网络数据分析浅谈 - 360文档中心

浅谈IP网络流量分析

浅谈IP网络流量分析【摘要】随着互联网技术的迅速发展，网络覆盖的范围越来越广泛，人们的工作、生活也越来越离不开网络，各种网络业务的应用也得到了普及，网络流量分析技术也取得了长足的进步，本文通过网络流量分析方法的研究，对网络流量分析的特点﹑属性及工作原理来分析，并且阐述IP网络流量分析的重要性以及应用性。

【关键词】IP网络流量分析；互联网；技术的应用网络流量分析是一个有助于网络管理者进行网络优化、网络监控、流量趋势分析等工作的工具，进而挖掘网络资源潜力，控制网络互联成本，并为网络规划、优化调整和业务发展提供基础依据，企业需要及时了解到网络中承载的业务，及时掌握网络流量特征，及时解决网络性能问题。

从这些企业管理网络中所经常遇到的问题来看，需要有一种解决方案能让网络管理人员及时了解到详细的网络使用情形，使网络管理人员及时了解网络运行状况，及时清楚网内应用的执行情况。

随着网络的发展，流量分析工作将在网络管理中起到越来越重要的作用。

1.网络流量分析方法网络流量是单位时间内通过网络设备或传输介质的信息量。

网络流量分析根据不同的方法可以从不同的侧面展开，目前，主要的分析方法有流量的统计分析和流量的粒度分析等。

1.1 网络流量的统计分析（1）基于软件的流量统计这种统计分析一般通过修改安装于主机上的操作系统的网络接口模块，使之具有捕获数据包的功能，以实现流量信息的收集和分析。

基于硬件的流量统计效率很高，专用性强，但是价格昂贵对人员要求高，而基于软件的流量统计有价格便宜，实现灵活，扩展性强的优点，但其性能要低于基于硬件的统计技术。

因此，流量统计方法有待进一步的提高，以适应网络快速发展的需求。

（2）基于硬件的流量统计此类分析通常采用硬件测量设备，是一种为特定目的设计的用于收藏和分析流量数据的硬件设备。

1.2 网络流量的粒度分析网络流量行为特征的分析还可以在不同测量粒度或者不同的层面上展开。

比特级（Bit-level）的流量分析，这种分析主要关注网络流量的数据特征，如网络线路的传输速率，吞吐量的变化等等。

浅谈SEM数据分析的意义、维度和结果

浅谈SEM数据分析的意义、维度和结果首先要明确，为什么要做SEM数据分析？SEM数据分析的最大意义在于总结过去，预判未来，改善投放。

通过一系列的改善，使账户的投放运作走上良性循环。

或许很多人认为，一个好的数据分析能把一个巨亏的烂账户变为巨盈的好账户，但是营销达人弘鸽科技认为，这虽然存在理论可能，但操作性极低。

拿气象学的数据分析来举例，凭借丰富的经验和高科技的仪器，人类已经拥有了预测未来天气变化的能力。

但是人类仅仅是分析预测，不能彻底改变未来的天气变化。

因为该下雨时还是得下雨，该干旱的还是干旱。

我们只是通过数据分析和预测，在下雨前准备好伞，在干旱前储存好足够的水罢了。

SEM的数据分析也是如此，我们只是通过数据分析在行业低谷到来前避免潜在的无效投放，在行业高峰来临之际，做好充足准备。

如此进退有度，SEM效果自然也就提升了。

SEM数据分析的维度怎么理解呢？几乎所有SEM推广账户后台都能为用户提供数据统计和下载服务。

面对琳琅满目的数据记录，不少SEMER看花了眼——我们该看哪些数据？之所以产生这方面的困扰，是因为一些SEMER缺乏对数据维度筛选的能力。

我们需要根据自己投放SEM的目的来筛选需要的维度去看数据，这样不但不会让人头晕，更能提高我们数据分析的效率。

目前SEM的投放目的基本可分为效果投放和品牌宣传两类。

其中，效果转化是指以咨询量、订单量等为目的的投放。

从结果倒推回去看会发现——要有咨询和订单需要网民访问我们的网站，而让网民访问我们的网站则需要网站有展现，并且有足够的出价确保其必要的排名，这样才能保证一定的点击量。

