1、思路清晰數(shù)據(jù) 分析的目的和思路清晰是保證數(shù)據(jù) 分析過程能夠有效進(jìn)行的首要條件。其作用是為數(shù)據(jù)和分析的收集和處理提供明確的方向?？梢哉f，思維是整個(gè)分析過程的起點(diǎn)。首先，目的不明確會導(dǎo)致方向錯(cuò)誤。在目的明確的情況下，需要構(gòu)建一個(gè)分析框架，將分析目的分解成幾個(gè)不同的分析點(diǎn)，即具體如何進(jìn)行-3 分析點(diǎn)。

這里所說的數(shù)據(jù)包括第一手?jǐn)?shù)據(jù)和第二手?jǐn)?shù)據(jù)，第一手?jǐn)?shù)據(jù)主要是指直接可用的數(shù)據(jù)和第二手/1233。3.加工數(shù)據(jù)Processing數(shù)據(jù)是指將收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工整理，形成適合數(shù)據(jù)的風(fēng)格，也就是分析。數(shù)據(jù)加工的基本目的是從大量雜亂無章、難以理解的數(shù)據(jù)中提煉出對解決問題有價(jià)值、有意義的數(shù)據(jù)來。

你買了紙尿褲和啤酒，大數(shù)據(jù)classic案例在一家超市里，人們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)特別有趣的現(xiàn)象:紙尿褲和啤酒這兩種完全不相關(guān)的商品被放在了一起。但這個(gè)奇怪的舉動卻大大增加了尿布和啤酒的用量。這不是笑話，而是發(fā)生在美國沃爾瑪連鎖超市的真相案例一直被商家津津樂道。原來，美國女性通常在家照顧孩子，所以她們經(jīng)常在下班回家的路上讓丈夫給孩子買紙尿褲，丈夫也會同時(shí)買自己喜歡的啤酒。

亞馬遜的推薦引擎完全基于顧客過去的購買行為:顧客購物車中收藏的商品，顧客喜歡的商品，以及其他用戶瀏覽或購買的商品。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行了上面的-3分析，為每個(gè)客戶定制了個(gè)人主頁。由于這一戰(zhàn)略，該公司第三財(cái)季的銷售額增長了27%，達(dá)到131.8億美元，而去年同期為96億美元。

Da數(shù)據(jù)Face分析案例Da數(shù)據(jù)Face-2案例。人臉識別技術(shù)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可以發(fā)揮強(qiáng)大的作用。下面分享一下Da數(shù)據(jù)Face分析的內(nèi)容。大數(shù)據(jù)Face-2案例1基于特征的方法和基于圖像的方法1。基于特征的方法技術(shù):基于特征的方法試圖找到人臉的不變特征進(jìn)行檢測。其基本思想是，人的視覺可以很容易地察覺到不同姿勢和光照條件下對人臉的觀察，因此盡管有這些變化，但一定有一致的屬性或特征。

例子:邊緣檢測器通常提取面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、膚色和發(fā)際線?；谔崛〉奶卣?，建立統(tǒng)計(jì)模型來描述它們之間的關(guān)系，并驗(yàn)證圖像中人臉的存在，優(yōu)點(diǎn):易于實(shí)現(xiàn)，傳統(tǒng)方法的缺點(diǎn):基于特征的算法的主要問題之一是圖像特征可能會因光照、噪聲和遮擋而受到嚴(yán)重破壞。另外，人臉的特征邊界會被弱化，陰影會導(dǎo)致強(qiáng)邊緣，使得感知分組算法沒有用。