高等數據分析的計算機方法

發布時間:2023-11-11 11:28:23

① 數據分析方法

數據分析常用的方法有列表法和作圖法。

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析,提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中,數據分析可幫助人們作出判斷,以便採取適當行動。

數據分析的意義:

在產品的整個壽命周期,包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程,以提升有效性。例如,一個企業的領導人要通過市場調查,分析所得數據以判定市場動向,從而制定合適的生產及銷售計劃。因此數據分析有極廣泛的應用范圍。

數據分析一定程度上對網路營銷也有很大的好處,通過數據分析,知道目標客戶群上什麼網站、做什麼事、在什麼時間地點能夠找到他。實際上,論覆蓋面,網路營銷還遠遠趕不上傳統媒體。

2009年底中國的互聯網普及率為28.9%,而同期中國電視的普及率卻已經超過80%。但是,仍舊有很多有遠見的企業選擇網路營銷。其中的一個重要原因是,網路營銷的全過程都可以被追蹤到,通過數據分析可以隨時調整投放方式。

② 數據分析的方法

數據分析通常包括以下幾個步驟:

而對於更具體的數據分析方法,我將依次列舉:

③ 常用的大數據分析方法

1. Analytic Visualizations(可視化分析)

不管是對數據分析專家還是普通用戶,數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據,讓數據自己說話,讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)
可視化是給人看的,數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部,挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量,也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據,而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)
由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰,需要一系列的工具去解析,提取,分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

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