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發布時間:2020-08-06 09:15  





目前,數據分析在各行業及領域均獲得了廣泛的認可,典型的數據分析應用主要體現在以下三個方面:
1、探索性數據分析,當數據剛取得時,可能雜亂無章,看不出規律,通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合,計算某些特征量等手段探索規律性的可能形式,即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。
2、模型選定分析,在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型,然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析,通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和準確程度作出推斷。
我們可以發現現有的數據處理技術都存在著一定的缺陷。
早期應用的數據系統架構設計時,應用直接訪問數據庫系統,簡單的存取數據就可以滿足業務需求。但是,當用戶訪問量增加或是數據量不斷增大時,從而導致數據庫服務器無法及時響應用戶請求,出現超時的錯誤。
當數據訪問負載持續增加時,就需要考慮讀寫分離技術(Master-Slave)架構,以及分庫分表技術。但讀寫分離和分庫分表帶來了應用層面的復雜性,應用程序需要在設計開發階段就考慮到數據的拆分。數據分析報告具有以下特點:嚴謹和邏輯性:數據分析報告有科學的邏輯性,包括:基礎數據是怎么來的。分庫分表后,不僅限制了查詢的靈活性,并且隨著數據量繼續增長到PB級,單個數據庫實例的處理能力會成為整個系統的性能瓶頸。
項目數據分析報告服務流程
1、客戶來電雙方協商簽訂委托協議
2、成立項目小組,開始實施項目前期準備工作(包括項目考察、市場調研、數據整理、分析等)
3、報告撰寫(一般項目20個工作日左右),出電子版中文初稿
4、客戶審閱稿件,提出修改意見
5、項目編寫小組定稿(如需翻譯,定稿完后進行)
6、發送打印成冊報告與項目方,報告撰寫結束。