大数据分析方法论介绍
大数据分析方法
大数据分析方法随着信息时代的到来，大数据逐渐成为各个行业的关键资源，而如何利用大数据进行分析成为了重要的研究方向。
大数据分析方法的发展，为我们提供了更多的选择和工具，使我们能够更好地理解和应对现实生活中的各种挑战和问题。
本文将介绍一些常见的大数据分析方法，包括统计分析、机器学习和深度学习等。
一、统计分析方法统计分析是大数据分析中最为传统和常见的方法之一。
通过统计分析，我们可以对数据进行汇总、整理和描述，以找出数据中的规律和趋势。
常用的统计分析方法包括描述统计、参数检验、方差分析等。
描述统计是对数据的基本特征进行概括和总结的方法。
通过计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等指标，我们可以了解数据的分布情况和核心趋势。
参数检验是用来比较两个或多个样本之间差异的方法。
通过计算样本均值之间的显著性差异，我们可以判断两个样本是否具有统计学上的差异。
方差分析是用来比较多个样本之间差异的方法。
通过计算组间方差和组内方差的比值，我们可以判断是否存在组间差异。
二、机器学习方法机器学习是利用计算机算法对数据进行模式识别和预测的方法。
通过对大量数据的学习和训练，机器可以自动从数据中学习到规律和模式，并进行预测和决策。
常见的机器学习方法包括回归分析、聚类分析和分类分析等。
回归分析是用来建立变量之间关系模型的方法。
通过分析自变量和因变量之间的关系，我们可以预测因变量的取值。
聚类分析是用来将数据样本划分为若干个类别的方法。
通过计算样本之间的相似性，我们可以将相似的样本归为同一类别。
分类分析是用来对事物进行分类的方法。
通过学习已知类别的样本，我们可以对未知样本进行分类。
三、深度学习方法深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法。
通过建立多层的神经网络模型，深度学习可以对大量数据进行学习和分析，从而实现高效的模式识别和预测。
常见的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，主要用来处理图像和视觉相关任务。
大数据分析方法论
大数据分析方法论一、概述随着互联网技术的不断发展，大数据的概念也越来越被人们所熟悉和认识。
大数据分析是将大量、复杂的数据通过科学的方法和技术，从中提取可理解的知识和信息的过程。
为了更好地进行大数据分析，需要遵循一套科学的方法论。
二、数据采集数据采集是大数据分析的核心环节，是保证后续分析准确性的基础。
在进行数据采集时，需要注意以下几点：1.目标明确：明确自己所需要分析的数据类型和范围，避免数据杂乱无章、重复或不必要的数据。
2.数据收集：根据明确的目标，选择适合的数据收集方式，包括抓取网络数据、手动录入数据、运用传感器等方式。
3.数据清洗：在数据采集后会获得一份原始数据，这份原始数据需要进行清理和整理，将不规范数据排除，转化成可直接使用的数据格式。
三、数据处理经过数据采集与清洗后，就可以进行数据处理，包括数据的存储、并行处理、分布式处理等。
1.数据存储：选择合适的数据存储方式，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件存储等。
2.并行处理：采用并行处理技术，能够提高数据处理速度和效率，包括运用Hadoop、Spark等大数据处理平台。
3.分布式处理：在大数据分析中，由于涉及的数据量较大，需要对数据进行分布式处理，通过分布式存储、分布式计算等技术实现数据处理的高效性。
四、数据分析数据分析是大数据处理的核心部分，是从大量数据中提取有用信息，发现隐藏在庞杂数据背后的规律和关联。
数据分析主要包括以下几个方面：1.数据探索性分析：通过数据可视化技术展现，以寻找数据中的潜在规律和趋势。
2.预测性分析：利用历史数据来预测未来趋势、走势和可能发生的事情。
3.关联性分析：通过数据挖掘算法，找出数据中潜在的规律和变化趋势，并将他们转化为可利用的信息。
四、决策与应用决策与应用是将数据分析结果运用到决策和应用领域中的环节。
大数据分析所产生的结果，是为了帮助企业、组织等进行科学决策、制定有效的策略规划、优化业务流程以及提高产品和服务的质量。
常见的9种大数据分析方法
常见的9种大数据分析方法在当今数据驱动的时代，大数据分析已经成为企业和组织决策的重要组成部分。
通过对大量数据的处理和分析，企业可以获得有价值的见解，以便更好地了解市场趋势、客户需求和业务运营等方面。
本文将介绍九种常见的大数据分析方法。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是最基本、最常见的数据分析方法之一。
它通过整理和描述数据的特征和概括，揭示数据的总体情况。
通过描述性统计分析，我们可以了解数据的集中趋势（例如平均值、中位数）和离散程度（例如标准差、方差），对数据的基本特征有一个全面的认识。
2. 相关性分析相关性分析用于确定两个或多个变量之间的关系。
通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数），我们可以了解变量之间的线性相关性强弱。
相关性分析可以帮助我们确定哪些变量之间存在密切的关联，从而指导决策。
3. 群组分析群组分析是一种将数据分为不同群组或类别的方法，以便发现数据内在的结构和相似性。
通过群组分析，我们可以发现潜在的市场细分、客户群体或产品类别，以便为定制化营销和个性化服务做准备。
4. 预测分析预测分析是通过利用过去的数据和模式来预测未来趋势和结果的方法。
它使用统计和机器学习算法来构建预测模型，以便对未来事件进行预测。
预测分析可以帮助企业准确地预测销售量、客户需求和库存需求等，为未来的决策提供指导。
5. 时间序列分析时间序列分析是研究时间相关数据的一种方法。
它通过分析时间序列的趋势、周期性和季节性等特征，揭示数据随时间的变化规律。
时间序列分析可以帮助我们预测未来的时间趋势、了解季节性销售波动和制定基于时间的策略。
6. 文本挖掘文本挖掘是从大量的文本数据中挖掘和提取有用信息的过程。
通过文本挖掘，我们可以自动分析和理解大量的文本数据，发现其中隐藏的模式和关系。
用于情感分析、舆情监测和内容推荐等方面。
7. 决策树分析决策树分析是一种用于分类和预测的机器学习方法。
它通过构建一棵树型结构，根据不同的特征属性对数据进行划分，最终得出决策结果。
埃森哲大数据分析方法论及工具
埃森哲大数据分析方法论及工具
首先，埃森哲的大数据分析方法论注重以业务问题为导向，通过深入
了解客户需求和业务目标，制定相应的分析方法和计划。
