數(shù)據(jù)分析是從數(shù)據(jù)中提取有價值信息的過程，需要進行各種處理和分類。只有掌握正確的數(shù)據(jù)分類方法和數(shù)據(jù)處理模式，才能事半功倍。以下是北京北大青鳥介紹的9種數(shù)據(jù)分析思維模式:1。分類是基本的數(shù)據(jù)分析方式。根據(jù)其特點，數(shù)據(jù)對象可以分為不同的部分和類型，進一步分析可以進一步探索事物的本質(zhì)。

1。分析可視化數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析 tool的最基本要求，無論是對于專家還是普通用戶?？梢暬梢灾庇^地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓受眾聽到結(jié)果。2.數(shù)據(jù)挖掘算法可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘是給機器看的。聚類、分割、離群點分析等算法讓我們可以深入挖掘數(shù)據(jù)，挖掘價值。

3.預(yù)測分析能力數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析師更好地理解數(shù)據(jù)，預(yù)測分析可以根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。4.SemanticEngines(語義引擎)由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性，給數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)，它需要一系列的工具來解析、提取和分析數(shù)據(jù)。

本文主要描述了數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域的四種常用方法:描述性分析、診斷性分析、預(yù)測性分析和命令性分析。當(dāng)剛涉足數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域的分析師被問及數(shù)據(jù)挖掘分析師最重要的能力是什么時，他們給出了各種各樣的答案。其實我想告訴他們的是，在數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域，最重要的能力是能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為非專業(yè)人士也能清晰理解的有意義的見解。

其中一個工具叫做四維分析。簡單來說，分析可以分為四種關(guān)鍵方法。下面將詳細介紹這四種方法。1.描述性分析:發(fā)生了什么？這是最常見的分析方法。在業(yè)務(wù)上，該方法為數(shù)據(jù)分析 division提供了重要的指標(biāo)和業(yè)務(wù)度量方法。例如，每月收入和損失賬單。數(shù)據(jù)分析老師可以通過這些賬單得到很多客戶數(shù)據(jù)。了解客戶的地理信息是描述性分析的方法之一。

主要由大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)類型對于大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來說，如果我們想要清楚的了解它的技巧，那么我們就需要了解要分析什么數(shù)據(jù)，也就是說，我們需要了解大數(shù)據(jù)要分析的數(shù)據(jù)類型。一般來說，有四大類:TRANSACTIONDATA，大數(shù)據(jù)平臺可以獲取時間跨度更大、體量更大的結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù)。通過這種方式，可以分析更廣泛的交易數(shù)據(jù)類型，不僅包括POS或電子商務(wù)購物數(shù)據(jù)，還包括行為交易數(shù)據(jù)，如Web服務(wù)器記錄的互聯(lián)網(wǎng)點擊流數(shù)據(jù)日志。