所以，效果投放的账户往往需要关注点击量、展现量、点击率、消费、平均排名等相关维度的数据。

另外，还要根据咨询收益、订单收益计算投入产出。

更细化的数据，还可以关注到每一个页面的转化率等。

品牌宣传更注重网站品牌的曝光率。

这就需要我们更关注网站的展现量，以及不同关键词和搜索词的具体展现和点击等。

浅谈计算机网络安全的分析及对策

浅谈计算机网络安全的分析及对策计算机网络安全是指对计算机网络系统进行保护和防御的一系列技术和措施，以确保网络中的数据和信息的机密性、完整性和可用性。

随着互联网的快速发展和普及，网络安全问题日益突出，网络攻击事件层出不穷，给个人和组织的信息资产带来了巨大的风险。

因此，对计算机网络的安全问题进行分析，并制定相应的对策非常重要。

首先，计算机网络安全问题的分析是关键。

要深入了解造成计算机网络安全问题的主要原因，可以从以下几个方面进行考虑：1.网络设备和软件漏洞：网络设备和软件可能存在安全漏洞，黑客可以利用这些漏洞进行攻击。

因此，定期对网络设备和软件进行安全检查和更新，及时修补漏洞，对于避免漏洞被利用非常重要。

2.网络拓扑结构问题：计算机网络的拓扑结构设计和管理不当，容易导致安全问题。

例如，网络中的关键设备未经适当保护，网络边界未设置有效的安全防护措施等。

因此，要合理规划网络拓扑结构，减少网络边界风险，确保网络安全。

3.账号和口令管理问题：弱账号和口令管理是导致网络安全问题的重要原因之一、过于简单的密码容易被猜测或破解，账号遭到盗取。

因此，要建立强密码策略，定期更换密码，并采用多层认证等措施来增强账号和口令的安全性。

4.威胁情报和攻击态势分析：了解当前的网络威胁情报和攻击态势，以及各种攻击手段和特征，有助于采取相应的安全对策来应对场景化的攻击。

可以通过订阅获得第三方威胁情报，定期进行威胁情报分享和攻击态势分析。

接下来，针对计算机网络安全问题，可以采取以下对策：1.防火墙和入侵检测系统：配置和管理有效的防火墙和入侵检测系统有助于阻止非法访问和入侵行为。

防火墙可以过滤流量，阻止未经授权的访问，并提供安全的网络边界。

入侵检测系统可以检测和监控网络中的异常行为和攻击行为，及时发现并阻止攻击行为。

2.加密通信和数据保护：使用加密技术对敏感数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。

同时，采取合适的备份策略，定期备份重要数据，并将备份数据存储在安全的地方，以防止数据丢失和损坏。

浅谈大数据及大数据分析

浅谈大数据及大数据分析大数据及大数据分析一、引言大数据是指规模庞大、增长迅速且类型多样的数据集合。

随着科技的发展，大数据已经成为各行各业的重要资源，对企业决策和发展起到了至关重要的作用。

大数据分析是指通过对大数据进行收集、整理、分析和解释，从中提取有价值的信息和洞察，以支持决策制定和业务优化等方面的工作。

二、大数据的特点1. 规模庞大：大数据的规模通常以TB、PB、EB等为单位，远远超过传统数据处理能力。

2. 增长迅速：随着互联网和物联网的普及，数据的产生速度呈爆发式增长。

3. 类型多样：大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等。

三、大数据分析的意义1. 发现商业机会：通过对大数据的分析，可以发现潜在的商业机会，预测市场趋势，为企业的发展提供战略指导。

2. 提高决策效率：大数据分析可以帮助企业快速获取和分析各种信息，从而支持决策制定，提高决策的准确性和效率。

3. 提升客户体验：通过对大数据的分析，可以了解客户的需求和偏好，为客户提供个性化的产品和服务，提升客户体验和忠诚度。

4. 优化运营效率：大数据分析可以帮助企业发现运营中的问题和瓶颈，优化运营流程，提高效率和降低成本。

5. 加强风险管理：通过对大数据的分析，可以及时识别和预测潜在的风险，采取相应的措施进行风险管理和防范。

四、大数据分析的步骤1. 数据收集：从各种数据源中收集大数据，包括企业内部的数据库、外部的公共数据库、社交媒体等。

2. 数据整理：对收集到的数据进行清洗、去重和转换，使其符合分析的要求，保证数据的准确性和一致性。

3. 数据存储：将整理后的数据存储在适当的数据库或数据仓库中，以便后续的分析和挖掘。

4. 数据分析：利用统计学、机器学习、数据挖掘等方法对数据进行分析，发现其中的规律和关联。

5. 数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示出来，使非专业人士也能够理解和利用分析结果。

6. 模型建立：根据分析结果，建立相应的模型和算法，以支持决策制定和业务优化。

浅谈电信诈骗网络犯罪“数据”分析及对策

浅谈电信诈骗网络犯罪“数据”分析及对策摘要：电信网络诈骗犯罪是诈骗罪在网络时代的一种新类型，社会危害大，骗局隐蔽，且手段不断翻新，治理难度大。

在分析电信网络诈骗犯罪概念、特征的基础上，阐述了电信网络诈骗犯罪的类型，指出了电信网络诈骗犯罪的成因；分析了电信诈骗相关数据，阐述了电信网络诈骗犯罪的治理对策。

关键词：电信网络；诈骗犯罪；数据类型；治理对策一、电信诈骗的现状分析现如今，互联网早已不再是一个新鲜的概念，随着网络的不断普及，人们的日常生活已经离不开这个电子的虚拟世界。