在项目启动阶段，埃森哲会与客户充分沟通，明确分析的目标和问题，然后基于这些信息，
制定分析方案，确定需要采集和分析的数据，以及相应的分析工具和技术。
其次，埃森哲注重数据采集和预处理，认为数据质量对于分析结果的
准确性和可信度至关重要。
埃森哲的分析团队会使用一系列的数据处理工
具和技术，包括数据清洗、数据整合、数据转换等，以确保分析所使用的
数据准确无误。
第三，埃森哲大数据分析方法论强调数据可视化和故事讲述的重要性。
埃森哲认为，通过可视化的方式呈现分析结果，可以让非专业人士也能够
理解和利用数据分析的结果。
因此，埃森哲注重使用各种可视化工具和技术，例如数据仪表盘、图表、地图等，将分析结果直观地展示给客户。
最后，埃森哲提供了一系列的大数据分析工具和技术支持。
埃森哲拥
有自己的分析平台和软件工具，包括数据集成、数据挖掘、机器学习等，
可根据客户需求、项目规模和数据类型等因素，选择合适的工具和技术来
支持分析工作。
总之，埃森哲的大数据分析方法论及工具综合考虑了数据采集、数据
预处理、数据分析、数据可视化、业务决策等多个方面，注重将数据分析
结果转化为业务增长和价值创造的驱动力，为客户提供全面的大数据分析
解决方案。
大数据分析的方法及应用
大数据分析的方法及应用随着互联网技术的快速发展，数据量呈指数级增长，如何从庞大的数据中提取有用信息成为了一个迫切的问题。
大数据分析应运而生，成为解决这个问题的有效手段。
本文将介绍大数据分析的方法及应用，并探讨其在不同领域中的具体应用。
一、大数据分析的方法1. 数据获取：大数据分析的首要步骤是获取数据。
数据可以来自各种来源，例如传感器、互联网、社交媒体等。
数据的获取需要依据具体业务需求进行设计和实施，确保所获取的数据具备足够的覆盖面和准确性。
2. 数据清洗：在获取到大量数据后，需要对数据进行清洗和预处理。
这是因为原始数据往往存在重复、缺失、错误等问题，这些问题会对分析结果产生误导。
数据清洗的过程包括去除重复数据、填补缺失数据、纠正错误数据等，以确保数据的质量。
3. 数据存储：对于海量数据，合理的数据存储是必不可少的。
常见的存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
根据具体业务需求和数据特征，选择合适的存储方式可以提高数据的处理效率和分析速度。
4. 数据分析：数据分析是大数据分析的核心环节。
在数据分析中，可以运用多种方法和技术，例如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
通过这些方法，可以揭示数据背后的规律和模式，提取有用的信息，并为决策提供依据。
5. 结果呈现：数据分析的结果需要以可视化的方式呈现，使非专业人士能够直观地理解和应用。
常见的可视化方式包括图表、地图、仪表盘等。
通过数据可视化，可以更好地传达分析结果，提高决策的效率和准确性。
二、大数据分析的应用1. 金融领域：大数据分析在金融领域有着广泛的应用。
通过对交易记录、市场数据等进行分析，可以实现风险预测、欺诈检测、投资组合优化等功能。
此外，大数据分析还可以帮助银行制定个性化的营销策略，提升客户满意度和业务增长。
2. 医疗健康：大数据分析在医疗健康领域的应用也十分重要。
通过对患者的临床数据、基因数据等进行分析，可以实现疾病的早期预测、个性化治疗方案的制定等。
常用数据分析方法论
常用数据分析方法论在当今数字化的时代，数据已经成为了企业和组织决策的重要依据。
无论是市场营销、运营管理还是产品研发，都离不开对数据的深入分析。
而要进行有效的数据分析，掌握一些常用的方法论是至关重要的。
一、对比分析法对比分析法是数据分析中最基本也是最常用的方法之一。
它通过将两个或多个相关的数据进行比较，来发现数据之间的差异和规律。
比如，我们可以将本月的销售额与上月的销售额进行对比，或者将本公司产品的市场占有率与竞争对手的市场占有率进行对比。
在使用对比分析法时，需要注意对比的对象要有可比性。
比如，在比较销售额时，要确保时间范围、产品类别、销售渠道等因素相同。
同时，还可以使用多种对比方式，如同比、环比、定基比等，以从不同角度揭示数据的变化趋势。
二、分组分析法分组分析法是将数据按照一定的标志进行分组，然后对每组数据进行分析。
通过分组，可以将复杂的数据进行分类整理，从而更容易发现数据的特征和规律。
例如，我们可以按照客户的年龄、性别、地域等因素对客户数据进行分组，然后分析不同组别的客户购买行为、消费偏好等。
分组的标志可以根据分析的目的和数据的特点来选择，要确保分组能够有效地揭示数据的内在关系。
三、结构分析法结构分析法是研究总体中各部分占总体的比重，以及各部分之间的比例关系。
通过这种方法，可以了解总体的内部结构特征，以及各部分对总体的影响程度。
以一个电商平台的销售额为例，我们可以分析不同品类商品的销售额占总销售额的比重，从而了解平台的销售结构。
如果某个品类的销售额占比过高或过低，就需要进一步分析原因，采取相应的措施来优化销售结构。
四、平均分析法平均分析法是用平均数来反映数据的集中趋势。
常见的平均数有算术平均数、几何平均数、中位数和众数等。
比如，计算一个班级学生的平均成绩，可以了解班级整体的学习水平。
在数据分析中，平均分析法可以帮助我们快速了解数据的一般水平，但也要注意平均数可能会受到极端值的影响，因此在必要时还需要结合其他指标进行综合分析。
大数据 分析方法
大数据分析方法大数据分析是指通过对海量、多元、快速增长的数据进行收集、整理、分析和应用，从中获取有价值的信息和洞察，在决策和创新中发挥作用的一种方法。
大数据分析的目标是识别数据中的模式、趋势和关联，并从中挖掘出潜在的业务机会和问题解决方案。
下面将介绍几种常见的大数据分析方法。
1. 描述性分析描述性分析是对数据的基本特征进行描述和分析的过程。
它主要用于对数据的总体情况进行概括性的描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布特征等。
常见的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
通过描述性分析，可以初步了解数据的基本情况，为进一步的分析打下基础。
2. 关联分析关联分析是用来发现数据集中的频繁项集和关联规则的一种分析方法。
它主要基于数据中的项集（itemset）和关联规则（association rules）来进行分析。
项集是指一组共同出现的项（item），例如在购物篮数据中，一组经常同时购买的商品可以构成一个项集。
关联规则则描述了项之间的关系，例如"苹果鸡蛋"表示购买苹果的人也有可能购买鸡蛋。
通过关联分析，可以发现数据中隐藏的关联关系，为市场营销、推荐系统等领域提供支持。
