硬件数据分析方法

A. 如何在网上做数据收集和数据分析，并做出图文并茂的数据分析图

近年来，随着技术的进步、互联网速度提升、移动互联网更新换代、硬件技术不断发展、数据采集技术、存储技术、处理技术得到长足的发展，使我们不断加深了对数据分析的需求。但数据分析本身并不是目标，目标是使业务能够做出更好的决策。如何做好数据分析，简单来说，只需5步。
第一步：明确分析的目标和框架
对一个分析项目，数据分析师应该明确业务目标是什么，初步选定哪些变量作为研究对象，从而为收集数据、分析数据提供清晰的目标，避免无意义的数据分析。同时对项目进行简单的评估，即时调整项目，构建出分析的思路与整体的框架。
第二步：数据收集
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。作为数据分析师，需要对收集数据的内容、渠道、方法进行规划。
1) 将识别的需求转化为具体的需求，明确研究的变量需要哪些数据。
2) 明确数据的来源渠道，数据的渠道主要有三种，一种是从公司系统数据库直接导出，另一种是通过网络爬虫软件（如火车头、集搜客GooSeeker）从网上抓取数据，也可以直接通过问卷的形式来收集数据。
第三步：数据处理
数据分析的中最重要的一步是提高数据质量，最好的数据值分析如果有垃圾数据将会产生错误结果和误导。因此，对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，数据处理包括数据清洗、数据转化等处理方法。
第四步：数据分析
数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，通过数据建立模型，进而为商业提供决策参考。
到了这一阶段，为了驾驭数据、展开数据分析，需要涉及到工具与分析软件的使用。
要熟悉数据分析的方法，首先需要良好的统计基础，了解像方差、抽样、回归、聚类分析、判别分析、因子分析等数据分析方法的原理以及使用，才能灵活的根据业务目标以及已有数据来选择分析的方法。
其次掌握几种常用的数据分析软件，如较基础的Excel、SPSS,或SAS、R等较高级的分析软件，保证分析工作的高效进行。
第五步：撰写分析报告
一份好的数据分析报告很重要，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，好的分析报告应该有以下一些要点：
1) 要有一个好的框架，层次明了，让读者一目了然。
2) 每个分析都有结论，而且结论一定要明确。
3) 分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论。
4) 数据分析报告尽量图表化。
5) 好的分析报告一定要有解决方案和建议方案。

B. 收集数据通常可以采用的方法有哪三种

1、访问调查：访问调查又称派员调查，它是调查者与被调查者通过面对面地交谈从而得到所需资料的调查方法。

2、邮寄调查：邮寄调查是通过邮寄或其他方式将调查问卷送至被调查者，由被调查者填写，然后将问卷寄回或投放到指定收集点的一种调查方法。

3、电话调查：电话调查是调查人员利用电话通受访者进行语言交流，从而获得信息的一种调查方式。电话调查优点是时效快、费用低；不足是调查问题的数量不能过多。

(2)硬件数据分析方法扩展阅读：

收集数据的步骤：

1、确定数据分析的目标

没有目标的数据分析才真的是无从下手。有了明确的目标导向后，数据收集的范围和着手点就比较明确了。现实工作当中，一般都是遇到了问题，需要去解决问题的时候，想出来的解决方案就可以成为数据分析的目标。

2、分析需要收集哪些数据

明确了数据分析的目标之后，就需要确定采集哪些数据来分析。目标可以告诉我们范围，比如取消订单的操作场景下会涉及到哪些页面；进一步的要确认这些页面上有哪些表单数据、操作按钮、页面跳转是需要记录操作事件的。

考虑每个数据收集点的成本

数据埋点是有成本的，最直观的就是在性能上会带来比较大的影响，现在也有一些无埋点的采集技术，本人没有做过相应研究，这里只以需要埋点采集的来说明。

C. 如何利用各种数据分析的方法对业务流程进行优化

一、业务流程优化的内涵

流程就是一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动。企业流程是指为了完成企业的某一目标或任务而进行的一系列跨越时间和空间的逻辑相关活动的有序集合。企业业务流程关系到整个企业的运作，因而它是整个企业的核心，企业业务流程管理是企业管理的基石。

业务流程优化（Business Process Improvement，简称 BPI），是从企业绩效出发，对现有工作流程进行调研、分析、梳理、完善和改进，打破部门壁垒，增强横向协作，进而提高企业运作效率，降低企业整体运营成本，从而保持企业的竞争优势。