我们通过网络来购物、社交、搜寻信息等，并且开始逐渐通过网络来处理各种各样的个人事务。

与此同时，我们的个人信息也不断被大数据吸收,包括手机号码、邮箱账户、个人照片、家庭住址、身份证号码、银行卡账号等。

根据国家计算机病毒应急处理中心在2019年国家网络安全宣传周发布的《第十八次计算机病毒和移动终端病毒疫情调查报告》,2019年，有49.96%的用户遭遇过网络诈骗，主要方式有电话、短信、钓鱼网站、即时通讯工具、网络购物平台、邮件等。

同样常见的还有“微信账号异地登录短信提醒”“强迫中奖”等诈骗手段，让人防不胜防。

二、电信诈骗的数据统计分析及数据要素种类分析（一）信息时代用户的个人隐私信息保护已是一个亘古不变的话题,隐私窃取犯罪属于一切网络犯罪的源头。

用户在日常使用手机时，下载应用、浏览网页或授权应用一些敏感权限都有可能不经意间导致个人信息泄露。

根据《公安部电信诈骗案件侦办平台》显示，电信诈骗类型主要分四大类，分别是冒充电商物流客服类，贷款、代办信用卡类（虚假投资理财类），刷单返利类，网络交友赌博类。

（二）电信诈骗数据信息类要素。

在刑事侦查中，数据信息类要素主要有以下几种：1、通讯数据信息。

当下，利用手机等电子通讯工具实施犯罪的越来越多,甚至有些犯罪离开了手机等电子通讯工具根本就无法完成。

因此，通讯数据信息就成为重要的摸排要素。

例如，“在团伙盗窃案件中，犯罪行为人在实施盗窃之前、盗窃之中、盗窃完成离开现场之后，都有可能通过手机等电子通讯工具进行联系，制定盗窃计划、规划逃跑路线等。

浅谈大数据时代统计学的挑战与机遇

浅谈大数据时代统计学的挑战与机遇
挑战：
1、数据量大：大数据时代，数据的增长速度远远超过了人类处理数据的速度，面临着海量数据的处理挑战。

2、数据质量不稳定：与传统数据不同，大数据来源较为复杂，像社交网络，物联网等多维度数据都会存在噪声、不完整、异常等问题，这些问题需要考虑清洗、抽样等处理方式，以更好的挖掘数据潜力。

3、数据分析难度大：面对海量数据，需要结合更多的技术手段与算法来处理和分析数据，比如机器学习、人工智能、数据挖掘等。

4、保护个人隐私：在大数据时代，个人信息的收集和使用受到了极大的关注，统计分析过程中必须考虑如何保证个人隐私的安全。

机遇：
1、数据的价值：大数据时代，人们所需要的信息越来越多，统计学可以通过分析大数据中的信息来发现潜在的价值和机遇。

2、预测的精度：大数据对于不同时期、不同地点、不同人群的数据分析能力，在预测中的精度可以较高的提升。

3、开放的环境：大数据提供了一个开放的环境，面对更多的数据，让统计学家和其他领域专家为了更好的解决具体问题能够开展人上合作与创新，可以较大的提升对于部分问题成果的质量。

4、更广泛的领域：大数据涉及的领域越来越广泛，涉及到医疗、金融、人力资源等多个领域，不同领域的统计分析方法和模型算法的更迭革新将提高统计学在各领域中的应用水平。

结论：
总之，大数据时代既给统计学带来了挑战，也带来了极大的机遇。

只有通过一定的技术和对于行业形势的深入了解，统计学能够在挑战中应对和解决问题，挖掘出数据中蕴含的价值，发挥出更多的作用。

因此，统计学将在大数据时代之中保持其重要的角色，并且随着时代的推进会不断的突破自己，创造出更多的发展机会。

浅谈大数据分析技术及其应用

浅谈大数据分析技术及其应用1. 引言1.1 什么是大数据分析技术大数据分析技术是指通过对海量数据进行收集、存储、处理、分析和挖掘，以获取有价值的信息和知识的技术和方法。

随着互联网和移动互联网的快速发展，各行业的数据规模呈现爆炸性增长，传统的数据处理和分析方法已经无法满足对海量数据的需求，因此大数据分析技术应运而生。

大数据分析技术依托于大数据技术和数据分析技术，通过应用统计学、机器学习、数据挖掘等技术手段，对海量、高维、多样的数据进行分析和挖掘，从中提炼出隐藏在数据背后的规律和价值信息。

通过大数据分析技术，可以帮助企业更好地理解市场和客户、优化业务流程、提高决策效率，实现精细化运营和智能化服务。

1.2 大数据分析技术的重要性大数据分析技术的重要性在当今信息社会中日益凸显。

随着互联网的快速发展，海量的数据不断产生，如何有效地分析和利用这些数据成为了很多企业和机构面临的挑战。

大数据分析技术能够帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供科学依据，提高工作效率，降低成本，提供更好的服务。