3. 预测分析预测分析是通过对历史数据的分析，利用建模和算法来预测未来趋势和结果的一种方法。
预测分析的目标是找到数据中的潜在模式和规律，以便预测未来的情况。
常用的预测方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络等。
通过预测分析，可以为企业决策提供参考，帮助规划生产、销售和市场推广等活动。
4. 文本挖掘文本挖掘是从大量的文本数据中，提取有用信息和知识的一种方法。
它主要包括文本分类、情感分析、实体识别、关键词提取等技术。
文本挖掘可以帮助企业了解顾客对产品和服务的评价和意见，发现用户需求和市场趋势，从而调整产品设计和市场策略。
5. 可视化分析可视化分析是将大量的数据通过图表、图像等形式进行可视化展示和分析的一种方法。
埃森哲大数据分析方法论和工具
埃森哲大数据分析方法论和工具
埃森哲大数据分析方法论是埃森哲在20世纪90年代末开发的一整套
大数据分析方法和工具，它提供了一个高效的框架来处理大规模数据。
其
最大的优势是它可以以非常高的效率处理海量数据，并且可以自动识别数
据中的趋势，从而帮助组织和个人决策者快速而有效地采取行动。
埃森哲大数据分析方法论以四个基本步骤构成：数据收集、数据清理、数据可视化和数据分析。
数据收集步骤包括收集大数据源，并将其转换为
可用的数据格式。
数据清理步骤中，数据清洗、概念建模和特征提取有助
于确保数据的质量和准确性。
数据可视化步骤中，使用数据可视化工具可
以帮助决策者更容易理解数据，并从中获取有用信息。
最后，使用数据分
析工具，如机器学习和统计分析工具，可以帮助决策者提取洞察和决策指导，从而实现数据驱动的决策。
埃森哲大数据分析方法论的工具非常丰富多样，包括数据收集工具、
数据清理工具、数据可视化工具和数据分析工具。
数据收集工具可以帮助
企业从各种数据源（如社交媒体、传感器、日志等）快速收集大数据，以
及将数据转换为可用的格式。
大数据分析方法及技巧总结
大数据分析方法及技巧总结随着信息技术的快速发展，大数据分析已经成为当今社会中不可或缺的一个重要领域。
大数据分析的目标是从海量的数据中提取有价值的信息，并从中获取洞察力和决策支持。
为了达到这个目标，人们开发出了许多方法和技巧。
在本文中，我们将总结一些常用的大数据分析方法和技巧。
1. 数据清洗和预处理：在进行大数据分析之前，数据清洗和预处理是至关重要的一步。
这个过程包括数据的去除重复值、填充缺失值、处理异常值和规范化数据等。
数据清洗和预处理能够提高数据的质量，从而提高分析的可靠性和准确性。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析（EDA）是一种用于发现数据模式和关联的方法。
通过可视化和统计技术，探索性数据分析可以帮助分析师理解数据的分布、关系和趋势。
在进行EDA时，可以利用直方图、散点图、箱线图等工具来揭示数据的特征和模式。
3. 机器学习算法：机器学习算法是大数据分析的重要工具之一。
通过训练模型来预测未知数据或识别数据中的模式和规律。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林和神经网络等。
根据不同的问题和数据类型，选择合适的机器学习算法可以提高分析的准确性和效率。
4. 聚类分析：聚类分析是一种将相似的数据点分组的方法。
通过识别数据中的分类模式，聚类分析可以帮助分析师发现数据的潜在结构和关系。
常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。
聚类分析可以帮助组织和概括大规模数据集，使其更易于理解和解释。
5. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种发现数据集中频繁出现的关联项的方法。
通过发现这些关联项，可以洞察数据中可能存在的隐含关系和规律。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
关联规则挖掘可以帮助企业发现市场中的潜在机会，并制定相应的营销策略。
6. 时间序列分析：时间序列分析是一种用于预测和分析时间上相关数据的方法。
通过分析数据的趋势、季节性和周期性，时间序列分析可以帮助预测未来的趋势和行为。
大数据分析方法五种
大数据分析方法五种大数据分析是指通过对大量数据进行收集、存储、整理、处理和分析，以发现潜在的模式、趋势和关联性，为决策制定提供有价值的信息。
大数据分析的方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘、自然语言处理和网络分析等。
以下将详细介绍这五种方法及其在大数据分析中的应用。
1. 统计分析：统计分析是一种基于统计学原理和方法进行数据分析的技术。
统计分析可用于对数据的描述和总结，通过目标变量与自变量之间的关系，揭示数据集中的模式和规律。
常用的统计分析方法包括描述统计、推断统计和回归分析等。
统计分析在大数据分析中的应用包括对数据集的探索性分析、变量间关系的分析和预测模型的构建等。
2. 机器学习：机器学习是一种通过训练模型使计算机能够在没有明确编程指导的情况下自动学习和改进的方法。
机器学习通过对大量数据集进行训练，发现数据中的潜在模式和规律，并生成用于预测、分类、聚类和优化等任务的模型。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络和随机森林等。
在大数据分析中，机器学习可用于对大量数据进行分类、聚类、预测和异常检测等任务。
3. 数据挖掘：数据挖掘是一种通过自动或半自动地发现模式和关联性、构建模型和预测未来的方法。
数据挖掘通过对大量数据进行探索，找到其中的规律和关联，为决策制定提供有价值的信息。
常用的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类和预测等。
在大数据分析中，数据挖掘可以用于发现数据中的隐藏模式、进行市场细分和用户行为预测等。
4. 自然语言处理：自然语言处理是一种使计算机能够理解和处理人类语言的技术。
自然语言处理通过对大量文本数据进行分析，从中提取出关键信息、进行文本分类和情感分析等任务。
常见的自然语言处理技术包括分词、词性标注、命名实体识别和情感分析等。
在大数据分析中，自然语言处理可用于对大量文本数据进行情感分析、主题建模和文本分类等任务。
5. 网络分析：网络分析是一种通过对网络结构和关系进行分析和挖掘，揭示网络节点之间的交互模式和社区结构的方法。
数据分析 方法论
数据分析方法论数据分析是从大量的数据中提取有用信息、发现数据背后的规律和趋势，从而对问题做出准确判断和有效决策的过程。
