大白話數據分析方法

❶ 大白話談布林線boll線

布林線，又名布林帶，是由經濟學家約翰·布林格在1980年代提出的一種技術分析工具。它與MACD、RSI、KDJ等其他指標一樣，是股市分析中常用的工具之一。布林線主要由三條線組成：上軌線、中軌線和下軌線，每條線代表不同的含義，用於評估風險並確定最佳交易時機。布林線的計算主要基於收盤價，通過統計學原理中的標准差來衡量股價波動，從而形成布林通道。

上軌線（阻力線）通常被認為是股價觸碰後的可能見頂回落點，提示投資者應趁高套利。中軌線（成本線）實際上是移動平均線，與MA和SMA的原理相同。下軌線（支撐線）則在股價觸碰後可能產生止跌反彈效應，給投資者提供加倉買入的機會。布林線的計算公式包括中軌線、上軌線和下軌線的計算，標准差在布林線的形成中起著關鍵作用，決定著曲線的形態。

在股市中，布林線的上下軌線具備支撐和阻力功能。股價觸碰上軌線或遠離上軌線的概率較低，因此上軌線提供了阻力，提示投資者在股價觸碰上軌線時賣出。相反，股價觸碰下軌線或接近下軌線的概率也較低，下軌線則提供了支撐，提示投資者在股價觸碰下軌線時買入。

布林通道的寬度變化反映了股價波動程度的變化，通道的縮窄意味著股價波動減小，而通道的擴張則表示波動增大。當通道由窄變寬時，投資者可以關注股價是否處於中軌線上方，以判斷股市走勢的強勢或弱勢，從而決定是否進行買入或賣出操作。同樣，當通道由寬變窄時，意味著股價波動減緩，股價可能進入盤整期。

布林線存在一些潛在的缺陷。首先，它的計算僅依賴於收盤價，忽略了開盤價、最高價、最低價以及成交量、成交額、大宗交易等其他K線四要素的數據。其次，股價變化趨勢的決定因素不僅包括趨勢的延續，還包括決定趨勢的因素的延續。因此，在應用布林線時，需要綜合考慮其他技術指標和市場因素，以做出更准確的判斷。

❷ 大數據是什麼概念

世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從政府到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：「大數據」。

所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢?

七：最後北京開運聯合給您總結一下

不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。

1、從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：

1)手握大數據，但是沒有利用好;比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。

2)沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有數據，又有大數據思維;比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：

1)擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益;

2)還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍海。

大 數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不
斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於
數據的應用需求和應用水平進入新的階段。

❸ 大白話談大數據：數據分析方法之對比分析

對比分析是數據分析中最常用、好用、實用的分析方法，它是將兩個或兩個以上的數據進行比較，分析其中的差異，從而揭示這些事物代表的發展變化情況以及變化規律。

先看看思維導圖：

使用分析方法（和誰比）    

如何使用對比分析法，就要先考慮 和誰比 這個問題。

和自己比較

通過和自己過去的平均值相比，發現問題，圍繞問題進行分析，出現的問題是自身問題導致的還是行業問題導致的，如果自己的環比出現了問題，就要從自身上找原因，提高活躍率。

和行業比較

將自己的平均值和行業平均值進行比較，和同行一比，往往會發現很多問題。

使用分析方法（如何比較）      

第二個要考慮的問題就是 如何比較 ？

數據整體的大小 ：用某些指標來衡量整體數據的大小，常用的數據指標為：平均值、中位數、某個業務指標

數據整體波動 ：用變異系數來衡量整體數據的波動情況

趨勢變化 ：運用對比分析來分析趨勢變化的時候，最主要的是找到合適的對比標准。找到標准，將對比對象的指標與標准進行對比，就能得出有結果了。目前常用標準是時間標准、空間標准、特定標准。

第一類時間標准 ：

動作前後對比 ，可以看到動作前後的效果，如對比某次營銷活動前後的對比。

時間趨勢對比 ，可以評估指標在一段時間內的變化，可以通過環比，來判斷短時間內趨勢的變化。

與去年同期對比 ，當數據存在時間周期變化的時候，可以與去年同期對比，剔除時間周期變化因素。通過同比，來判斷短時間內趨勢的變化。

環比：本月和上個月比較，短時間的比較

同比：本年和上一年比較，長時間的比較

第二類空間標准 ：

A/B測試 ，在同一時間維度，分別讓組成成分相同的目標用戶，進行不同的操作，最後分析不同組的操作效果，A/Btest我接下去也會講。

相似空間對比 ，運用兩個相似的空間進行比較，找到二者的差距，比如同類型甲APP（貝殼）乙APP（自如）的年留存率情況，明顯看出哪個APP的留存率更高，日常生活中相似空間比較常用的就是城市、分公司之間的對比。

先進空間對比 ，是指與行業內領頭羊對比，知曉差距多少，再細分原因，從而提高自身水平。如淘寶和京東的對比。

第三類特定標准 ：

與計劃值對比 ，目標驅動運營，在營銷中會制定年、月、甚至日的目標，通過與目標對比，分析自己是否完成目標，若未完成目標，則深層次分析原因。目標驅動的好處，就是讓運營人員一直積極向上努力的去完成目標，從而帶動公司盈利。

與平均值對比 ，與平均值對比，主要是為了知曉某部分與總體差距。

與理論值對比 ，這個對比主要是因為無歷史數據，所以這個時候只能與理論值對比。理論值是需要經驗比較豐富的員工，利用工作經驗沉澱，參考相似的數據，得出來的值。

對比分析方法原則   

對比分析需要堅持可比性原則：對比對象相似，對比指標同質

對比對象相似 ：進行比較的時候注意，比較規模要一致，對比對象越相似，就越具有可比性，比如說不能用你的工資和思聰的零花錢進行比較，這樣不公平。如果要比，就和你出生，教育背景相似的人進行比較。當然這只是個不恰當的例子haha

對比指標同質： 同質可以表現在下面三點：

1.指標口徑范圍相同 ，比如甲 APP 與乙 APP 的用戶年留存率比較，如果用甲 APP 18年的用戶留存率，那乙 APP 也需要是18年的，不能拿乙17年的與甲18年的比較。

2.指標計算方法一樣 ，也就是計算公式相同，比如一個用除法、一個用加法進行計算。

3.指標計量單位一致 ，不能拿身高和體重進行比較，二者常用單位一個是厘米，一個是千克。

分析方法應用   

舉一個例子吧，A/Btest

什麼是A/B測試呢？為統一個目標制定兩個版本，這兩個版本只有某個地方不一樣，其他地方保持不變，讓一部分用戶使用A版本，一部分用戶使用B版本，A版本為實驗組，B版本為對照組，兩個版本運行一段時間後，分別統計兩組用戶的表現，然後對兩組數據進行對比分析，選擇效果好的版本，正式發布給全部用戶。

當然現實中的A/Btest也遠沒有這么簡單，我接下去會寫一篇文章專門講講A/Btest的，挖坑+1 hahaha

最後打個小廣告，我的公眾號（顧先生的數據挖掘）

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