大数据分析技术也有助于发现趋势和模式，预测未来发展趋势，从而帮助企业做出更准确的决策，抢占市场先机。

在各个行业中，大数据分析技术都扮演着至关重要的角色，比如金融行业利用大数据分析技术进行风险管理和信用评估，医疗行业利用大数据分析技术进行疾病预测和个性化治疗等。

掌握和运用大数据分析技术已经成为企业和组织保持竞争优势的关键。

大数据分析技术的重要性不仅体现在数据处理的效率和准确性上，更体现在对未来发展趋势的洞察和决策的智慧上。

2. 正文2.1 大数据分析技术的基本原理大数据分析技术的基本原理是通过采集、存储、处理和分析大规模的数据，以发现隐藏在数据中的规律、趋势和信息。

其核心在于利用大数据技术和算法对数据进行深度挖掘和分析，从而为决策提供有力支持。

1. 数据采集：通过各种方式收集大规模数据，包括传感器数据、社交媒体数据、交易数据等，确保数据质量和完整性。

浅谈高校校园网网络流量分析与控制

2020年第05期71浅谈高校校园网网络流量分析与控制李厦龙广东松山职业技术学院，广东韶关 512126摘要：随着高校教育规模的快速扩大，对校园网络流量的应用也有了更高的要求。

基于此，探讨了分析与控制高校校园网络流量要掌握的防火墙控制技术、DPI 技术以及网络流量的具体识别技术等关键点，并提出科学实施校园网络流量方案，以及利用流量辅助设备做好整体流量防控工作等具体措施。

关键词：高校校园网；网络流量；流量分析中图分类号：TP393.18作者简介：李厦龙（1979—），男，本科，网络工程师，研究方向为计算机网络。

0 引言如今是互联网信息化云集的时代，相关的设备软件也应运而生，由于网络用户数据不断增长，给网络流量的分配与使用带来了新的挑战。

高校对网络教育方式、数据化信息等方面的依赖程度日益提高，但是校园网络也逐渐暴露了明显的弊端。

因此，高校负责人应该加大网络管理力度，有效控制网络流量的运行。

1 网络流量的分析与控制1.1 传统防火墙技术传统的防火墙软件是网络用户最常见且下载量最大的一种软件，其主要功能就是对网络宽带中的流量使用程度与具体去向进行分析、控制。

传统防火墙的控制重点全部处于OSI 模型中的第2、3、4层，在一定程度上可以有效地分解校园网络的TCP/UDP 端口、高校信息化教育资源平台的数据库、具体资源平台的IP 地址与MAC 地址，以此实施严格的校园流量控制［1］。

但是此技术对于正常的数据包下面的包头来说，并不能进行有效控制。

此外，传统防火墙技术对高校校园网络流量的控制只是简单地杜绝常用端口的访问，更加深层次的控制最多是切断网络用户与整体流量平台服务器之间的联系。

更关键的是，技术不能详细地分析平台里面的数据包，这就直接导致相关用户的具体信息得不到全面分析，进而影响此技术对部分网络用户的访问与控制，所以传统防火墙技术在校园网络用户如此多的前提下也不能发挥自身的控制与分析优势。

1.2 DPI 技术DPI 技术就是深度报文检测技术，主要功能就是在帮助分析平台数据包的同时将OSI 参考模型内部的应用层进行全面分析，不仅可以详细地调出网络用户各方面的具体数据信息，而且能对网络流量进行很好的控制。

浅谈网站流量统计分析

浅谈网站流量统计分析摘要无论是在PC互联网时代还是移动互联网时代，网站流量统计分析都是互联网时代必不可少的分析工具，其统计方式从早期的基于日志的统计分析发展到现在的基于页面嵌套JS代码的统计分析，JS统计代码又从同步加载方式发展到异步加载方式。

关键词网站流量；统计分析引言网站流量统计分析是基于网站访问量基本数据的情况下对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网站推广活动、网站优化等相结合，发现网站可能存在的问题，为网站运营提供决策依据。

网站流量统计分析报告的基础数据源于网站流量统计信息，但其价值远高于原始数据资料。

1 网站流量统计方式的演变网站流量统计方式从早期的基于日志的统计分析发展到现在的基于页面嵌套JS代码的统计分析。

两种统计数据有很大的差异，这主要是两者的数据源获取方式不同造成的，JS代码统计方式的数据源是通过在页面中嵌套代码方式获取，日志统计方式的数据源是通过web日志文件的方式获取，“数据源获取方式的不同”是造成两种统计方式的统计数据较大偏差的主要原因；同时，两者对于流量分析指标和定义在理解上的不同、统计算法不同也是造成数据差异的原因[1]。

1.1 基于日志的统计分析基于日志的统计软件，通过分析网站的访问日志来统计网站的流量。

日志是网民访问的记录文件，所有网民的访问准记录在日志中，由于其数据分析的全面性，因此是早期互联网1.0时代使用最广泛的网站分析工具。

早期主流的日志统计软件有WebTrends、Webalizer，这些软件是互联网1.0时代比较流行的，其统计的流量包括正常的访问流量、网络蜘蛛访问流量、动态应用程序访问等部分，由于无法识别扫描访问，其准确性无法保证，在互联网2.0时代已经边缘化和逐渐淘汰。