数据分析方法论是指在数据分析过程中所遵循的一系列原则、方法和技术。
以下将从数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化等方面介绍数据分析方法论。
首先，数据收集是数据分析的第一步。
数据收集包括获取数据源、确定数据收集范围、确定数据收集方法等。
数据源可以来自公司内部的数据库、外部的统计局数据、公开数据集等。
在数据收集过程中，需要明确数据的目标、范围和有效性，以保证所收集的数据对于问题的解决具有代表性和可靠性。
其次，数据清洗是数据分析的重要环节。
数据清洗是指对原始数据进行整理、筛选和处理，以去除无效数据、处理缺失数据和异常值等。
在数据清洗过程中，需要对数据进行验证、转换和规范化，确保数据的准确性和一致性。
例如，可以使用统计工具检测异常值，使用插值法填补缺失值，使用数据平滑技术处理噪声等。
然后，数据分析是数据分析方法论的核心环节。
数据分析是指利用统计分析、机器学习、数据挖掘等方法，对数据进行模式识别、趋势分析和预测建模等。
数据分析方法包括描述性统计分析、推断性统计分析、关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
在进行数据分析时，需要选择适当的方法和技术，并进行数据建模、模型评估和结果解释等。
最后，数据可视化是数据分析方法论的重要手段。
数据可视化是指利用图表、图形和交互界面等方式，将数据转化为易于理解和分析的形式。
数据可视化可以帮助分析人员更直观地观察数据的分布、趋势和关联性，从而发现数据背后的规律和规律。
常用的数据可视化工具包括Excel、T ableau、Power BI等。
在进行数据可视化时，需要考虑受众的需求和背景，选择合适的图表和可视化方式，并保证可视化结果的准确性和简洁性。
综上所述，数据分析方法论是数据分析的指导原则和实践方法。
它包括数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化等环节，通过合理的数据处理和分析，可以从海量的数据中提取有用的信息和知识，为问题解决和决策提供科学依据。
大数据常见的9种数据分析手段
大数据常见的9种数据分析手段1. 描述性统计分析描述性统计分析是对大数据集合进行总体概括和描述的方法。
通过计算平均值、中位数、众数、标准差、方差等统计量，可以了解数据的分布、集中趋势和离散程度。
此外，还可以使用直方图、箱线图、散点图等可视化工具来展示数据的分布情况。
例如，假设我们有一份销售数据的大数据集合，我们可以使用描述性统计分析来计算平均销售额、最大销售额、最小销售额等统计量，以及绘制销售额的直方图，以便更好地理解销售额的分布情况。
2. 关联分析关联分析是一种用于发现数据集中的关联关系的方法。
它可以帮助我们找出数据中的相关性，即一个事件的发生是否会导致另一个事件的发生。
常用的关联分析算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
举个例子，假设我们有一份超市购物数据的大数据集合，我们可以使用关联分析来发现哪些商品经常一起购买，从而优化商品的摆放位置，提高销售额。
3. 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象按照相似性进行分组的方法。
通过聚类分析，我们可以发现数据集中的潜在模式和群组结构。
常用的聚类分析算法有K-means算法和DBSCAN算法。
举个例子，假设我们有一份顾客购买行为的大数据集合，我们可以使用聚类分析来将顾客分成不同的群组，从而了解不同群组的购买偏好，为个性化推荐和市场营销提供依据。
4. 分类分析分类分析是将数据集中的对象按照预定义的类别进行分类的方法。
通过分类分析，我们可以根据已有数据的特征，对新的数据进行分类预测。
常用的分类分析算法有决策树算法、支持向量机算法和朴素贝叶斯算法。
举个例子，假设我们有一份客户信息的大数据集合，我们可以使用分类分析来预测新客户是否会购买我们的产品，从而帮助我们制定针对不同客户群体的营销策略。
5. 时间序列分析时间序列分析是对数据随时间变化的规律进行建模和预测的方法。
通过时间序列分析，我们可以了解数据的趋势、周期性和季节性，并进行未来的预测。
常用的时间序列分析方法有移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型。
数据分析方法论
数据分析方法论数据分析是当今社会中非常重要的一项工作，它可以帮助我们更好地理解现象、预测趋势、优化决策。
而要进行有效的数据分析，就需要建立一套科学的方法论。
本文将从数据收集、清洗、分析和解释四个方面，介绍数据分析的方法论。
首先，数据的收集是数据分析的第一步。
在收集数据时，我们要确保数据的来源可靠，数据的质量高，数据的覆盖面广。
同时，我们还要注意数据的采集方式和频率，以确保数据的实时性和完整性。
在收集数据的过程中，我们可以利用各种工具和技术，比如问卷调查、传感器监测、网络爬虫等，来获取所需的数据。
其次，数据的清洗是数据分析的关键环节。
在清洗数据时，我们要对数据进行去重、填充缺失值、处理异常值、转换数据格式等操作，以确保数据的准确性和一致性。
同时，我们还要对数据进行筛选和抽样，以减少数据量，提高分析效率。
在清洗数据的过程中，我们可以利用各种数据清洗工具和算法，比如数据挖掘、机器学习等，来提高清洗效率和质量。
第三，数据的分析是数据分析的核心环节。
在分析数据时，我们要根据具体问题和目标，选择合适的分析方法和模型，比如统计分析、机器学习、深度学习等。
同时，我们还要对数据进行可视化和解释，以便更好地理解数据和传达分析结果。
在分析数据的过程中，我们可以利用各种数据分析工具和软件，比如Excel、Python、R等，来进行数据分析和可视化。
最后，数据的解释是数据分析的最终目的。
在解释数据时，我们要将分析结果与具体问题和目标联系起来，提出合理的解释和建议。
同时，我们还要对分析过程和方法进行总结和反思，以不断改进数据分析的方法和技术。
在解释数据的过程中，我们可以利用各种数据解释工具和技巧，比如数据报告、数据故事等，来提高解释效果和影响力。
综上所述，数据分析的方法论包括数据收集、清洗、分析和解释四个环节。
只有建立科学的方法论，才能进行有效的数据分析，为决策和创新提供有力支持。
希望本文所介绍的数据分析方法论，能够对大家在实际工作中进行数据分析有所帮助。
常见的9种大数据分析方法
常见的9种大数据分析方法常见的9种大数据分析方法：1. 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
