數據分析指的是就超過10tb的數據集做分析、得到可視化結論、對未來企業(yè)發(fā)展城市管理提供指引幫助,關于數據分析光是學會軟件可不行,算法、建模都同樣重要,特別是分析方法,如果一開始切入的選擇正確,往往能更快達到彼岸、得到結果。那么,數據分析的常見方法都有哪些?下面就由我來具體分析和介紹一下。
第一,對比分析,簡單來說就是通過不同數據的標準比對更直觀反映數量的變化關系,它屬于常見的一種方法,具體可分為橫向和縱向兩種,前者是固定時間對比數據,如在固定時間內比對不同等級用戶的購買商品金額、不同商品的銷售業(yè)績、利潤率高低等等。后者指的是就同一事物比對時間緯度上的變化,如環(huán)保、同比等等,不管是哪種分析方法根本目的就是利用分析得到可視化的、明了結論。
第二,分組分析法,指的是根據數據做特征分析,將總的數據分成不同模塊,就規(guī)模大小、速度、水平等做綜合有效判斷。舉個例子,如人們無法利用后臺注冊用戶的名字、性別、受教育程度做具體的分析,但是這些參數所對應的數據則有分析的基礎和可能,分析完就能得到清晰的用戶畫像。
第三,預測分析法,數據分析的本質目的就是結合過去、當下已有的數據做分析,以參數之間的關系更好預估未來的發(fā)展可能、可能遇到的麻煩和問題,提前做好預案準備、降低風險出現的概率和可能性。
第四,漏斗分析法,它有另外一種稱呼方式,叫做流程分析法,之所以被稱為漏斗法,主要是因為它分析的過程是層層推進的,底層的數據量大,然后往上數據量越少,通過上層除以下層得到轉化率的方式來進一步分析不同參數變量所對應的因果關系,以此來更好安排用戶的激活。
第五,Ab測試分析法,它的分析對象就是a和b這兩組在結構上比較相似的樣本,基于樣本得到的具體指標差來區(qū)分彼此之間的差別。同樣舉個例子,如有個app軟件,旗下的某一個功能它融入了不同的界面style呈現和不同的操作細節(jié),將這個不同呈現都給用戶體驗和感受,然后結合用戶的想法做數據分析,如此就能精準知道到底是a好還是b好,由此就能做出更有效的落地安排。
以上這些數據分析常用方法如果能掌握起來,再學好像java、linux、hadoop、spark、storm等諸多系統(tǒng)軟件的用法,就現有數據走幾遍從業(yè)流,如此就能將軟件、算法和從業(yè)過程完全匹配起來,快速得出跟實際一致的結論。
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