4008-953622
数据分析
什么是数据分析?
发布时间:2019-12-08    信息来源:未知    浏览次数:

  可选中1个或多个下面的关键词,搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。

  数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析,以求最大化地开发数据资料的功能,发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

  数据分析与数据挖掘密切相关,但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集,较少侧重于推理,且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。 数据分析的目的与意义

  数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。

  在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据,找出了行星运动规律。又如,一个企业的领导人要通过市场调查,分析所得数据以判定市场动向,从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。 数据分析的功能

  在统计学领域,有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中,探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

  探索性数据分析:是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法,是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

  定性数据分析:又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”,是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析。

  1、探索性数据分析,当数据刚取得时,可能杂乱无章,看不出规律,通过作图、造表、用各种形式的方程拟合,计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式,即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

  2、模型选定分析,在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

  3、推断分析,通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

  数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

  识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件,可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求,提出对信息的需求。就过程控制而言,管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。 二、收集数据

  有目的的收集数据,是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑:

  ① 将识别的需求转化为具体的要求,如评价供方时,需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据;

  分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息,通常用方法有:

  新七种工具,即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图;

  数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时,通过对以下问题的分析,评估其有效性:

  ① 提供决策的信息是否充分、可信,是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题;

  ② 信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致,是否在产品实现过程中有效运用数据分析;

  ③ 收集数据的目的是否明确,收集的数据是否真实和充分,信息渠道是否畅通;

  主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题,包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总。具体的实例可以去阿里云大学官网做一些Clouder,增加对Python在项目中的使用场景理解,或者九道门商业大数据分析实验室官网,学习数据库、数据建模等大数据实例分析。

  随着现当今时代科技的逐渐进步,较多企业的数据分析业务都会选择使用数据分析软件来分析,这正是因为数据分析软件可以更快也更准确的完成数据的整合与分析,也可以有效的盘活数据的资产,解决决策的效率等,而数据分析软件的类型当然也分为着很多种类型。

  不接受技术制约的自助式数据分析类型,指的是不需要IT技术的协助也不需要任何编码的工作,就可以顺利的完成这种类型数据的分析工作,此种类型的数据分析软件相对来说比较好,而这项工作可以提供敏捷度给业务人员是数据分析工具。

  据数据分析软件榜单前几名的公司分析,此类多维度,多层次数据分析类型是以自助式的方式帮助业务人员高效的完成统计分析,地理分析等数据分析的工作,以此实现数据的主体是展现形式,也可以更好地洞察数据的内涵。

  一般来说时尚且实用的数据分析软件是很多用户所选择的数据分析软件一种类型,而其提供出来的数据也具有着可视化的效果,包括图表效果等。同时可以按照省市县等不同程度进行展示,也可以根据地球上的经纬度进行标记等。

  根据以上内容不难看出,不接受技术制约的自助式数据分析类型,多维度多层次的数据分析类型,以及时尚且实用的数据可视化类型很是值得用户去选择。但是用户在选择数据分析软件的时候,还应该将常用数据分析软件提出来进行反复的比较,因为只有在不断的对比和分析之中才能选择到适合用户自身的数据分析软件。

分享到:
您使用的浏览器版本过低,不仅存在较多的安全漏洞,也无法完美支持最新的web技术和标准,请更新高版本浏览器!!