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数据分析的三个目的（数据分析的三个目的是）
发布时间：2023-04-21 21:37:01
稿源：
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析的三个目的的问题，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:
一、在做数据分析时，具体分析的关键是？
数据分析的关键是层次，而理解层次的推荐方式是假想有一座“数据冰山”。每当要进行分析时可以先把数据表中的所有字段想象为冰山底层的颗粒，明细数据是分析的“原料"，而把问题所在的层次比作“海平面”。以零售行业为例，每分钟、每家门店都在发生商品交易。每一笔交易的字段，构成了冰山底层的颗粒。我们要查看“每个品类的销售额总和"，问题的层次(即海平面)就是“品类"，而“销售额总和”是这个层次的答案，只需要把每一笔交易累加(即聚合)。数据分析的过程就是找到问题所对应的数据层次，并生成这个层次!海平面)的聚合结果。业务中常见的钻取分析，就是从一个特定层次开始，比如各品类的销售状况，然后根据数据线索不断调整分析的层次和高度。数据分析的关键是层次，而理解层次的推荐方式是假想有一座“数据冰山”。每当要进行分析时可以先把数据表中的所有字段想象为冰山底层的颗粒，明细数据是分析的“原料"，而把问题所在的层次比作“海平面”。以零售行业为例，每分钟、每家门店都在发生商品交易。每一笔交易的字段，构成了冰山底层的颗粒。我们要查看“每个品类的销售额总和"，问题的层次(即海平面)就是“品类"，而“销售额总和”是这个层次的答案，只需要把每一笔交易累加(即聚合)。数据分析的过程就是找到问题所对应的数据层次，并生成这个层次!海平面)的聚合结果。业务中常见的钻取分析，就是从一个特定层次开始，比如各品类的销售状况，然后根据数据线索不断调整分析的层次和高度。
二、数据处理的目的有哪些？
数据处理是指对各种形式的数据进行收集､存储､加工和传播的一系列活动的总和｡其目的之一是从大量的､原始的数据中抽取､推导出对人们有价值的信息以作为行动和决策的依据;目的之二是借助计算机技术科学地保存和管理复杂的､大量的数据
三、数据回归分析的目的和意义是什么
数据回归分析的目的和意义是将一系列影响因素和结果进行一个拟合，拟合出一个方程，然后通过将这个方程应用到其他同类事件中，可以进行预测。
在统计学中，回归分析指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；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。
大数据要分析的数据类型主要有四大类：
1、交易数据(TRANSACTION DATA)
大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2、人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
3、移动数据(MOBILE DATA)
能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。
4、机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)
这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。
四、如何更好地对数据做分析?
一、清楚数据分析目的
任何一件事在做之前都是有目的性的，数据分析也是如此，在进行数据分析之前首先要清楚为什么要做数据分析?
动摇说明型：某天的销售额忽然下降了，某天的新用户留存忽然下降了，这时候往往需求分析师去说明动摇的原因，分析较为聚焦，首要是找到动摇的原因。
数据复盘型：类似于月报、季报，在互联网范畴常见于app某某功用上线了一段时间后，数据分析师往往需求复盘一下这个功用的体现情况，看看有没有什么问题。
专题探求型：对某个主题建议的专项探求，比方新用户丢掉、营收分析等等。
二、数据获取
在清楚分析政策后，就可以依据政策去获取所需求的数据，数据获取首要可以分为三大类。
(1)通过一些依据前端页面的数据搜集东西获取;
(2)在产品规划过程中通过数据埋点的办法，在需求数据时可以进行简略提取，这种办法的条件是在产品规划阶段就现已对未来的数据获取提前做好了预备;
(3)假设前期没有进行功用埋点、可视化的搜集东西也无法获取数据时，找研制团队通过后台脚本或技能研制的办法获取数据。
三、数据处理
数据处理阶段首要做的作业是数据清洗、数据补全、数据整合。
四、数据分析
数据分析思路又名数据分析办法，数据分析必定是以目的为导向的，通过目的挑选数据分析的办法。
五、数据可视化
数据分析的目的是通过数据清楚的了解用户、产品和当前业务情况，然后得到有效的运营决策辅导下一步的开展。
怎么通过数据清楚了解用户、产品和业务情况?一行行单调的数字无法让业务部门或外部客户直观地了解数据背面的意义，所谓“一图胜千言”，咱们需求把数据进行可视化的展现。
六、总结与建议
数据分析陈述其实是对整个数据分析过程的一个总结与出现。通过对数据全方位的科学分析来点评企业运营质量，为决策者提供科学、谨慎的决策依据，以下降企业运营危险，前进企业中心竞争力。
关于如何更好地对数据做分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
以上就是关于数据分析的三个目的相关问题的回答。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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