這個(gè)問題需要多方面考慮，比如:探索性數(shù)據(jù)分析，定性數(shù)據(jù)分析，線下數(shù)據(jù)分析，線上數(shù)據(jù)分析。就探索性數(shù)據(jù)分析而言，探索性數(shù)據(jù)分析是指為了形成值得假設(shè)的檢驗(yàn)而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的方法，是對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)方法的補(bǔ)充。【海量資訊】專注大數(shù)據(jù)實(shí)踐20年，提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)中間平臺(tái)(內(nèi)置用戶畫像核心引擎)、業(yè)務(wù)中間平臺(tái)建設(shè)、數(shù)據(jù)采集、治理和分析服務(wù)，是您值得信賴的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型專業(yè)服務(wù)商。

我以HR的工作為例，說明如何做上述分析，以獲得真知灼見。01)分類分析，比如分成不同部門，不同崗位級(jí)別，不同年齡段，來分析人才流失率。比如你發(fā)現(xiàn)某個(gè)部門的離職率特別高，那么你就可以分析一下。02)矩陣分析比如公司有價(jià)值觀和能力的測(cè)評(píng)，那么我們可以把測(cè)評(píng)結(jié)果做一個(gè)矩陣圖，找出價(jià)值觀匹配強(qiáng)的員工，價(jià)值觀匹配弱的員工，價(jià)值觀匹配弱的員工的比例，從而找出公司的人才健康狀況。

1。說清楚數(shù)據(jù)分析目的先說清楚再進(jìn)行數(shù)據(jù)分析為什么要做？通過用戶、需求、場(chǎng)景的拆解方法，明確了數(shù)據(jù)分析的用途。1.用戶這里所說的用戶是指數(shù)據(jù)分析內(nèi)容或結(jié)果是給誰的？這里的目標(biāo)用戶主要分為三類:自己、內(nèi)部業(yè)務(wù)部門、外部客戶。這里主要分析后兩種。內(nèi)部業(yè)務(wù)部門:這類用戶通常通過制定不同的策略來改善企業(yè)的某些指標(biāo)，可以是市場(chǎng)部、運(yùn)營(yíng)部，也可以是維修部。

外部客戶:這類用戶通常沒有某個(gè)領(lǐng)域或多個(gè)領(lǐng)域的行業(yè)數(shù)據(jù)，想通過這些數(shù)據(jù)了解自己的用戶或市場(chǎng)，但恰好你的企業(yè)有這樣的數(shù)據(jù)。在這種情況下，外部數(shù)據(jù)分析輸出是通過實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值而形成的，可以幫助外部用戶更好的了解市場(chǎng)，而對(duì)于你來說，也可以通過數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值，為企業(yè)帶來收益。

用戶行為分析的基礎(chǔ)是獲取用戶行為數(shù)據(jù)，如用戶頁(yè)面停留時(shí)間、跳轉(zhuǎn)來源等。這些信息有的可以直接獲得，有的需要計(jì)算。一般來說，用戶訪問時(shí)的一些信息是以日志的形式鍵入web容器的日志空間中的，其中包含了一些最常見的訪問信息和一些自定義的日志管理。題目提到了大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)用戶行為的分析，所以可以假設(shè)網(wǎng)站或app的訪問次數(shù)要驕傲得多。

具體表現(xiàn)為:1。負(fù)載能力。流量的增加帶來的壓力是多方面的，比如網(wǎng)絡(luò)帶寬的壓力，計(jì)算復(fù)雜度的壓力，存儲(chǔ)的壓力等等?？偟膩碚f，這些是顯而易見的，并且會(huì)對(duì)產(chǎn)生直接的影響，比如實(shí)時(shí)計(jì)算的衰落，消息的堆積，OOM等等。為了解決這種現(xiàn)象，一般來說會(huì)選擇一些分布式框架來解決這個(gè)問題，比如引入分布式計(jì)算框架storm、spark、分布式文件系統(tǒng)hdfs等。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代和人工智能熱潮的今天，相信很多人都會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生濃厚的興趣。數(shù)據(jù)分析其實(shí)是Datician的一種，指的是專門收集、整理、分析不同行業(yè)的行業(yè)數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評(píng)估、預(yù)測(cè)的專業(yè)人士。很多人都學(xué)過數(shù)據(jù)分析的知識(shí)，但是真正接觸到項(xiàng)目的時(shí)候卻不知道如何分析。造成這種情況的主要原因是他們沒有自己的分析框架和合理的分析步驟。

大眾公認(rèn)的數(shù)據(jù)分析 step分為六個(gè)步驟。只有我們有了合理的分析框架，在面對(duì)數(shù)據(jù)分析的項(xiàng)目時(shí)，才不會(huì)無所適從。無論我們做什么，首先我們做的時(shí)候都有明確的目的。數(shù)據(jù)分析也不例外。我們?cè)谶M(jìn)行一個(gè)數(shù)據(jù)分析的項(xiàng)目時(shí)，首先要思考為什么要進(jìn)行這個(gè)項(xiàng)目，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析需要解決哪些問題。只有明確數(shù)據(jù)分析的目的，才不會(huì)走錯(cuò)方向，否則得出的數(shù)據(jù)沒有指導(dǎo)意義。

數(shù)據(jù)分析通常包括以下步驟:數(shù)據(jù)收集:獲取要分析的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以從各種數(shù)據(jù)源收集，也可以自己收集。數(shù)據(jù)清洗:對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整理，包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)、格式轉(zhuǎn)換等操作，使數(shù)據(jù)得到更好的分析和利用。數(shù)據(jù)探索:數(shù)據(jù)的可視化顯示和統(tǒng)計(jì)分析，以及數(shù)據(jù)分布、特征、關(guān)系和趨勢(shì)的探索。數(shù)據(jù)建模:根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，利用統(tǒng)計(jì)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立模型，對(duì)未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

在實(shí)踐中，可以根據(jù)具體的需要和問題靈活運(yùn)用數(shù)據(jù)分析的方法。比如在數(shù)據(jù)清洗方面，可以使用Excel、Python、R等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和清洗；在數(shù)據(jù)探索中，可以使用數(shù)據(jù)可視化工具和統(tǒng)計(jì)分析工具數(shù)據(jù)分析；在數(shù)據(jù)建模中，可以使用回歸、聚類、決策樹等算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。至于更具體的數(shù)據(jù)分析方法，我就依次列出來:描述性統(tǒng)計(jì):用于描述數(shù)據(jù)的分布、中心位置、分散性和對(duì)稱性。

理清思路，制定計(jì)劃。一個(gè)清晰的數(shù)據(jù)分析的思路是有效執(zhí)行數(shù)據(jù)分析的首要條件，一個(gè)清晰的思路也是整體...2.數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)收集是按照一定的數(shù)據(jù)分析框架，收集與項(xiàng)目相關(guān)的數(shù)據(jù)的過程，數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)分析...3.數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理是對(duì)項(xiàng)目所需的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行處理，形成合適的方式數(shù)據(jù)分析。因子分析:即對(duì)某一指標(biāo)的相關(guān)影響因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。