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數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)的區(qū)別,大數(shù)據(jù)分析( 三 )

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數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)的區(qū)別,大數(shù)據(jù)分析

在如今的大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)對(duì)于任何一個(gè)面向客戶的企業(yè)來說都是必不可少的，例如在淘寶或短視頻平臺(tái)進(jìn)行用戶的偏好推薦等都是依靠大數(shù)據(jù)支撐 。在企業(yè)中，企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和決策也是離不開大數(shù)據(jù)的分析 。一個(gè)好的企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的分析，根據(jù)數(shù)據(jù)的流動(dòng)推演出未來的方案的實(shí)施是必不可少的 。我認(rèn)為在數(shù)據(jù)分析過程中主要是分為六步，識(shí)別信息需求、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析的過程中進(jìn)行改進(jìn)、初步得出數(shù)據(jù)的分析結(jié)果、多次驗(yàn)證數(shù)據(jù)分析、降低誤差 。
1. 識(shí)別信息需求：在收集大數(shù)據(jù)的過程中首先就是要明確哪些是企業(yè)需要進(jìn)行收集的數(shù)據(jù)，哪些是有用的，哪些是無用的，對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行甄別和篩選是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)也是最重要的一步 。2. 收集數(shù)據(jù)：在明確了信息的需求后就要進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集，可以根據(jù)指定用戶的多次閱覽，或?qū)鞠驴蛻舻漠a(chǎn)品使用情況進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和整理，這種數(shù)據(jù)越多越好，越詳細(xì)越好，只有更加的細(xì)致才會(huì)在分析的過程中減少誤差 。
3. 分析數(shù)據(jù)：在采集完數(shù)據(jù)后，需要找到公司內(nèi)相關(guān)的專業(yè)人士，對(duì)實(shí)際進(jìn)行分析和交流，明確數(shù)據(jù)反映出來的實(shí)際情況和未來的數(shù)據(jù)走向 。4. 數(shù)據(jù)分析的過程中進(jìn)行改進(jìn)：在分析的過程中，并不會(huì)一次性得出結(jié)論，需要在多次的會(huì)議中收集每個(gè)人的相關(guān)意見，進(jìn)行歸納整理，并根據(jù)意見對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn) 。5. 初步得出數(shù)據(jù)的分析結(jié)果：在分析結(jié)束后，對(duì)于本次得出的結(jié)果并不會(huì)用于完全的使用，還需要對(duì)初步得出的結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)踐操作，根據(jù)實(shí)際反映的情況對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)論進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化 。
6. 多次驗(yàn)證數(shù)據(jù)分析、降低誤差：初步分析結(jié)果出來后，并進(jìn)行多次驗(yàn)證后，最終將完整并準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)結(jié)論進(jìn)行整理，并根據(jù)結(jié)果反饋給用戶 。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析有助于實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地監(jiān)控、追蹤競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手動(dòng)態(tài)，是企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的利器；有助于及時(shí)獲取競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的公開信息以便研究同行業(yè)的發(fā)展與市場(chǎng)需求，有助于為企業(yè)決策部門和管理層提供便捷、多途徑的企業(yè)戰(zhàn)略決策工具 。
想做數(shù)據(jù)分析是學(xué)python還是學(xué)大數(shù)據(jù)？
數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)的區(qū)別,大數(shù)據(jù)分析

這是一個(gè)非常好的問題，作為一名IT從業(yè)者，我來回答一下 。首先，數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)技術(shù)體系當(dāng)中的一個(gè)重要組成部分，所以未來要想在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域走得更遠(yuǎn)，應(yīng)該對(duì)大數(shù)據(jù)整體的技術(shù)體系有一個(gè)全面的了解，涉及到數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)應(yīng)用等 。數(shù)據(jù)分析當(dāng)前有兩種常見的方式，一種是統(tǒng)計(jì)學(xué)方式，另一種是機(jī)器學(xué)習(xí)方式，當(dāng)前統(tǒng)計(jì)學(xué)方式有一套比較完整的技術(shù)體系，相關(guān)內(nèi)容的學(xué)習(xí)也會(huì)更容易一些，而機(jī)器學(xué)習(xí)方式對(duì)于初學(xué)者的要求相對(duì)高一些，往往需要初學(xué)者具有一定的編程基礎(chǔ)和數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 。
Python語(yǔ)言在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用比較廣泛，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，往往也需要采用Python語(yǔ)言來完成算法實(shí)現(xiàn)和落地應(yīng)用，所以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析從Python語(yǔ)言開始學(xué)起也是比較常見的選擇 。由于Python語(yǔ)言本身的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單，而且Python語(yǔ)言自身的庫(kù)也比較豐富，所以即使沒有編程基礎(chǔ)的人也可以順利入門Python語(yǔ)言 。
初學(xué)者學(xué)習(xí)完P(guān)ython語(yǔ)言的基本語(yǔ)法之后，可以進(jìn)一步學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)，可以從一些經(jīng)典的算法開始學(xué)起，比如決策樹、k-mean、樸素貝葉斯等等，然后基于Python語(yǔ)言來完成這些算法的實(shí)現(xiàn)、訓(xùn)練、驗(yàn)證和應(yīng)用步驟 。當(dāng)然，這個(gè)過程最好能夠結(jié)合一些實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景，這會(huì)積累不少實(shí)踐操作經(jīng)驗(yàn) 。在入門機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)之后，可以進(jìn)一步學(xué)習(xí)一下大數(shù)據(jù)平臺(tái)知識(shí)，整個(gè)大數(shù)據(jù)技術(shù)體系往往都以大數(shù)據(jù)平臺(tái)為基礎(chǔ)，所以掌握大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)于數(shù)據(jù)分析人員的工作開展還是比較重要的 。

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