大數(shù)據(jù)分析自帶神秘的色彩,很多人并不了解到底大數(shù)據(jù)分析需要做什么、數(shù)據(jù)從哪里來、數(shù)據(jù)分析的執(zhí)行過程是如何展開的。那么,如何做大數(shù)據(jù)分析?今天就幫大家解開神秘的面紗,讓大家了解一下大數(shù)據(jù)分析從業(yè)的細(xì)化流程和操作。
大數(shù)據(jù)分析可以被分成4種不同類型:
一是對某類業(yè)務(wù)的現(xiàn)狀做分析,就可能出現(xiàn)的問題做判斷。
二則是用戶畫像,就是了解不同用戶人群的特征、針對不同產(chǎn)品的購買人群分析用戶行為間的差別。
三是競品監(jiān)測——對市面上跟自己所在企業(yè)同一行業(yè)相關(guān)公司打造的相似產(chǎn)品功能、市場情況做對比性研究。四是經(jīng)營管理類分析,指的是對經(jīng)營過程中的重大決定做可行性分析。
不管是以上這4類中的哪一種,其實(shí)大數(shù)據(jù)從業(yè)的流程步驟都是差不多的:首先需要先結(jié)合業(yè)務(wù)獲得數(shù)據(jù)、然后再就無效數(shù)據(jù)做清洗、剔除,再將有效數(shù)據(jù)保留下來,通過多種算法套入摸索分層建模,再反向測算模型跟真實(shí)數(shù)據(jù)間的契合度,如果模型跟實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)不統(tǒng)一則需要剔除,然后就是得出可視化結(jié)論。
乍聽大數(shù)據(jù)分析的從業(yè)流還挺簡單的,但其實(shí)在真實(shí)日常展開過程中有很多注意事項(xiàng)和細(xì)節(jié),比如說數(shù)據(jù)的獲得有多種渠道,可以通過信息、網(wǎng)絡(luò)又或者pyhon爬蟲來獲得,也可以通過線下問卷調(diào)查方式取得,得精準(zhǔn)多元獲得被調(diào)查數(shù)據(jù)才能夠保證無效數(shù)據(jù)占比小,在獲得數(shù)據(jù)后還得將其中的重復(fù)項(xiàng)項(xiàng)、無效項(xiàng)、有可能導(dǎo)致分析結(jié)果偏差的那些剔除掉,接著得打開系統(tǒng)、利用語言以及hadoop、spark、storm等系統(tǒng)、軟件展開存儲以及分析操作的過程,真正執(zhí)行起來難度系數(shù)還是有一些的。
正是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)分析的真實(shí)從業(yè)執(zhí)行有難度,所以如果想要讓整個(gè)從業(yè)過程的體驗(yàn)和感覺更好一些,更好的選擇是在培訓(xùn)班系統(tǒng)的學(xué)習(xí)一段時(shí)間,在培訓(xùn)機(jī)構(gòu)內(nèi)講師會就所有跟從業(yè)相關(guān)的語言、軟件以及系統(tǒng)做詳細(xì)分享,再跟大家說明一下大數(shù)據(jù)分析的從業(yè)流,以過去已經(jīng)被分析、得到對應(yīng)結(jié)論的大數(shù)據(jù)做真實(shí)業(yè)務(wù)操作,讓大家走幾遍大數(shù)據(jù)分析從業(yè)全流程,如此就能知道到底每個(gè)環(huán)節(jié)、步驟要用到的系統(tǒng)軟件以及語言都有哪些,做到幾者完全融入統(tǒng)一,慢慢摸索一段時(shí)間后就可形成自己的思維,你就會成為一個(gè)優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)分析師。
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