1.2 基于页面嵌套JS统计代码的统计分析主流的JS统计分析工具有百度统计、Google分析、CNZZ统计，通过在网页上嵌入JavaScript（JS）代码来对网站访问量进行统计。

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了质的飞跃，发展方向更加全面。

特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。

在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。

就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。

文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。

标签：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设引言進入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。

在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。

然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。

矛盾即对立统一。

矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。

同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。

数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。

为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。

浅谈大数据时代经济普查数据分析与研究

浅谈大数据时代经济普查数据分析与研究1. 引言1.1 大数据时代背景在大数据时代，信息爆炸和数据爆炸已成为一种不可避免的趋势。

随着互联网、移动互联网、物联网等技术的快速发展，人们每天都在产生海量的数据。

这些数据以前所未有的速度增长，包括文本、图片、视频、音频等多种形式，其中蕴含着丰富的信息和价值。

大数据时代的背景是数字化、网络化、多样化、实时化、海量化的特点，使得数据成为推动社会经济发展的重要资源。

在这个背景下，大数据技术的应用已经深刻影响了各行各业，包括经济普查领域。

通过大数据技术，人们可以更加准确、及时地了解经济发展的情况，为政府决策提供重要支持。

大数据时代的到来，给传统的经济普查带来了挑战和机遇。

如何利用大数据技术进行经济普查数据的收集、分析和应用，成为当前急需解决的问题。

随着数据量的不断增长和技术的不断创新，大数据时代对经济普查的影响将会越来越深远。

1.2 经济普查的重要性经济普查是对国家或地区经济状况和发展趋势进行全面、系统的调查和统计分析，是国家宏观经济管理和政策制定的重要依据。

经济普查的重要性主要体现在以下几个方面：1. 提供准确的经济数据。

经济普查可以全面了解国家或地区各个行业的生产、销售、资产和负债情况，为政府决策提供准确、全面的数据支持。

2. 分析经济结构和发展趋势。

通过经济普查可以深入了解各行业的发展情况，揭示产业结构和产值组成，为制定产业政策和调整产业结构提供科学依据。

3. 监测经济运行状况。

经济普查可以实时监测国家或地区经济运行状况，及时掌握经济增长速度、就业情况、物价水平等重要指标，为及时调整政策提供参考。

4. 支持企业发展和市场竞争。

经济普查的数据可以为企业提供市场情报、行业竞争情况，帮助企业了解市场需求和趋势，制定有效的市场策略。

经济普查是国家经济管理和发展的基础，对于促进经济增长、完善产业结构、提高市场竞争力具有重要意义。

2. 正文2.1 大数据时代的挑战在大数据时代，经济普查面临着诸多挑战。

浅谈数据分析

浅谈数据分析引言概述：数据分析是指通过采集、整理、处理和解释数据，以发现其中的模式、趋势和关联性，从而为决策提供依据的过程。

随着大数据时代的到来，数据分析在各个领域中扮演着越来越重要的角色。

本文将从数据分析的定义、应用领域、技术工具和发展趋势四个方面进行探讨。

一、数据分析的定义1.1 数据分析的概念数据分析是指运用统计学、机器学习、数据挖掘等方法，对采集到的数据进行整理、处理和解释，以获取故意义的信息和洞察力的过程。

它可以匡助人们理解数据暗地里的规律和趋势，为决策提供科学依据。

1.2 数据分析的目标数据分析的目标是从大量的数据中提取实用的信息，揭示数据之间的关系，发现问题和机会，并为决策提供支持。

通过数据分析，可以识别出潜在的市场趋势、消费者行为和业务机会，从而匡助企业做出更明智的决策。

1.3 数据分析的重要性数据分析在各个领域中具有重要的作用。

它可以匡助企业了解客户需求，优化产品设计和营销策略；在医疗领域，数据分析可以辅助医生进行诊断和治疗决策；在金融领域，数据分析可以匡助银行预测风险和制定风控策略。

总之，数据分析可以为各行各业提供科学依据，提高效率和决策的准确性。

二、数据分析的应用领域2.1 商业智能商业智能是指利用数据分析技术和工具，对企业内部和外部的数据进行挖掘和分析，以支持企业决策和业务发展。

通过商业智能，企业可以了解市场趋势、竞争对手情报、客户行为等信息，为企业战略和运营提供指导。

2.2 市场研究市场研究是指通过对市场数据的采集和分析，了解市场需求、竞争情况和消费者行为等信息，为企业的市场定位、产品设计和营销策略提供依据。

数据分析在市场研究中可以匡助企业发现潜在的市场机会和消费者需求，提高市场竞争力。

2.3 金融风控在金融领域，数据分析被广泛应用于风险管理和风控决策。

通过对大量的金融数据进行分析，可以预测市场波动、评估投资风险，并制定相应的风控策略。

数据分析可以匡助银行和金融机构更好地管理风险，保护资金安全。

浅谈数据分析

数据分析一、定义数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

数据分析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。

二、目的/作用数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。

三、数据分析的基本步骤数据分析的基本步骤包括明确思路，制定计划、数据收集、数据处理、数据分析、数据显示和报告撰写1.明确思路，制定计划。

清晰的数据分析思路是有效进行数据分析的首要条件，清晰的思路也是整个数据分析过程的起点。

思路清晰，可为资料的收集、处理和分析提供明确的指导。

想清楚之后，就可以开始制订计划，只有思路清晰，方案才能确定，这样分析才会更科学、更有说服力。

如：分析内容包含哪些、需要收集哪些数据等2.识别需求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。

●干系人需求：什么是干系人？给谁看干系人关心什么？分析维度(1)业务需求：整个组织的高层级需要，例如，解决业务问题或抓住业务机会，以及实施项目的原因。

(2)干系人需求：是指干系人或干系人群体的需要。

如：➢产品：产品使用率、成本投入（偏差等）、BUG处理周期，BUG响应时间等➢开发：BUG责任人、修复周期等➢测试：质量情况（如缺陷收敛情况）、(3)质量需求：用于确认项目可交付成果的成功完成或其他项目需求的实现的任何条件或标准，如：➢准入条件➢发布条件：BUG修复率、遗留情况；●收集需求的工具与技术：收集需求的工具与技术主要有访谈、焦点小组、引导式研讨会、群体创新技术、群体决策技术、问卷调查、观察、原型法、标杆对照、系统交互图、文件分析等。