它可以通过计算均值、中位数、众数、标准差等统计指标来揭示数据的分布、集中趋势和离散程度。
2. 预测分析：预测分析是通过分析历史数据的模式和趋势来预测未来事件或结果的方法。
它可以使用时间序列分析、回归分析、机器学习等技术来建立预测模型，并根据这些模型进行预测。
3. 关联分析：关联分析是研究数据中项目之间关联关系的方法。
它可以揭示不同项目之间的关联规律，例如购物篮分析可以找到在购物中常一起出现的商品组合。
4. 聚类分析：聚类分析是将相似的数据实例分组到一起的方法。
它可以根据数据的相似性将数据分为几个不同的簇，从而揭示数据中的内在结构。
5. 分类分析：分类分析是将数据实例分为不同类别的方法。
它可以根据已有数据实例的特征来训练分类模型，并将新的数据实例分配到不同的类别中。
6. 时间序列分析：时间序列分析是研究随时间变化的数据的方法。
它可以揭示数据中的季节性、趋势性和周期性等模式，从而帮助预测未来的趋势。
7. 文本分析：文本分析是对大量文本数据进行结构化和量化分析的方法。
它可以提取文本中的关键词、主题、情感等信息，从而揭示文本数据中的隐含模式。
8. 社交网络分析：社交网络分析是研究社交网络结构和行为的方法。
它可以通过分析社交网络中个体之间的连接和交互关系来揭示社交网络的特征和动态。
9. 地理空间分析：地理空间分析是研究地理空间数据的方法。
它可以通过分析地理空间数据中的位置、距离和关联关系来揭示地理空间数据的特征和规律。
在实际应用中，这些大数据分析方法可以相互结合并与相关领域的具体问题相结合。
例如，在市场营销中，可以使用关联分析来发现产品之间的关联关系，使用预测分析来预测市场需求，使用社交网络分析来研究消费者的社交行为。
这些方法可以帮助机构和企业更好地理解和利用大数据，从而做出更明智的决策。
大数据分析的方法和案例应用
大数据分析的方法和案例应用随着信息化技术的发展，大数据应用在各行各业中已经成为一种趋势。
大数据的应用极度广泛，不仅仅是企业、政府机关，一些互联网企业、销售商等各类机构，大多数领域甚至是每个行业都可以用大数据分析来解决问题。
所以，大数据分析已经逐渐成为一个必不可少的业务过程。
一、大数据分析的方法大数据分析的方法大致分为四个步骤1、数据收集:数据的源头一般是数据仓库或网络上的外部数据。
对于不同的问题场景，收集不同的数据，现在自己搜集数据的成本很高。
相对来说，还是先去寻找第三方提供的数据资源库，比如阿里天池平台，就是针对数据科学建设的开放平台，内部有免费的大量数据供大家使用。
2、数据处理:数据的处理一般根据所需问题中的建模问题，深度挖掘其中的规律和关系，并开发算法实现对数据的合理挖掘。
包括数据清洗，数据集成、数据标准化、数据归约；数据挖掘，包括数据可视化、特征提取、模型构建、模型验证与评估；数据建模，核心工作是寻找出影响因素，因果关系，解释因变量的变化。
3、数据分析:对处理出来的数据进行分析和探索，根据分析结果确定最终的分析模型和方法，采用现有的数据分析工具，如R、SAS、SPSS以及Python 等，并选择适当的模型。
4、数据可视化:这一步是将分析出来的数据，通过柱状图、折线图等方式呈现给用户，直观且易于理解，让用户更加方便地了解数据分析的结果。
二、大数据分析的案例1、京东大数据应用案例。
随着互联网业务的出现，京东近年来成为了中国的电商第一大平台。
京东通过大数据，在销售中掌握产品销售趋势，用数据指导供应商生产与销售，大大提高了销售效率。
使用大数据对销售路线和趋势进行分析，更好地实现了企业对于大规模业务的更新和单体业务的优化。
通过大数据分析，京东还可以更好地了解顾客需求，从而解决顾客存在的困扰和不满意问题，并提供更完善的电商服务。
2、大数据预测金融危机的案例在科技技术飞速发展的今天，大数据预测金融危机也变得更为容易，比如金融小精灵，这家公司开发了一个基于大数据分析的算法，对法国发生2008~2009 年金融危机进行了预测，这一次他们的预测结果是准确的。
大数据分析的技术体系与方法论
大数据分析的技术体系与方法论随着信息技术的快速发展和互联网的普及，我们进入了一个数据爆炸的时代。
每天，我们都在不知不觉中产生大量的数据，这些数据蕴含着无限的价值。
然而，要从这些海量的数据中提取有用的信息并进行分析，需要一套完整的技术体系和方法论。
本文将探讨大数据分析的技术体系与方法论。
一、数据采集与清洗大数据分析的第一步是数据采集与清洗。
数据采集是指从各种数据源中收集数据，这些数据源可以是传感器、社交媒体、电子商务平台等。
数据清洗是指对采集到的数据进行预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
数据采集与清洗的目的是确保数据的质量和完整性，为后续的分析工作打下基础。
二、数据存储与管理在大数据分析中，数据存储与管理起着至关重要的作用。
传统的关系型数据库在处理大数据时存在着性能瓶颈，因此，大数据分析常常采用分布式存储和处理系统，如Hadoop和Spark。
这些系统具有良好的可扩展性和容错性，能够高效地处理大规模的数据。
三、数据预处理与特征工程在进行大数据分析之前，通常需要进行数据预处理和特征工程。
数据预处理是指对数据进行清洗、转换和集成，以便于后续的分析工作。
特征工程是指从原始数据中提取有用的特征，以便于建立模型和进行预测。
数据预处理和特征工程的目的是提高数据的质量和可用性，为后续的分析工作提供有效的输入。
四、数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是大数据分析的核心技术。
数据挖掘是指从大数据中发现隐藏的模式和规律，以获取有用的信息。
机器学习是指通过训练模型，使计算机能够从数据中学习和预测。
数据挖掘和机器学习的目的是通过分析大数据，发现有价值的知识和洞察，并用于决策和预测。
五、数据可视化与解释数据可视化是大数据分析的重要环节。
通过将分析结果以图表、图形和动画等形式展示出来，可以帮助人们更直观地理解和解释数据。
数据可视化不仅能够帮助我们发现数据中的规律和趋势，还能够帮助我们与他人分享和传播分析结果，促进决策和合作。
大数据分析理论和技术（全文）
大数据分析理论和技术（全文）大数据分析理论和技术（全文）胡经国本文作者的话：本全文由已在百度文库发表的本文3篇连载文档汇集而成。
特此说明。
一、大数据分析基本方法从所周知，对于大数据最重要的是现实大数据分析。
只有通过数据分析，才能获取有价值的信息。
越来越多的应用涉及到大数据，而且又都显示了大数据不断增长的复杂性。
所以在大数据领域，大数据分析方法就显得尤为重要。
可以说，大数据分析方法是确保数据分析最终信息或结果是否具有价值的决定性因素。
