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怎樣大數(shù)據(jù)分析（怎樣數(shù)據(jù)分析柱狀圖）

發(fā)布時間：2023-03-31 19:04:08 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 52 當前文章關(guān)鍵詞排名出租

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)分析五大步驟
2、從業(yè)者怎樣進行大數(shù)據(jù)可視化分析?
3、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該掌握哪些基礎(chǔ)知識？
4、大數(shù)據(jù)分析方法有哪些?

怎樣大數(shù)據(jù)分析（怎樣數(shù)據(jù)分析柱狀圖）

一、數(shù)據(jù)分析五大步驟

(一)問題識別

大數(shù)據(jù)分析的第一步是要清晰界定需要回答的問題。對問題的界定有兩個標準，一是清晰、二是符合現(xiàn)實。

(二)數(shù)據(jù)可行性論證

論證現(xiàn)有數(shù)據(jù)是否足夠豐富、準確，以致可以為問題提供答案，是大數(shù)據(jù)分析的第二步，項目是否可行取決于這步的結(jié)論。

(三)數(shù)據(jù)準備

數(shù)據(jù)準備環(huán)節(jié)需要梳理分析所需每個條目的數(shù)據(jù)，為下一步建立模型做好從充分預備。這種準備可以分為數(shù)據(jù)的采集準備和清洗整理準備兩步。

(四)建立模型

大數(shù)據(jù)分析項目需要建立的模型可以分為兩類。對于這兩類模型，團隊都需要在設(shè)立模型、論證模型的可靠性方面下功夫。

(五)評估結(jié)果

評估結(jié)果階段是要評估上述步驟得到的結(jié)果是否足夠嚴謹可靠，并確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果能夠有利于決策。評估結(jié)果包括定量評估和定性評估兩部分。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)可應(yīng)用于各行各業(yè)，將人們收集到的龐大數(shù)據(jù)進行分析整理，實現(xiàn)資訊的有效利用。舉個本專業(yè)的例子，比如在奶牛基因?qū)用鎸ふ遗c產(chǎn)奶量相關(guān)的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由于數(shù)據(jù)量龐大，這就需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，進行分析比對，挖掘主效基因。

大數(shù)據(jù)的意義和前景

總的來說，大數(shù)據(jù)是對大量、動態(tài)、能持續(xù)的數(shù)據(jù)，通過運用新系統(tǒng)、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數(shù)據(jù)，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質(zhì)，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數(shù)據(jù)時代的來臨，一切真相將會展現(xiàn)在我么面前。

大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)方法，不管是傳統(tǒng)的 OLAP技術(shù)還是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，都難以應(yīng)付大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。首先是執(zhí)行效率低。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都是基于集中式的底層軟件架構(gòu)開發(fā)，難以并行化，因而在處理 TB級以上數(shù)據(jù)的效率低。其次是數(shù)據(jù)分析精度難以隨著數(shù)據(jù)量提升而得到改進，特別是難以應(yīng)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

在人類全部數(shù)字化數(shù)據(jù)中，僅有非常小的一部分(約占總數(shù)據(jù)量的1%)數(shù)值型數(shù)據(jù)得到了深入分析和挖掘(如回歸、分類、聚類)，大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對網(wǎng)頁索引、社交數(shù)據(jù)等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行了淺層分析(如排序)，占總量近60%的語音、圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還難以進行有效的分析

鹵鵝

二、從業(yè)者怎樣進行大數(shù)據(jù)可視化分析?

一、需求分析

需求分析是大數(shù)據(jù)可視化項目開展的前提，要描述項目背景與目的、業(yè)務(wù)目標、業(yè)務(wù)范圍、業(yè)務(wù)需求和功能需求等內(nèi)容，明確實施單位對可視化的期望和需求。包括需要分析的主題、各主題可能查看的角度、需要發(fā)泄企業(yè)各方面的規(guī)律、用戶的需求等內(nèi)容。

二、建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市的模型

數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市的模型是在需求分析的基礎(chǔ)上建立起來的。數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市建模除了數(shù)據(jù)庫的ER建模和關(guān)系建模，還包括專門針對數(shù)據(jù)倉庫的維度建模技術(shù)。

