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    大数据分析(大数据分析师就业和发展前景)

    发布时间:2023-04-17 17:55:26     稿源: 创意岭    阅读: 66        

    大家好!今天让创意岭的小编来大家介绍下关于大数据分析的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。

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    本文目录:

    大数据分析(大数据分析师就业和发展前景)

    一、大数据分析的作用和影响

    1、大数据分析对互联网的作用。

    随着移动互联网技术的发展,利用手机终端接收新闻、听音乐、看电视是众多消费者的第一选择.营销者想要在激烈的市场竞争中占据一席之地,就需要对海量用户数据进行挖掘分析,发现用户的个性喜好,从而对用户的消费行为进行准确把握。

    2、大数据分析对电商的作用。

    对于电子商务行业来说,数据分析职位在企业内部是非常重要,营销管理、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果,利用数据分来来发现企业内部的不足,营销手段的不足、客户体验的不足等等,利用数据挖掘来了解客户的内在需求。

    3、大数据分析对金融的作用。

    数据技术对金融行业的影响巨大,金融业对信息系统的实际应用前景还是非常大的,金融业对信息系统的实用性要求很高,且积累了大量的客户交易数据。目前金融业主要信息需求是客户行为分析、防堵诈骗、金融分析等。

    4、大数据分析对其他行业的作用。

    大数据分析可以进行人流、车流量等统计,使旅游行业得企业公司可以更好地了解用户的的想法和需求;数据分析可以帮助电信行业进行增值业务推荐和新套餐科学定价分析;数据分析可以帮助房地产行业做出投资决策建议等等。

    二、大数据分析的主要技术

    主要技术有五类。根据查询大数据相关资料得知,大数据分析的主要技术分为以下5类。

    1、数据采集:对于任何的数据分析来说,首要的就是数据采集,因此大数据分析软件的第一个技术就是数据采集的技术,该工具能够将分布在互联网上的数据,一些移动客户端中的数据进行快速而又广泛的搜集,同时它还能够迅速的将一些其他的平台中的数据源中的数据导入到该工具中,对数据进行清洗、转换、集成等,从而形成在该工具的数据库中或者是数据集市当中,为联系分析处理和数据挖掘提供了基础。

    2、数据存取:数据在采集之后,大数据分析的另一个技术数据存取将会继续发挥作用,能够关系数据库,方便用户在使用中储存原始性的数据,并且快速的采集和使用,再有就是基础性的架构,比如说运储存和分布式的文件储存等,都是比较常见的一种。

    3、数据处理:数据处理可以说是该软件具有的最核心的技术之一,面对庞大而又复杂的数据,该工具能够运用一些计算方法或者是统计的方法等对数据进行处理,包括对它的统计、归纳、分类等,从而能够让用户深度的了解到数据所具有的深度价值。

    4、统计分析:统计分析则是该软件所具有的另一个核心功能,比如说假设性的检验等,可以帮助用户分析出现某一种数据现象的原因是什么,差异分析则可以比较出企业的产品销售在不同的时间和地区中所显示出来的巨大差异,以便未来更合理的在时间和地域中进行布局。

    5、相关性分析:某一种数据现象和另外一种数据现象之间存在怎样的关系,大数据分析通过数据的增长减少变化等都可以分析出二者之间的关系,此外,聚类分析以及主成分分析和对应分析等都是常用的技术,这些技术的运用会让数据开发更接近人们的应用目标

    三、大数据分析有什么用

    多维度分析。

    大数据分析的作用:1、多维度分析。

    2、注意每一种大数据分析工具的适用性

    3、正确的整合数据。

    4、数据结果可视化。

    大数据分析主要是对大数据进行彻底评估并从中提取有用信息的过程。

    四、大数据分析方法有哪些?

    1、因子分析方法

    所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种,如影像分析法,重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奥典型抽因法等等。

    2、回归分析方法

    回归分析方法就是指研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组变量的相依关系的统计分析方法。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析方法运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。

    3、相关分析方法

    相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系。

    4、聚类分析方法

    聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,不需要事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。

    5、方差分析方法

    方差数据方法就是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。方差分析是从观测变量的方差入手,研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。

    6、对应分析方法

    对应分析是通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

    以上就是关于大数据分析相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。


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