那么，大数据分析方法有哪些呢？下面简要介绍大数据分析的五个基本方法。
1、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法（Data Mining Algorithms）。
各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式，才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点。
也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能够深入数据内部，挖掘出公认的价值。
另外一个方面，也正是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速地处理大数据。
如果一个算法要花上好几年才能得出结论，那么大数据的价值也就无从说起了。
数据可视化是给人看的，而数据挖掘则是给机器看的。
集群、分割、孤立点分析，还有其他的算法，让我们深入数据内部，挖掘价值。
这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
2、预测性分析大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析（Predictive Analytic ）。
从大数据中挖掘出特点，通过科学地建立模型，之后通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
数据挖掘可以让分析员更好地理解数据；而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
因此，具备预测性分析能力（Predictive Analytic Capabilities）对于预测性分析十分重要。
3、数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理（Data Quality and Master Data Management）。
大数据分析方法
大数据分析方法大数据分析是指对大规模数据集进行检索、清洗、转换和分析，以发现有价值的信息、模式和趋势，从而指导决策和行动。
在信息时代，大数据分析已经成为各个领域的重要工具。
本文将介绍大数据分析的方法和步骤。
1. 数据收集与预处理大数据分析的第一步是收集数据，数据可以来自各个渠道，包括传感器、社交媒体、日志文件等等。
在收集数据之前，需要明确分析的目标，并根据目标选择相应的数据源。
收集到的数据可能存在噪声、缺失值等问题，需要进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据转换等操作。
2. 数据存储与管理大数据分析需要大规模的存储和管理能力。
数据可以存储在传统的关系型数据库中，也可以存储在分布式文件系统或者分布式数据库中。
同时，为了方便数据的查询和检索，可以利用索引和缓存等技术优化存储和管理过程。
3. 数据挖掘与建模数据挖掘是大数据分析的核心环节，它通过应用统计学、机器学习和数据可视化等方法，从大规模数据中发现隐藏的模式和知识。
数据挖掘的方法包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。
在进行数据挖掘之前，需要对数据进行特征提取和特征选择。
4. 数据分析与解释在数据挖掘的基础上，可以进行更加深入的数据分析，包括时间序列分析、回归分析、文本分析等。
数据分析旨在发现数据背后的规律和关系，为后续的决策提供支持。
同时，数据分析也需要对结果进行解释和验证，确保分析结果的可靠性。
5. 数据可视化与呈现为了更好地理解和传达分析结果，可以利用数据可视化技术将数据以图表、图形等形式呈现出来。
数据可视化可以帮助人们更直观地理解数据的规律和趋势，并从中获得洞见。
常用的数据可视化工具有Tableau、Power BI等。
6. 模型评估与优化在进行大数据分析时，需要对模型进行评估和优化，以提高分析的准确性和可靠性。
评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等。
优化方法可以包括特征选择、参数调优等。
总结：大数据分析方法涵盖了数据收集与预处理、数据存储与管理、数据挖掘与建模、数据分析与解释、数据可视化与呈现以及模型评估与优化等步骤。
大数据：数据分析方法论是什么？
大数据：数据分析方法论是什么？大数据：数据分析方法论是什么？2016-04-27 11:01数据分析方法论重点包括两块，一块是统计分析方法论：描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分与因子分析、时间序列分析、决策树等；一块是营销管理常用分析方法论：SWOT、4P、PEST、SMART、5W2H、User behavior等。
一、统计分析方法论：1. 描述统计（Descriptive statistics）：描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。
目的是描述数据特征，找出数据的基本规律。
描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
（1）数据的频数分析：在数据的预处理部分，我们曾经提到利用频数分析和交叉频数分析来检验异常值。
此外，频数分析也可以发现一些统计规律。
比如说，收入低的被调查者用户满意度比收入高的被调查者高，或者女性的用户满意度比男性低等。
不过这些规律只是表面的特征，在后面的分析中还要经过检验。
（2）数据的集中趋势分析：数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平，常用的指标有平均值、中位数和众数等。
各指标的具体意义如下：平均值：是衡量数据的中心位置的重要指标，反映了一些数据必然性的特点，包括算术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值。
中位数：是另外一种反映数据的中心位置的指标，其确定方法是将所有数据以由小到大的顺序排列，位于中央的数据值就是中位数。
众数：是指在数据中发生频率最高的数据值。
如果各个数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性；而如果数据之间的差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况，用中位数或众数有较好的代表性。