企业外部环境的变化和内部规范管理的要求促使企业不断进行业务流程的优化，以提高企业的竞争实力，实现企业快速、稳定、可持续发展。

业务流程优化的内涵是是以企业现有业务流程的问题为指向，对现有流程进行调研、分析、梳理、完善和改进，利用IT 技术和其他配套支持手段，在满足业务和管理需要的前提下，打破部门间的壁垒，按照最简单、最直接的方式运作企业业务流程，提升企业敏捷性及适应环境变化的能力，尽可能减少无效的或不增值的活动，减少等待时间、协调工作量和重复工作等。例如，审批类流程要考虑审批的分级分类，重在审批规则、审批要素、预算控制和授权体系，减少审批层级和时间等等。

二、业务流程优化的原则

企业面对日新月异的外部市场环境和内部运行的低效率状况，原有的组织结构和业务模式已难以适应当前市场和经营环境的变化，必须对现有业务流程加以调整和优化。而很多企业在流程优化过程中面临着更现实的问题，如何去优化一条条具体的业务流程，应该遵循什么原则，流程优化才能按照正确的方向持续进行，本文将业务流程优化的原则总结如下：

1. 以流程为导向。改变原有的职能导向管理模式，根据流程的要求设置相应职能岗位，而不是根据现有的职能岗位设计流程。实现从面向“职能”管理到面向“流程”管理的转变，提高业务流程的运转效率，从“流程”出发调整岗位职责、部门职责及绩效考核指标。

2. 基于现实。业务流程优化应充分考虑公司现有管理基础、资源能力现状。同时，应走出办公室，亲身体验，绝不可少数人闭门造车。

3. 循序渐进。业务流程优化是一个渐进式的过程，不可能一步到位。业务流程优化的基本过程是：现有流程描述——探讨其合理性——流程改善——流程运行——再探讨——再改善。这样循环往复的过程，在此过程中不断进行改善，从而最终达到最优设计。

4. 面向客户。流程的客户是使用流程产出的外部组织、内部部门或个人，流程存在的意义在于最大程度的满足服务对象的需求。比如订单处理流程是满足客户对订单涉及的产品、服务、质量、交货期的要求。招聘及培训流程是向相关业务部门提供符合岗位要求的新员工等等。

5. 结果导向。客户是流程的终点，流程绩效应是客户意志的体现，流程产出应符合客户要求，流程的各组成要素及相互关系应以最快速度、最低成本、最小风险和最高品质的确保流程产出。

6. 职责完整性原则。尽可能使一个人或一个部门完成相对独立的功能，明确流程节点之间的相互协作关系，这样才能打破部门间的壁垒，减少协调工作量。因此，流程优化应根据业务关联度的高低进行业务处理功能的分解和并归，将业务关联度高的业务处理功能归并到同一个岗位或同一个部门。

7. 并行原则。在流程执行过程中，应尽量缩短业务处理时间，对能够平行开展的工作尽可能安排平行开展，这样可以缩短流程各个节点之间的等待时间。让流程后续过程中的有关人员参与前段过程，如果没有必要参与，也将前端信息及时传递给后续过程的参与者，消除信息孤岛，从而使节点之间进行良好的对接。

8. 价值增值。通过流程设计，应尽量提高与价值创造有关节点活动的运作质量，减少不必要的非增值作业环节，规范剩余节点中具体的活动内容，紧紧围绕为主价值链提供迅速和有力的服务。

9. 定义精确。流程的产出、流程活动、流程投入等各组成要素的特征必须定义精确、清晰，应尽可能量化。

10. IT 支持。业务流程优化过程应该尽可能的与信息技术应用相结合，即利用信息技术的手段规范管理体系、固化业务流程，并提高信息交互速度和质量。业务流程优化离不开IT 的支持，信息化是流程优化的基础，它是提供信息共享和执行业务流程的工具和载体，可以提高流程的运行效率和对外部变化的响应速度。

三、业务流程优化的步骤

1. 组建流程优化组织。业务流程优化工作是一项系统而复杂的工作，在决定进行流程优化前应该成立由企业高层、中层、业务骨干、咨询顾问组成的流程优化小组，对流程优化工作进行分工，确定流程优化的实施计划。咨询顾问应对流程优化小组成员进行流程管理专业知识培训，确保小组成员掌握流程梳理、流程分析、流程设计、流程图绘制、流程说明文件编制和流程实施等专业知识和技能。

