怎么做大数据分析-怎么做大数据分析工作

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于怎么做大数据分析的问题，于是小编就整理了5个相关介绍怎么做大数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据分析法是什么？
2. 大数据分析技术要点？
3. 地理大数据分析的关键技术？
4. 大数据分析与可视化技术BI看板怎么做？
5. 大数据时代如何进行数据分析？

大数据分析法是什么？

大数据分析法是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性。大数据分析方法主要有5种，分别是：数据质量和数据管理、预测性分析、数据挖掘算法、可视化分析、语义引擎。

大数据分析技术要点？

大数据分析，第一要会hive，是一种类sql的语法，只要会mysql的语法，基本没问题，只有略微不同；

第二，要懂一些数据挖掘算法，比如常见的逻辑回归，随机森林，支持向量机等；

第三，懂得一些统计学的计算逻辑，比如协方差怎么算，意义是什么，皮尔逊相关系数的意义和条件等等。

地理大数据分析的关键技术？

大数据技术是从各种类型的数据中快速获取有价值信息的技术。大数据领域出现了大量的新技术，它们已经成为大数据收集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理的关键技术一般包括大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、分析和挖掘、大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据的表示和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

大数据分析与可视化技术BI看板怎么做？

以下是创建大数据分析与可视化技术 BI 看板的一般步骤：

 

1. 明确需求和目标

- 与相关利益者沟通，确定看板要解决的业务问题、展示的关键指标和期望的用户交互。

2. 数据收集与准备

- 确定数据源，包括数据库、数据仓库、文件等。

- 进行数据清洗、转换和整合，确保数据的质量和一致性。

3. 选择合适的 BI 工具

- 市场上有许多 BI 工具，如 Tableau、Power BI、QlikView 等。根据团队技能、预算和需求选择。

4. 设计数据模型

- 在所选的 BI 工具中，创建数据模型，定义数据表之间的关系。

5. 构建可视化组件

- 根据需求选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、地图等。

- 配置图表的属性，如颜色、标签、轴刻度等，以清晰传达数据信息。

6. 布局与排版

- 规划看板的整体布局，将相关的图表和数据分组放置。

- 确保布局简洁、美观，易于阅读和理解。

7. 添加交互功能

- 例如筛选器、钻取、联动等，使用户能够深入探索数据。

8. 数据更新设置

- 确定数据的更新频率和方式，以保证看板展示的是最新信息。

9. 测试与优化

- 检查数据的准确性、图表的可读性和交互的流畅性。

- 根据测试结果进行调整和优化。

10. 部署与分享

- 将看板部署到合适的平台，如企业内部网络、云平台等。

- 授予相关人员访问权限，以便他们查看和使用看板。

在创建过程中，要始终以用户为中心，注重数据的准确性和可视化效果，使 BI 看板能够有效地支持决策制定和业务分析。

大数据时代如何进行数据分析？

首先，我们要搞清楚为什么要做数据分析。

脱离了业务背景的分析过程，很容易被质疑，站不住脚。

为什么要做这件事情？谁的需求？做完这个事情之后能干什么？***分配如何？

其次是目标

可以把目标拆解成为几个阶段，本次分析的目的是什么，之后的***是什么。

因为在实际业务过程中，分析的过程往往是循序渐进的，不可能一次性地就把一个问题剖析得特别清楚，分阶段分步骤的完成某一个事情。

那么我们应该如何做分析呢？

比如，企业需要分析人员定期或及时地对各项关键指标情况、数据分析结果、洞察的信息等内容进行统一的整理和展现，然后把最终的数据分析报告结果分享汇报给企业领导、团队同事等相关利益方。

根据实际需求，数据分析报告的形式是多样的：有的需要定期进行汇报，格式相对固定，如：年/季/月/周报；有的对数据及时性要求较高，需要定时获取到最新数据的日报（甚至时报）；还有阶段性、专业性的报告需要整合数据进行分享。

1.对***析

对***析，是数据分析中最基础、最常用、也是最实用的分析方法之一。

我们可以从时间趋势上进行环比、同比、定基对比，从空间上进行A/B 测试对比、相似空间对比、先进空间对比，从特定标准上进行与目标值、***定值、平均值对比。

2.细分分析

细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。

在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。

3.分类分析

分类分析的目标是：给一批人（或者物）分成几个类别，或者预测他们属于每个类别的概率大小。

分类分析（根据历史信息）会产出一个模型，来预测一个新的人（或物）会属于哪个类别，或者属于某个类别的概率。

4. 聚类分析

聚类任务的目标是：给定一批人（或物），在不指定目标的前提下，看看哪些人（或物）之间更接近。

注意聚类和上面的分类和回归的本质区别：分类和回归都会有一个给定的目标（是否下单，***是否违约，房屋价格等等），聚类是没有给定目标的。

5.漏斗分析

漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

常见于注册登录转化、浏览交易转化、进店销售转化等场景，通过量化每一步的转化率，来衡量一个商业或产品的成败及可优化调整的点。

6.留存分析

留存分析，在数据运营领域有着十分重要的地位，常见留存指标有次日留存、七日留存率、次周留存率、次月留存率、T+N日/周/月留存率等等，表示目标用户在一段时间后回访产品或回到产品中完成某个行为的比例。

……

还有很多很多分析方法，我们都可以多多学习一下。

除此之外，我们在数据分析时还是要更好地完成业务工作，数据分析只是***，没必要在工具的学习上浪费太多时间。因此给大家推荐一个上手快，数据处理功能强大的工具——Smartbi Excel融合分析！

1. 在Excel上操作，节省学习成本。不用导出数据再进行分析，提高效率。

2. 简单勾选，即可进行数据分析，用鼠标就能完成数据加工，避免了复杂函数公式的困扰，不用死记硬背函数公式。不光支持图表分析，还支持使用***表。

3. 解决数据共享的问题。通过Web链接去共享报表，数据实时更新，并且每个用户都只能看到自己权限范围内的数据。

感兴趣的小伙伴可以来我们的***体验一下喔~

到此，以上就是小编对于怎么做大数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于怎么做大数据分析的5点解答对大家有用。