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科学家怎样进行数据分析整理详解

作者:课课家教育     来源: http://www.kokojia.com点击数:1477发布时间: 2017-06-23 10:00:52

标签: 大数据数据库虚拟化

  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,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。这一过程也是质量管理体系的支持过程。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。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

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  Gartner报告称,到2018年,大多数业务人员和分析师都将通过自助式BI工具来准备和分析大数据。虽然目前国内的发展现状无法在2018年达到自助式分析的局面,但这一趋势无法否认。即便不是数据科学家,但仍然可以轻松地分析数据,从中获取价值,才是大数据的正确打开方式。

  大数据战略成功的关键是什么?

  大数据战略成功的关键是从一开始就有一个明确的目标。如今公司收集和存储的数据量是难以想象得庞大,但这些数据的影响力是什么,公司如何从这些数据中获取价值,进而推动业务成功呢?

  此外,公司需要合适的工具,帮助企业实现数据对所有人可见可用。如果只是对IT部门可见,数据的价值并不能真正地发挥出来,通过使数据对所有员工易于访问,公司可以进一步定义目标,并确定适当的数据来支持这些工作。

  过去一年大数据发生了哪些变化?

  大数据技术现在在任何地方都可用,并且用户很容易访问。自助式服务解决方案的兴起使公司能够以新的方式接受数据,并真正实施数据驱动战略。例如国外的Sisense,通过转向人工智能和物联网技术将数据洞察人性化,这些技术将数据带入员工自然工作环境的生活。

  使用哪些技术或解决方案收集和分析数据?

  在收集和分析数据方面,公司最好是先评估想要解决的业务挑战,然后着手评估具体的解决方案。重要的是确保选择一种可复制复杂数据的技术,应对多个来源的大型的不同数据集,因为这才是当今公司面临的挑战。

  哪些因素阻止公司实现大数据?

  两个最常抑制公司实现数据潜力的问题,一是无法动态连接不同的数据源,如果数据都以孤岛方式呈现,这些数据是无用的。二是需要不断的人工交互或手动处理不同数据源之间的数据连接。数据洞察需要运行一定程度的自动化,以便人们可以专注于更高层次的活动,并使用数据来驱动业务。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(JohnTukey)命名。

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(JohnTukey)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。

  大数据发展的最大机会在哪里?

  随着大数据的不断发展,数据的进一步传播将至关重要。公司需要打破大数据仅用于技术或执行团队的概念,将大数据,商业智能和分析技术带入全部员工队伍中。在数字时代,企业只会变得更加数据驱动,数据流畅性应该像阅读和写作一样具备易访问的性质。

  开发人员需要具备哪些大数据技能?

  大数据领域正在不断变化。我们看到了许多新的技术和创新,对于开发人员来说,不要期望完全掌握每种技术,也不应该因技术的不断发展而感到被威胁,应该对技术的发展感到兴奋!

  分析方法

  1、列表法

  将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系;此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等;根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。

  2、作图法

  作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果(如直线的斜率和截距值等),读出没有进行观测的对应点(内插法)或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点(外推法)。此外,还可以把某些复杂的函数关系,通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为,取对数后得到,若用半对数坐标纸,以lgR为纵轴,以1/T为横轴画图,则为一条直线。

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。

  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。

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