2. 流程调研。流程优化小组应首先对企业现有业务流程进行系统的、全面的调研，分析现有流程存在的问题，确定流程优化后要达到的目标。一般的制造型企业的业务流程有数百个之多，这些流程分布在各个部门的内部、部门之间以及企业与客户及供应商之间，同时，由于企业原有业务流程的不明确性，同一业务的执行者对流程的描述也存在着差别，这就使得对流程的梳理工作变得更为复杂。

3. 流程梳理。对现有的业务流程进行调研后应进行流程梳理，流程梳理往往有着庞大的工作量，其成果一般包括一系列的流程文档，包括业务流程图、流程说明文件等。流程梳理工作本身的价值在于对企业现有流程的全面理解以及实现业务操作的可视化和标准化，同时，应明确现有业务流程的运作效率和效果，找出这些流程存在的问题，从而为后续的流程优化工作奠定基础。

4. 流程分析。对现有流程进行梳理后应进行分析，清晰原有流程的关键节点和执行过程，找出原有流程的问题所在，并考查优化过程中可能涉及的部门。同时，应征求流程涉及的各岗位员工意见，说明原流程有哪些弊端，新流程应如何设计使之具有可操作性。

5. 设计新的流程。经过流程分析后，根据设定的目标以及流程优化的原则，改善原有流程或者重新设计新的流程，简化或合并非增值流程，减少或剔除重复、不必要流程，构建新的流程模型。新流程模型构建后应与IT 技术相结合，使软硬件和企业的实际管理运营结合起来，并将新流程固化到公司的IT 系统中，如ERP 或OA 系统，使流程信息能通过IT 技术及时汇总、处理、传递，这是业务流程优化过程中的一个很重要的环节。

6. 评价新的流程。根据设定的目标与企业的现实条件，对优化设计后新流程进行评估，主要是针对新流程进行使用效率和最终效果的评估，即“双效”评估。

7. 流程实施与持续改进。业务流程经过“双效”评估后，应该进行流程的运行实施，在实施业务流程的过程中，应进行总结完善、持续改进，也就是说，流程优化是一个动态循环过程，流程分析、流程设计、流程评价、流程实施、流程改进再进入下一次分析、设计、评价、实施、改进，也是一种动态的自我完善机制。

四、结束语

业务流程管理是企业管理水平的体现，它决定着企业的运作质量和效率。优化业务流程，加强企业流程管理，是企业低成本、高效率运行、持续稳步健康发展的保证。如何不断的优化企业业务流程，提高管理水平，需要我们大家共同努力，不断使业务流程更理性，更精炼，使企业在流程的规范下，高效运转起来。

D. 数据分析师的数据分析流程是怎样的

【导读】数据剖析指用适当的统计剖析方法对搜集来的许多数据进行剖析，提取有用信息和构成定论而对数据加以详细研究和概括总结的进程。那么，数据分析师的数据分析流程是怎样的?今日就跟随小编一同来了解下吧!

1. 辨认信息需求

辨认信息需求是保证数据剖析进程有效性的首要条件，可认为搜集数据、剖析数据提供明晰的目标。

2.数据收集

了解数据收集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包含数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。帮助数据剖析师更有针对性的控制数据生产和收集进程，避免因为违反数据收集规则导致的数据问题;一起对数据收集逻辑的认识增加了数据剖析师对数据的了解程度，尤其是数据中的反常改变。

3.数据存储

因为数据在存储阶段是不断动态改变和迭代更新的，其及时性、完整性、有效性、一致性、准确性许多时候因为软硬件、内外部环境问题无法保证，这些都会导致后期数据使用问题。

4.数据提取

数据提取是将数据取出的进程，数据提取的中心环节是从哪取、何时取、怎么取。在数据提取阶段，数据剖析师首要需求具有数据提取才能。

5.数据发掘

没有最好的算法，只有最适合的算法，算法选择的原则是兼具准确性、可操作性、可了解性、可使用性。没有一种算法能处理所有问题，但通晓一门算法可以处理许多问题。发掘算法最难的是算法调优，同一种算法在不同场景下的参数设定相同，实践是获得调优经历的重要途径。

6.数据剖析

数据剖析相关于数据发掘更多的是偏向事务使用和解读，当数据发掘算法得出定论后，怎么解说算法在成果、可信度、显着程度等方面关于事务的实际意义，怎么将发掘成果反馈到事务操作进程中便于事务了解和实施是要害。

