京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
使用大数据分析的四个基本方面
说到世界杯,我想我们每个人都应该知道,它是全世界足球队都向往的一场比赛,不过去年的世界杯在经过了大数据分析之后就是非常有意思的事情了,因为从比赛球员的一进场,就跟随着一些从事大数据分析工作的人,这样的话可以对世界杯的赛事进行相关的数据分析工作,也可以对球队的配置情况进行优化。可见这大数据分析工作是未来必然要发展出去的一个趋势,而它在不久的将来也会改变我们的工作和生活,不过如果说真的使用的大数据分析的话,还要从下面它的几个基本方面进行。
第一方面、可视化的分析
其实这一方面是非常简单,我们只从字面的意思就可以分析出来,这一方面的主要作用是可以让我们看到的一个清晰的数据分析。没错,无论是什么的客户进行数据分析,可视化的分析都是它需要具有而且最基本的要求,大数据可视化分析可以把分析出来的数据更加直观的展示出来,这样就可以让客户看到最有效的结果,同时也可以让数据这一事实说话。
第二方面、数据挖掘算法
我们知道了大数据分析的一个基本方法就是可视化,如果说它的可视化是给人看的,那它的第二个方面数据挖掘算法就是给机器看的。这一方面就像我们学习数学是一个道理,在你把结果计算出来之后,结果就可以报给任何一个人听,而里面的过程是需要你自己掌握,而这个过程就是这个方面的原理,可以根据大数据内部的一些分析,挖掘出来有价值的数据。
第三方面、预测性分析的能力
上一个基本方面是为了让分析员可以更好的理解大数据分析的过程,而这一方面就是需要分析员把可预测性的一些结果都分析出来,这样就可以挖掘出一些预测性的判断结果。
第四方面、数据质量和数据管理
这方面的内容是非常重要的,因为大数据分析的话,不一定所有的数据分析都是有效的,特别是在第三个基础的方面,所以这样就要事先保证一个数据是非常有质量的,不过对大数据分析的数据管理也是需要非常标准化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20