（3）数据的离散程度分析：数据的离散程度分析主要是用来反映数据之间的差异程度，常用的指标有方差和标准差。
方差是标准差的平方，根据不同的数据类型有不同的计算方法。
大数据知识合集之数据分析方法论
大数据知识合集之数据分析方法论常用数据分析方法：描述统计、假设检验、信度分析、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、时间序列分析等。
1、描述性统计分析描述性统计分析是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。
描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析。
集中趋势分析：主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。
离中趋势分析：主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用来度量两个随机变量关系的统计量）、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。
2、假设检验假设检验简单来说先凭借自己的直觉，经验，知识的储备做出合理的假设，再通过数据进行验证假设是否正确。
主要包含：参数检验和非参数检验。
1. 参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一般要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验，常用参数检验方法有：U检验法、T检验法2. 非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
常用非参数检验方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
3、信度分析信度（Reliability）：即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。
一般多用于性格测试、问卷信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨形式的一致性）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。
信度分析的方法主要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。
1）重测信度法：用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测，计算两次施测结果的相关系数。
显然，重测信度属于稳定系数。
重测信度法特别适用于事实式问卷，如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异，大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化。
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大数据分析方法论介绍一. WHY：为什么要做数据分析在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。
这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。
以终为始，才能保证不会跑偏。
个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。
其中有两个重点词语：量化和业务。
首先讲下量化。
量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。
统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。
路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。
同样是转化率优化，用A 方案和B 方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。
要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。
1.1 建立量化体系建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。
这种工作一般是由数据分析师或数据PM 来担任完成。
通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。
1.1.1 指标设计方法讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。
准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。
这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。
举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。
基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。
具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：以顾客质量分析为例：概况是我们看下顾客的平均支付金额，或者支付中位数，来了解顾客概况。
如果我们想了解这批顾客的质量是都比较好，还是良莠不齐，则需要通过方差和标准差来描述。
如果想知道更详细的内容，可以了解每个区间的用户数是多少，来做判断。
有一些Tips 供大家参考：1.比率指标：关注实际效果（下单转化率，光看下单数是没有用的）2.伴生指标：既要看新客数也要看CAC，确保数量的前提也要确保质量3.防止坏指标：错误指标，虚荣指标，复杂指标这里简单解释下每个Tips 的目标。
之所以采取比率指标和伴生指标，是因为能够明显反映业务的「效率」且能够有效防止因为追求单个指标而导致动作变形。
如果说这辆车能跑十万公里，其实并不能表示这辆车的性能怎么样。
只有「速率=路程/时间」，才能反映这辆车的效率。
同时，如果片面追求速率，会导致汽车在设计时剑走偏锋，给驾驶者带来危险，因此需要再加个「故障率」或「事故率」等伴生指标来确保安全。