7.数据可视化

数据剖析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。甭说往常人，数据剖析师自己看数据也头大。这时就得靠数据可视化的神奇法力了。除掉数据发掘这类高级剖析，不少数据剖析师的往常作业之一就是监控数据观察数据。

8.数据使用

数据使用是数据具有落地价值的直接表现，这个进程需求数据剖析师具有数据沟通才能、事务推进才能和项目作业才能。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据分析师的数据分析流程是怎样的?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

E. 如何模拟硬件设备的输入数据

• （一）分析被控对象并提出控制要求
  详细分析被控对象的工艺过程及工作特点，了解被控对象机、电、液之间的配合，提出被控对象对三菱PLC控制系统的控制要求，确定控制方案，拟定设计任务书。
  

  

F. 大数据分析方法解读以及相关工具介绍

大数据分析方法解读以及相关工具介绍
要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。
越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？
大数据分析的五个基本方面
（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
AnalyticVisualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
SemanticEngines（语义引擎）
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
大数据处理
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。
采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
大数据分析工具详解 IBM惠普微软工具在列
去年，IBM宣布以17亿美元收购数据分析公司Netezza；EMC继收购数据仓库软件厂商Greenplum后再次收购集群NAS厂商Isilon；Teradata收购了Aster Data 公司；随后，惠普收购实时分析平台Vertica等，这些收购事件指向的是同一个目标市场——大数据。是的，大数据时代已经来临，大家都在摩拳擦掌，抢占市场先机。
而在这里面，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看以下八大关于大数据分析的工具。
EMC Greenplum统一分析平台(UAP)
Greenplum在2010年被EMC收购了其EMC Greenplum统一分析平台（UAP）是一款单一软件平台，数据团队和分析团队可以在该平台上无缝地共享信息、协作分析，没必要在不同的孤岛上工作，或者在不同的孤岛之间转移数据。正因为如此，UAP包括ECM Greenplum关系数据库、EMC Greenplum HD Hadoop发行版和EMC Greenplum Chorus。
EMC为大数据开发的硬件是模块化的EMC数据计算设备（DCA），它能够在一个设备里面运行并扩展Greenplum关系数据库和Greenplum HD节点。DCA提供了一个共享的指挥中心（Command Center）界面，让管理员可以监控、管理和配置Greenplum数据库和Hadoop系统性能及容量。随着Hadoop平台日趋成熟，预计分析功能会急剧增加。
IBM打组合拳提供BigInsights和BigCloud
几年前，IBM开始在其实验室尝试使用Hadoop，但是它在去年将相关产品和服务纳入到商业版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI云版本的 InfoSphere BigInsights使组织内的任何用户都可以做大数据分析。云上的BigInsights软件可以分析数据库里的结构化数据和非结构化数据，使决策者能够迅速将洞察转化为行动。
IBM随后又在10月通过其智慧云企业（SmartCloud Enterprise）基础架构，将BigInsights和BigSheets作为一项服务来提供。这项服务分基础版和企业版；一大卖点就是客户不必购买支持性硬件，也不需要IT专门知识，就可以学习和试用大数据处理和分析功能。据IBM声称，客户用不了30分钟就能搭建起Hadoop集群，并将数据转移到集群里面，数据处理费用是每个集群每小时60美分起价。

Informatica 9.1：将大数据的挑战转化为大机遇
Informatica公司在去年10月则更深入一步，当时它推出了HParser，这是一种针对Hadoop而优化的数据转换环境。据Informatica声称，软件支持灵活高效地处理Hadoop里面的任何文件格式，为Hadoop开发人员提供了即开即用的解析功能，以便处理复杂而多样的数据源，包括日志、文档、二进制数据或层次式数据，以及众多行业标准格式（如银行业的NACHA、支付业的SWIFT、金融数据业的FIX和保险业的ACORD）。正如数据库内处理技术加快了各种分析方法，Informatica同样将解析代码添加到Hadoop里面，以便充分利用所有这些处理功能，不久会添加其他的数据处理代码。
Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族产品及Informatica平台的最新补充，旨在满足从海量无结构数据中提取商业价值的日益增长的需求。去年， Informatica成功地推出了创新的Informatica 9.1 for Big Data，是全球第一个专门为大数据而构建的统一数据集成平台。