三、數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、加載(ETL)

數(shù)據(jù)抽取是指將數(shù)據(jù)倉庫/集市需要的數(shù)據(jù)從各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽離出來，因為每個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量不同，所以要對每個數(shù)據(jù)源建立不同的抽取程序，每個數(shù)據(jù)抽取流程都需要使用接口將元數(shù)據(jù)傳送到清洗和轉(zhuǎn)換階段。數(shù)據(jù)清洗的目的是保證抽取的原數(shù)據(jù)的質(zhì)量符合數(shù)據(jù)倉庫/集市的要求并保持數(shù)據(jù)的一致性。

四、建立可視化場景

建立可視化場景是對數(shù)據(jù)倉庫/集市中的數(shù)據(jù)進行分析處理的成果，用戶能夠借此從多個角度查看企業(yè)/單位的運營狀況，按照不同的主題和方式探查企業(yè)/單位業(yè)務(wù)內(nèi)容的核心數(shù)據(jù)，從而作出更精準的預測和判斷。

三、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該掌握哪些基礎(chǔ)知識？

大數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該要學的知識有，統(tǒng)計概率理論基礎(chǔ)，軟件操作結(jié)合分析模型進行實際運用，數(shù)據(jù)挖掘或者數(shù)據(jù)分析方向性選擇，數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)應(yīng)用。

1、統(tǒng)計概率理論基礎(chǔ)

這是重中之重，千里之臺，起于壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統(tǒng)計思維，統(tǒng)計方法，這里首先是市場調(diào)研數(shù)據(jù)的獲取與整理，然后是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級的相關(guān)，回歸等多元統(tǒng)計分析，掌握了這些原理，才能進行下一步。

2、軟件操作結(jié)合分析模型進行實際運用

關(guān)于數(shù)據(jù)分析主流軟件有（從上手度從易到難）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是學會怎樣操作這些軟件，然后是利用軟件從數(shù)據(jù)的清洗開始一步步進行處理，分析，最后輸出結(jié)果，檢驗及解讀數(shù)據(jù)。

3、數(shù)據(jù)挖掘或者數(shù)據(jù)分析方向性選擇

其實數(shù)據(jù)分析也包含數(shù)據(jù)挖掘，但在工作中做到后面會細分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區(qū)別，關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘也涉及到許多模型算法，如：關(guān)聯(lián)法則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、遺傳算法、可視技術(shù)等。

4、數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)應(yīng)用

這一步也是最難學習的一步，行業(yè)有別，業(yè)務(wù)不同，業(yè)務(wù)的不同所運用的分析方法亦有區(qū)分，實際工作是解決業(yè)務(wù)問題，因此對業(yè)務(wù)的洞察能力非常重要。擴展資料

分析工作內(nèi)容

1、搜索引擎分析師(Search Engine Optimization Strategy Analyst，簡稱SEO分析師)是一項新興信息技術(shù)職業(yè)，主要關(guān)注搜索引擎動態(tài)，修建網(wǎng)站，拓展網(wǎng)絡(luò)營銷渠道，網(wǎng)站內(nèi)部優(yōu)化，流量數(shù)據(jù)分析，策劃外鏈執(zhí)行方案，負責競價推廣。

2、SEO分析師需要精通商業(yè)搜索引擎相關(guān)知識與市場運作。通過編程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立網(wǎng)站進行各種以用戶體驗為主同時帶給公司盈利但可能失敗的項目嘗試。

四、大數(shù)據(jù)分析方法有哪些?

1、因子分析方法

所謂因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。

2、回歸分析方法

回歸分析方法就是指研究一個隨機變量Y對另一個(X)或一組變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計分析方法?；貧w分析是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法?；貧w分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

3、相關(guān)分析方法

相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系。

4、聚類分析方法

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標準，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動進行分類。

5、方差分析方法

方差數(shù)據(jù)方法就是用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀。方差分析是從觀測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。

6、對應(yīng)分析方法

對應(yīng)分析是通過分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系?？梢越沂就蛔兞康母鱾€類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應(yīng)關(guān)系。對應(yīng)分析的基本思想是將一個聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點的形式在較低維的空間中表示出來。

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