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發布時間:2021-01-07 15:18  
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數據分析遵循一定的流程,不僅可以保證數據分析每一個階段的工作內容有章可循,而且還可以讓分析終的結果更加準確,更加有說服力。一般情況下,數據分析分為以下幾個步驟:
1)業務理解,確定目標、明確分析需求;
2)數據理解,收集原始數據、描述數據、探索數據、檢驗數據質量;
3)數據準備,選擇數據、清洗數據、構造數據、整合數據、格式化數據;
4)建立模型,選擇建模技術、參數調優、生成測試計劃、構建模型;
5)評估模型,對模型進行較為詳細的評價,評價結果、重審過程;
6)成果部署,分析結果應用。
大數據分析平臺:主要通過集成企業內部運營支撐系統和外部數據,包括交易型大數據和交互型大數據,通過多種云計算的技術將之集成和處理,向企業內部和外部企業客戶提供有極大商業價值的信息支撐和智能解決方案,基于大數據平臺建設的數據倉庫的基礎上,提供報表工具,分析工具,結合企業的實際需求進行的解決方案實施服務;在產品評估過程中,某供應商的系統有能力在15分鐘內處理七百萬條記錄,而另一家則在相同時間內可以處理三十萬條記錄。企業的管理人員、業務分析人員等可以通過web、手機或其它移動設備訪問,以便隨時了解企業的關鍵指標和進行深度業務分析。
大數據分析平的主要功能:海量數據的存儲及運算;集成了多種數據分析算法;多樣性的數據可視化;數據分析報告的實時導出。
21世紀—數據的時代!傳統意義上的經濟、管理、投資、金融等學科和電子信息技術發生了規模巨大的交融。項目數據分析,以專業技術的身份出現在經濟、管理和投資、金融等領域,是信息化數據時代發展的必然結果。數據分析是決策過程中極其重要的環節,數據分析的優劣直接決定著決策效力的高與低,決策項目的成與敗。企業不僅僅只是希望知道過去發生了什么以及為什么發生,還希望進一步預測未來會發生什么,以及如何做才能優化資源配置,取得更好的成果。