甲骨文大数据机——Oracle Big Data Appliance
甲骨文的Big Data Appliance集成系统包括Cloudera的Hadoop系统管理软件和支持服务Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文视Big Data Appliance为包括Exadata、Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系统”。Oracle大数据机(Oracle Big Data Appliance)，是一个软、硬件集成系统，在系统中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一个开源R。该大数据机采用Oracle Linux操作系统，并配备Oracle NoSQL数据库社区版本和Oracle HotSpot Java虚拟机。Big Data Appliance为全架构产品，每个架构864GB存储，216个CPU内核，648TBRAW存储，每秒40GB的InifiniBand连接。Big Data Appliance售价45万美元，每年硬软件支持费用为12%。
甲骨文Big Data Appliance与EMC Data Computing Appliance匹敌，IBM也曾推出数据分析软件平台InfoSphere BigInsights，微软也宣布在2012年发布Hadoop架构的SQL Server 2012大型数据处理平台。
统计分析方法以及统计软件详细介绍
统计分析方法有哪几种？下面我们将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。

一、指标对比分析法指标对比分析法
统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。
指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。
二、分组分析法指标对比分析法
分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。
统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。
三、时间数列及动态分析法
时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。
时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。
进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。也就是说必须用可比价格（如用不变价或用价格指数调整）计算不同年份相同产品的价值，然后才能进行对比。
为了观察我国经济发展的波动轨迹，可将各年国内生产总值的发展速度编制时间数列，并据以绘制成曲线图，令人得到直观认识。
四、指数分析法
指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。
指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。
用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡种类繁多，如财政平衡表、劳动力平衡表、能源平衡表、国际收支平衡表、投入产出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。
六、综合评价分析
社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。
进行综合评价包括四个步骤：
1.确定评价指标体系，这是综合评价的基础和依据。要注意指标体系的全面性和系统性。
2.搜集数据，并对不同计量单位的指标数值进行同度量处理。可采用相对化处理、函数化处理、标准化处理等方法。
3.确定各指标的权数，以保证评价的科学性。根据各个指标所处的地位和对总体影响程度不同，需要对不同指标赋予不同的权数。
4.对指标进行汇总，计算综合分值，并据此作出综合评价。
七、景气分析
经济波动是客观存在的，是任何国家都难以完全避免的。如何避免大的经济波动，保持经济的稳定发展，一直是各国政府和经济之专家在宏观调控和决策中面临的重要课题，景气分析正是适应这一要求而产生和发展的。景气分析是一种综合评价分析，可分为宏观经济景气分析和企业景气调查分析。
宏观经济景气分析。是国家统计局20世纪80年代后期开始着手建立监测指标体系和评价方法，经过十多年时间和不断完善，已形成制度，定期提供景气分析报告，对宏观经济运行状态起到晴雨表和报警器的作用，便于国务院和有关部门及时采取宏观调控措施。以经常性的小调整，防止经济的大起大落。
企业景气调查分析。是全国的大中型各类企业中，采取抽样调查的方法，通过问卷的形式，让企业负责人回答有关情况判断和预期。内容分为两类：一是对宏观经济总体的判断和预期；一是对企业经营状况的判断和预期，如产品订单、原材料购进、价格、存货、就业、市场需求、固定资产投资等。
八、预测分析
宏观经济决策和微观经济决策，不仅需要了解经济运行中已经发生了的实际情况，而且更需要预见未来将发生的情况。根据已知的过去和现在推测未来，就是预测分析。
统计预测属于定量预测，是以数据分析为主，在预测中结合定性分析。统计预测的方法大致可分为两类：一类是主要根据指标时间数列自身变化与时间的依存关系进行预测，属于时间数列分析；另一类是根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，属于回归分析。
预测分析的方法有回归分析法、滑动平均法、指数平滑法、周期（季节）变化分析和随机变化分析等。比较复杂的预测分析需要建立计量经济模型，求解模型中的参数又有许多方法。

G. 大数据建模一般有哪些步骤

1、数据测量

数据测量包括ECU内部数据获取，车内总线数据获取以及模拟量数据获取，特别是对于新能源汽车电机、逆变器和整流器等设备频率高达100KHz的信号测量，ETAS提供完整的解决方案。

2、大数据管理与分析

目前的汽车嵌入式控制系统开发环境下，人们可以通过各种各样不同的途径(如真实物体、仿真环境、模拟计算等)获取描述目标系统行为和表现的海量数据。

正如前文所述，ETAS数据测量环节获取了大量的ECU内部以及模拟量数据，如何存储并有效地利用这些数据，并从中发掘出目标系统的潜力，用以指引进一步的研发过程，成为极其重要的课题。

3、虚拟车辆模型建模与校准

基于大数据管理与分析环节对测量数据进行的分析，我们得到了一些参数之间的相互影响关系，以及相关物理变量的特性曲线。如何将这些隐含在大量数据中的宝贵的知识和数据保存下来并为我们后续的系统仿真分析所用呢?