浅谈数据分析方法 201062801

浅谈最近的数据分析感受最近一周在一个数据分析大牛同事的指导下做了一个促销活动现状分析。

在他指引下，我学会了不少，从明确分析目的，到结论输出。

谈数据分析一般人都会谈到数据分析几步流程，然后也会有很多人认为Excel是数据分析，也有不少人认为Excel 只是表格，不是数据分析。

继续谈正题：数据分析的流程在我现在看来，应该是这样的：和从前不同，我加了个从结论到提取的回旋。

为什么要这样呢：因为这次分析的结论得到可能是表面的，是不够深刻，需要深挖的。

也可能是这些结论目前数据是站不住脚的，需要提取更多数据进行验证的。

也就是数据分析需要假设-验证。

思路就谈到这里。

继续来谈明确分析目的:分析目的，说简单也简单。

说复杂也复杂。

之前自己这块属于比较乱，然后就胡抓了很多数据，但不知道具体如何理清他们，还有抓重点去分析。

当然这点自己也还需要更多的时间去领悟。

但已经逐步意识到如何去明确分析目的，慢慢提高ing。

继续谈数据提取：数据提取，主要表现在你知道如何去提取数据。

数据准确是分析的前提。

不正确的数据，得到的结果一定会被人challenge的。

对于促销活动的分析，提取数据还有一个点是如何取适合的时间进行对比。

而且想要的数据没有时，如何尽量保证替代数据能反映大概趋势。

数据处理:这次数据分析我只用到了Excel，主要是函数+透视表。

当然这块我报表设计和数据处理水平已经是非常高的水平了。

所以这块我几乎没什么问题，但还是从中自己领悟到一些之前没发现的构造技巧。

数据分析：主要用到对比方法，分组方法和细分。

这3点说起来大家也都知道，但具体如何用好，那又是另一回事了。

提2个问题：1）就促销活动分析来看，怎么样的日期进行对比才是真正可比，有意义的。

2）分组的标准是什么？如何真正理解这些用法，只能通过案例练习来，还有前辈的方法指点。

最后谈到结论：结论书写无非Word，PPT或Excel载体，关键是内容。

这里我要谈的是第一阶段流程做下来，会得到一些结论和可能的猜想。

浅谈大数据及大数据分析

浅谈大数据及大数据分析在当今数字化的时代，“大数据”这个词已经变得耳熟能详。

无论是在科技新闻中，还是在企业的战略规划里，大数据都占据着重要的位置。

那么，究竟什么是大数据？大数据分析又能为我们带来什么呢？大数据，简单来说，就是海量的数据。

但这里的“海量”可不是我们平常所理解的几千几万条数据，而是达到了极其庞大的规模，可能是数十亿、数百亿甚至更多的数据量。

这些数据的来源非常广泛，比如互联网上的各种网站、社交媒体平台、移动应用程序，企业内部的业务系统、传感器收集的数据等等。

大数据的特点通常可以用“4V”来概括，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值）。

首先是Volume，数据量巨大，这是大数据最明显的特征。

其次是 Velocity，数据产生和更新的速度极快，需要能够实时处理和分析。

Variety 则表示数据的类型多样，不仅有结构化的数据，如表格中的数字，还有非结构化的数据，像文本、图像、音频、视频等。

最后是 Value，虽然大数据中包含了大量的数据，但真正有价值的信息可能只是其中的一小部分，如何从海量的数据中提取出有价值的信息是大数据分析的关键。

那么，大数据分析又是什么呢？大数据分析就是对这些海量的数据进行处理和分析，以提取出有价值的信息和知识。

它不仅仅是简单地统计数据，而是通过运用各种技术和方法，挖掘数据背后隐藏的模式、趋势和关系。

大数据分析的过程通常包括数据收集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等步骤。

数据收集是获取数据的过程，这需要从各种来源收集数据，并确保数据的准确性和完整性。

