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在职大数据分析培训:大数据分析基本流程解析

作者:张老师 浏览次数: 2020-04-29 16:26
进入大数据时代,数据价值得到重视,主攻数据价值挖掘的数据分析师们,也迎来了新一轮的发展机遇,数据分析技能也正在成为企业普遍重视的一种能力。因此很多职场人士也想要提升这方面的技能,今天的在职大数据分析培训分享,我们就来聊聊大数据分析基本流程。

大数据分析,面对着比传统数据分析更大规模的数据量、更复杂的数据处理任务,所以也需要新的工具技术来帮忙,比如说Python和R,在数据科学领域,尤其受到重视。这里我们主要从入门来说,看看大数据分析应该怎么去做。

在职大数据分析培训

(一)问题识别

大数据分析的第一步是要清晰界定需要回答的问题。对问题的界定有两个标准,一是清晰、二是符合现实。

(二)数据可行性论证

论证现有数据是否足够丰富、准确,以致可以为问题提供答案,是大数据分析的第二步。大数据和传统数据的生成方式有本质不同,大数据却是企业或者个体各类活动产生的附属产品。

作为附属产品,大数据往往不是为了特定数据项目生成,也存在较高噪音。这就要求数据可行性论证过程需要仔细推敲,现有数据得出来的结论是否足够可靠。

(三)数据准备

数据准备环节需要梳理分析所需每个条目的数据,为下一步建立模型做好从充分预备。

为大数据分析做数据采集准备时,往往不能回避下列问题:项目的数据预算有多少?配备的人员设备是否足够?项目预期数据采集的完成期限?项目打算用什么方法收集数据?哪些数据是可以通过自身努力来获取,哪些数据需要通过购买获得?哪些数据获取中会存在时间和经费上的不确定性?

(四)建立模型

大数据分析项目需要建立的模型可以分为两类。

1.专业领域模型

大数据产品对应的项目可能有对应的专业领域模型,例如PEST分析模型、5W2H分析模型、逻辑树分析模型、4P营销理论模型、用户行为模型等。

2.数据分析模型

这类模型包含分析结构化数据的数据挖掘算法模型;处理非结构化数据的语义引擎;可视化策略等。

关于在职大数据分析培训,大数据分析基本流程,以上为大家做了一个简单的介绍,大数据分析的诸多环节,其中都涉及到技术工具的使用,而这也是大家需要学习提升的技能。加米谷大数据,成都大数据培训机构,大数据分析周末班,专注在职技能提升,课程大纲及学习资料可联系客服领取!
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