模型是一个比较好的保存方式，我们可以通过建立虚拟车辆及虚拟ECU模型库，为后续车辆及ECU的开发验证提供标准化的仿真模型。ETAS除提供相关车辆子系统模型，还提供基于数据的建模和参数校准等完整解决方案。

4、测试与验证(XiL)

在测试与验证环节，通常包含模型在环验证(MiL)，软件在环验证(SiL)，虚拟测试系统验证(VTS)以及硬件在环验证(HiL)四个阶段，ETAS提供COSYM实现在同一软件平台上开展四个环节仿真验证工作。

关于大数据建模一般有哪些步骤，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

H. 如何搭建大数据分析平台

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：

Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。

数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。

数据建模分析是针对预处理提取的特征或数据建模，得到想要的结果。结果可视化及输出API。可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。

搭建大数据分析平台到思迈特软件Smartbi看看，在Excel中对数据进行二次加工，告别依赖于IT人员处理的困境；数据有错误也不怕，能够对缺失、不规范的数据进行二次加工，并能将这些数据入库；不受限制的分析思路，按您的想法加工数据；将本地数据和线上数据结合起来分析。

数据分析平台靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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I. 如何利用各种数据分析的方法对业务流程进行优化

业务流程优化的步骤：

1、组建流程优化组织。业务流程优化工作是一项系统而复杂的工作，在决定进行流程优化前应该成立由企业高层、中层、业务骨干、咨询顾问组成的流程优化小组，对流程优化工作进行分工，确定流程优化的实施计划。咨询顾问应对流程优化小组成员进行流程管理专业知识培训，确保小组成员掌握流程梳理、流程分析、流程设计、流程图绘制、流程说明文件编制和流程实施等专业知识和技能。

2、流程调研。流程优化小组应首先对企业现有业务流程进行系统的、全面的调研，分析现有流程存在的问题，确定流程优化后要达到的目标。一般的制造型企业的业务流程有数百个之多，这些流程分布在各个部门的内部、部门之间以及企业与客户及供应商之间，同时，由于企业原有业务流程的不明确性，同一业务的执行者对流程的描述也存在着差别，这就使得对流程的梳理工作变得更为复杂。

3、流程梳理。对现有的业务流程进行调研后应进行流程梳理，流程梳理往往有着庞大的工作量，其成果一般包括一系列的流程文档，包括业务流程图、流程说明文件等。流程梳理工作本身的价值在于对企业现有流程的全面理解以及实现业务操作的可视化和标准化，同时，应明确现有业务流程的运作效率和效果，找出这些流程存在的问题，从而为后续的流程优化工作奠定基础。

4、流程分析。对现有流程进行梳理后应进行分析，清晰原有流程的关键节点和执行过程，找出原有流程的问题所在，并考查优化过程中可能涉及的部门。同时，应征求流程涉及的各岗位员工意见，说明原流程有哪些弊端，新流程应如何设计使之具有可操作性。

5、设计新的流程。经过流程分析后，根据设定的目标以及流程优化的原则，改善原有流程或者重新设计新的流程，简化或合并非增值流程，减少或剔除重复、不必要流程，构建新的流程模型。新流程模型构建后应与IT 技术相结合，使软硬件和企业的实际管理运营结合起来，并将新流程固化到公司的IT 系统中，如ERP 或OA 系统，使流程信息能通过IT 技术及时汇总、处理、传递，这是业务流程优化过程中的一个很重要的环节。

6、评价新的流程。根据设定的目标与企业的现实条件，对优化设计后新流程进行评估，主要是针对新流程进行使用效率和最终效果的评估，即“双效”评估。

7、流程实施与持续改进。业务流程经过“双效”评估后，应该进行流程的运行实施，在实施业务流程的过程中，应进行总结完善、持续改进，也就是说，流程优化是一个动态循环过程，流程分析、流程设计、流程评价、流程实施、流程改进再进入下一次分析、设计、评价、实施、改进，也是一种动态的自我完善机制。