数据存储则要选择合适的数据库或数据仓库来存储这些海量的数据，以方便后续的处理和分析。

数据处理包括数据清洗、转换和整合等操作，目的是将原始数据转换成可用的格式。

数据分析是核心环节，这里会运用到各种分析方法和算法，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。

通过这些方法，可以发现数据中的规律和趋势，预测未来的发展，为决策提供支持。

浅谈网络安全大数据分析

浅谈网络安全大数据分析随着网络规模和移动应用的不断扩大，当前网络安全面临的威胁不断增加。

一是国家和企事业所面临的网络空间安全形势严峻，需要应对的攻击和威胁变得日益复杂，这些网络安全威胁具有隐蔽性强、潜伏期长、持续性强的特点。

二是伴随着大数据和云计算时代的到来，网络安全问题正在变成一个大数据问题，企业和组织的网络及系统每天都在生成海量的数据，并且产生的速度越来越快。

如何利用大数据技术进行网络安全分析平台的研究是热点也是难点，因此本文对基于Spark技术的网络安全大数据分析平台的研究具有一定意义。

一、网络安全现状及主要问题当前移动互联网、大数据及云技术等更新进程不断加快，数据量成指数级增长，人们对于大数据时代下网络安全的相关问题也越来越关注。

信息技术创新发展伴随的安全威胁与传统安全问题相互交织，使得网络空间安全问题日益复杂隐蔽，面临的网络安全风险不断加大，各种网络攻击事件层出不穷。

2016年，我国互联网网络安全状况总体平稳，未出现影响互联网正常运行的重大网络安全事件，但移动互联网恶意程序数量持续高速上涨且具有明显趋利性；来自境外的针对我国境内的网站攻击事件频繁发生；联网智能设备被恶意控制，并用于发起大流量分布式拒绝服务攻击的现象更加严重；网站数据和个人信息泄露带来的危害不断扩大；欺诈勒索软件在互联网上肆虐；具有国家背景黑客组织发动的高级持续性威胁（APT）攻击事件直接威胁了国家安全和稳定。

由于大数据网络安全攻击事件仍呈高发态势，而且内容多又复杂，利用大数据分析技术特有的特点，为大规模网络安全事件监测分析提供计算支撑力量，并且对海量的基础数据进行深度挖掘及分析处理，及时监测发现网络安全事件，实现对整体网络安全态势的感知。

二、大数据基本概述及分析技术（一）大数据基本概述随着信息技术全面融入社会生活，整个世界的信息量正在不断增多，而且增长的速度也在不断加快。

所谓的大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行获取、存储、管理和处理分析的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

浅谈数据分析

降低成本，提高产品可靠性，延长使用寿命。数据
分析方法应用于设计和开发的全过程，使设计和开发兼顾成本和效益，为顾客创造价值，提高顾客满意度的同时，为企业带来最大的收益。
系建立、运行和改进过程中，会产生大量的资料，对于非数字资料的整理、分析和判断，一般采用分
量管理的各个阶段。数据分析有助于对过程控制的
变异进行测量、描述和解释，为更好地理解变异的
性质、程度和原因提供帮助，从而解决由过程变异引发的问题，以实现质量管理体系的持续改进。在产品设计和开发过程中，数据分析可以使设计师充分理解顾客和市场对产品的要求，优化产品功能和结构，选择最佳参数组合，减少质量波动，
ａ）顾客对组织产品和服务的满意程度，特别
要关注顾客的不满意和抱怨；
ｂ产品符合要求的情况，如合格率、优良率）及一次交验合格率等；
分析以后才能成为有意义的信息。数据分析在组织的质量管理体系运行中起着十分重要的作用。１ＧＢＴ９０／１０１对数据分析的要求Ｇ／１０１２０《ＢＴ９０－００质量管理体系要求》８４．条 “ 数据分析”规定：组织应确定、收集和分析适当的数据。数据分析至少应提供下列四个方面的
信息：
８监视和测量．２原始数据
～
ｃ）过程控制和产品特性及其发展趋势，包括

浅谈数据分析(现状篇)

