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高等数据分析的计算机方法

发布时间:2023-11-11 11:28:23

① 数据分析方法

数据分析常用的方法有列表法和作图法。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

数据分析的意义:

在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。例如,一个企业的领导人要通过市场调查,分析所得数据以判定市场动向,从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。

数据分析一定程度上对网络营销也有很大的好处,通过数据分析,知道目标客户群上什么网站、做什么事、在什么时间地点能够找到他。实际上,论覆盖面,网络营销还远远赶不上传统媒体。

2009年底中国的互联网普及率为28.9%,而同期中国电视的普及率却已经超过80%。但是,仍旧有很多有远见的企业选择网络营销。其中的一个重要原因是,网络营销的全过程都可以被追踪到,通过数据分析可以随时调整投放方式。

② 数据分析的方法

数据分析通常包括以下几个步骤:

而对于更具体的数据分析方法,我将依次列举:

③ 常用的大数据分析方法

1. Analytic Visualizations(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。

2. Data Mining Algorithms(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。

3. Predictive Analytic Capabilities(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。

4. Semantic Engines(语义引擎)
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,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。

5. Data Quality and Master Data Management(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。

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