坏指标中的「虚荣指标」首次出现《精益数据分析》一书中，作者简单把「PV/UV」等指标都归为虚荣指标。
刚开始时我颇为认可，但后续在实际的应用过程中，发现对于很多业务的监控，这些指标并避免不了。
后续我便把「虚荣指标」更正为「把距离业务目标过远的环节定义为核心监控指标」。
对于一个即时通讯APP 来讲，下载次数，启动用户数，注册用户数需要监控，但不能作为核心监控的指标。
更合适的应该是消息数或「进行过对话的用户数」。
复杂指标往往是各种「指数」，用了很多指标各种加减乘除，这会导致此类指标在发生波动时，很难分析原因。
拥有对指标的定义权和解释权是个段位非常高的事情。
这要求设计者深入了解业务和拥有极高的抽象能力。
对于分析师来讲，拥有指标定义权将凸显出你在业务方的重要性。
当然，这里并不是鼓励大家为了定义指标而定义指标。
寻找业界已有量化方法并在公司内推广，也是件功德无量的事情。
举个美女外卖的「美女厨师率加权指导值」为例。
为避免泄露商业机密，将这个原本用来衡量用户体验的指标换成「美女厨师率」，以下背景也稍作修改，大家领会精神即可。
指标的背景是为了保证用户的用餐体验，美女外卖总部提出每个城市的商家必须配备一定比例的美女厨师。
但城市提出异议：不同城市拥有的商家情况不一样，大型的商家厨师多，美女厨师率会相对较低，不能用统一的值来对比所有城市。
因此总部便设计出来这么一个指导值：将全国商家进行分层，每个层次的商家得出全国平均值，然后各个城市对标平均值产出自身的对标值，即「美女厨师率加权指导值」。
虽然在计算上稍微复杂点，但在实际应用的过程中，BD 们只需要知道总体的差距和每一层商家的差别，很容易针对性的落地和优化。
1.1.2 建立指标体系在根据「指标设计方法」上，如何建立起围绕业务的指标体系呢。
核心是根据业务特征确定核心指标，在核心指标的基础上以不同的角度进行拆解。
然后再慢慢补充其他业务的指标情况。
拆解的时候，要做到按指标拆解而非维度。
比如订单数，也可以拆解为各品类的订单数合计。
这一点可以通过保持上下两层指标名称不一致来避免。
拆解的过程依照金字塔方法论的「逐层拆解，不重不漏（MECE）」。
若拆解出来或业务补充的指标过多，可借鉴数据仓库的「域」概念来管理这些指标，如上图的「交易域」，「商品域」和「用户域」。
在一个规范的指标体系中，已经涉及到元数据管理的领域了。
包括针对指标命名的规范，数据存储和计算的管理等等。
大家有兴趣地可以搜下相关文章，或阅读阿里巴巴新出的《阿里巴巴大数据实践之路》。
下面截取一张来自云栖大会的，关于指标命名规范的PPT 给大家：1.1.3 建设指标维度字典这里是转转公司早期部分的指标维度字典，（Bus Matrix），一定程度上解决了之前公司内对于指标定义不清或不统一的问题。
现在这套东西已经产品化，可以在可视化产品中查看和显示了。
对于暂没能力产品化的公司，建议可由分析师们通过Google Docs 或Wiki 对一些关键和常用的指标进行统一的维护。
对于维度总线矩阵，主要是在以维度建模的数据仓库，设计数据产品，多维度交叉分析时提供框架和基础。
1.2 明确量化重点每个阶段，都应该明确当前的业务重点。
量化体系需要根据业务阶段，更改量化重点及方式。
这同时意味着，有更细节的指标及更大的监控和推广力度。
比如外卖行业早期，经历了看重订单数，到订单额，到新客数+补贴率，到新客数+资金使用效率（交易完成进度/费用完成进度）的历程。
我们可以看到，随着战争的阶段不断升级和变化，从不计成本打下市场份额，到看中订单质量，到存量市场争得差不多了，开始考虑新客数量，同时控制补贴力度，到战争趋于常态化，开始控制整体补贴额度，靠拼效率来战胜对手。
每个阶段，都需要根据不同的战场情况来判断当前重点，从而围绕该重点建立一套360度无死角的分析监控体系。
1.3 确保数据准确性在数据准确性这个话题里，数据产品已经有成熟的数据质量管理方法，涉及了数据源，指标计算和数据呈现等各个环节的监控。
本文主要从分析师的角度阐述确保准确性的方法，数据产品相关的就先不赘述了。
1.采取可信来源：多来源交叉确认，采用新来源时需格外小心2.确认加工方式：指标定义和加工算法3.Double Check：量级，计算逻辑和业务常识这里着重讲下Double Check 的技巧，这些技巧可以让很多管理层或投资人在不了解业务的前提下，就能判断出来数据是否有问题。
量级Check：每个数据有它的大概范围，比如DAU，WAU 和MAU。
计算逻辑Check：一般对于整体部分型的分数，比如市场份额，那么它必须满足：1，取值最大不能超过1；2，各部分加和应为1；3，两数字加和后，和应该在中间范围内。
业务常识Check：根据其他常用数字推算出该业务范围。
如果有人跟你说某某社交APP DAU 过亿，你大概知道是否在吹牛，因为日活过亿的APP 就那么几个。
对于DAU/MAU，各个行业都有响应的范围值，淘宝为：34.6%，天猫15.5%，京东15.8%。
1.4 站在业务方的角度除了「量化」之外，另外一个重点词语是「业务」。
只有解决业务问题分析才能创造价值。
价值包括个人价值和公司价值。
对于公司来讲，你提高了收入水平或者降低了业务成本，对于个人来讲，你知道怎么去利用数据解决业务问题，这对个人的能力成长和职业生涯都有非常大的帮助。
如何站在业务方的角度思考问题呢，总结起来就是八个字「忧其所虑，给其所欲」。
这里不仅适用于分析师这个岗位，在所有以供需为主要关系的交互过程里，精准理解对方需求对于供给方都是最重要的。
比如PM 对于用户，分析师对于业务方，下级对于上级。
在具体的落地过程中，主要是在这以下几个环节1.沟通充分2.结论简明3.提供信息量及可落地建议4.寻求反馈在沟通上，确定业务方想要分析什么，提出更合理专业的衡量和分析方式，同时做好节点同步，切忌一条路走到黑。
在分析业务需求上，跟很多产品需求分析方法论是类似的，需要明确所要数据背后的含义。
举例来讲，业务方说要看「页面停留时长」，但他实际想要的，可能是想衡量用户质量，那么「留存率」「目标转化率」才是更合适的指标。
在阐述分析结果上，要记得结论先行，逐层讲解，再提供论据。
论据上，图> 表> 文字。
因为业务方或管理层时间都是有限的，洋洋洒洒一大篇邮件，未看先晕，谁都没心思看你到底分析了啥。
需要做到，在邮件最前面，用1-3 句话先把结论给出来，即使需求方不看后续内容都可以了解你报告80% 的内容。
在「提供信息量及可落地建议」上，先要明白什么叫信息量：提供了对方不知道的信息。
太阳明天从东方升起不算信息量，从西方升起才是。
在分析的过程中，一定要从专业的角度，从已知边界向未知边界进军，力求角度新颖论证扎实，并且根据分析内容给出可落地的建议。
举个简单例子：。