就目前而言，大多数的数据分析工作有两部分组成，第一种就是预测问题，第二种就是预测和发现并解决问题。

预测就是对数值走势的预测，也包含确定产品方向。

而发现并解决问题包括了促进业务增长等。

在数据分析工作的时候并且这之中工作量最大的还是发现问题，分析问题并解决问题。

这就需要大家多多用心。

其实数据分析中，数据分析师其实还是一种替代品而已，可以说起到了一个过渡的作用，如果出现了某种成熟的数据产品出现以后，那么这个就没有了意义。

而现在，获取数据和分析数据的成本较高，但发展的需要又不得不去做，因此需要专人去做分析。

当数据产品成熟并渗透到各个业务线后，随着大家对数据认知的提升，人人都做出可以简单方便的分析，甚至设计的产品系统就会自动进行分析产出结果。

不要低估数据产品，这时候数据产品替代的就是数据分析师和基础运营的工作。

而现在大家都认为金融业是个高大上的行业，其实金融业在几百年的发展至今对数据的运用就是个很好的说明，从历史的收益来看，往年采取量化交易的基金公司年化收益率均处在中上水平且相对稳定，因此对大规模资产配置是很有利的。

金融业如此，其他行业亦是如此，因为人工转智能是社会发展的必然趋势，所以说，数据分析师只是起到了一个过渡的作用，这也说明了为什么未来数据分析师下岗是必然的。

当想要以数据驱动产品时，先要分析出驱动的方向和方法，验证可行后再把规则和逻辑落地成数据产品，这是一个循环的过程。

当产品化程度很高时，数据分析师或许会消失，但数据分析永远不会消失，并且都会广泛的出现在各个人身上。

以上的内容就是小编对数据分析的具体看法，如果有不严谨的地方还请大家多多见谅，大家在进行数据分析工作的时候还是想想未来的路怎么走，这样才能够规划好自己的人生。

浅谈淘宝卖家如何进行数据采集与分析

息，图２所示如
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２数据采集数据采集我们可以分成２部分来做，部分是数据提取，一一另
量子分析软件对于表１的店铺数据进行数据分析如图４
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部分是数据的整理。在数据提取时要注意数据库中提取的数据是否是所需要的有关数据，与卖家的需求一致，要求将所需的数据找并按到提取出来。例如卖家要找近４个月只成交１笔的客户信息，么那要进入淘宝的子账户点击会员关系管理界面，入想找的交易笔数，输选择时间范围，时就会出现在此时间里所有只成交１笔的客户信这
全店成交转化率Ｏ７６％
０６１％０．５％．４
３．３．４０７１７８２５１４０３４５６１０３４７４０６０８３４４１５７９．２６５５３４４３４５２１２０１６２Ｏ１９１９１８２２１１
１数据采集的意义和目的在淘宝网中，何一个大卖家要想继续做好自己的产品，广自任推己的店铺，据的支持是必不可少的。而要进行数据采集，一步就数第是要了解卖家对于数据的用途是什么？是为了提高营业额还为了了解店铺每目的被关注度７进而把这些问题的理解转化为一个数据采集和分析的初步方案。

浅谈无线网络中大数据的应用

浅谈无线网络中大数据的应用作者：李雁董事来源：《中国新通信》 2015年第14期李雁董事中国联合网络通信有限公司【摘要】本文主要分析无线网络数据的应用角度，从群体分布、使用情况等，为市场一线提供快速而且精确的用户情况，助力业务开展。

【关键词】大数据用户分布协同分析一、概述在数据时代，运营商存储在各网络层的数据，如能合理应用，就是最大的资本。

在市场层面，通过大数据对自身产品进行包装与服务，分析用户行为，完善产品的功能，并通过用户的偏好分析，及时、准确对不同用户进行业务推荐，人文关怀，从而改善用户体验，增强用户满意度和运营商的品牌凝聚力。

在网络层面，对网络流量、话务量、业务等变化趋势，及时调整各类软硬件资源的配置，通过大数据分析全网络性能指标，进行全网络优化，从而不断提升网络质量和网络资源利用率。

在企业经营决策层面，通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，以不同的决策模型引导公司经营管理和市场竞争策略。

第四，在业务创新层面，在保护好用户私隐的前提下，对数据进行深层次的加工和包装，对用户提供方便快捷的信息服务，为企业创造出新的价值。

这样，大数据对于运营商来说，是一次转变，从网络服务提供商向信息服务提供商的转变过程。

二、无线网络层的大数据应用在移动无线层，移动网络里的用户要实现移动性，在业务过程中会通过上报终端能力、网络信息、位置信息，从而帮助网络根据移动终端的现场变化及时进行网络控制，这就是我们无线网络常常提到的MR。

无线层数据应用方面，虽然不能做到像数据流分析那样全面具体，但也是有一定的应用面。

解读这些MR 消息并地理化呈现，可代替耗时耗力的人力测试，实现最实时高效的网络呈现，以提供优化人员进行分析优化；或者结合无线层PCHR 等数据源里的信息，可分析持有终端与用户套餐之间的差异，从而做出精准营销。

首先，用户转网精准营销。

在3G/4G 网络覆盖越来越完善，质量越来越好的前提下，如何区分出低端网络用户，使其接触和体验到更高端网络（3G/4G）的高品质体验，并能转移至高端网络中，从而提升综合的ARPU 值，是网络运营的第一步。