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大数据分析方法五种:大数据分析的基本方法有哪些

作者:张老师 浏览次数: 2020-01-06 15:58
在大数据的发展当中,新数据的不断产生是客观存在的状况,而这些新产生的数据价值的挖掘,则是需要大数据分析来实现。关于大数据分析,数据分析师需要掌握大数据分析方法,大数据分析技能来实现更好地完成数据分析工具。下面我们为大家分享大数据分析方法五种,帮助大家初步建立数据分析思维。

大数据分析方法五种

在大数据分析单着,所涉及到的数据源是非常多的,因此获取到的数据属性也是多样化的,大数据分析,需要基于大数据的这些特征来进行分析——

大数据分析方法一:确定问题

大数据分析的第一步是要找到需要分析的核心问题,在开始分析之前,确定几个问题是否存在关联性,相关的问题可以合并分析,提升分析工作的效率。另外,还需要从现象深入到本质,把现象进行拆解,转化成要解释的问题。

大数据分析方法二:提出假说

确定好核心问题之后,下一步就需要来分析可能的影响因素,根据每个因素的相关性或影响权重排列优先级,确定几个重要关键元素,这个过程可以采用MECE法则,相互独立,完全穷尽,找出所有相关要素。

大数据分析方法三:量化指标

在大数据分析当中,量化指标也是非常关键的一步,量化指标,通过数据来定位问题,量化的方法有很多,跟具体的业务场景有很大的关系。在选取指标时,并非是越多越好,主要要关注重要指标。

大数据分析方法四:收集数据

下一步需要解决的问题就是数据来源,可以是企业内部产生的生产数据、销售数据、产品数据等,也可以是行业内的相关数据,目前来说,数据收集是很多产品设计之初就考虑好了的,收集数据的难度并不大。

大数据分析方法五:分析验证

有了前面四步的准备,最后就是分析验证了,需要注意的是,数据分析后得到的数据和结论,一定要经过验证,否则容易出错。对于数据分析和推倒的过程,要逻辑清晰完整。

以上就是为大家分享的大数据分析方法五种,这些就是大数据分析的基本方法,在数据分析工作当中,这五种方法并非是一定要这样按部就班去执行,根据实际的业务情况可以做一定的调整,综合运用。成都加米谷大数据,大数据分析培训2020春季班,正在招生中,课程详情可联系客服咨询!
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