要解決什么業(yè)務問題？需要什么樣的分析？有多少數(shù)據(jù)？是否需要實時分析？對BI報告有需求嗎？這里有一個典型的場景:公司用Oracle或者MySQL搭建業(yè)務數(shù)據(jù)庫，有一個簡單的數(shù)據(jù)分析，也可能購買了一個BI系統(tǒng)，由業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫直接支持?，F(xiàn)在數(shù)據(jù)量越來越大，需要采用大數(shù)據(jù)技術進行擴展。

(1)問題識別的第一步數(shù)據(jù)分析明確需要回答的問題。定義問題有兩個標準，一個是清晰，一個是真實。(二)數(shù)據(jù)可行性論證是Da 數(shù)據(jù)分析的第二步，論證現(xiàn)有數(shù)據(jù)是否足夠豐富和準確，為問題提供答案。項目是否可行取決于這一步的結(jié)論。(3)數(shù)據(jù)準備數(shù)據(jù)準備環(huán)節(jié)需要整理分析所需的各項數(shù)據(jù)，為下一步建立模型做好充分準備。

(4)構(gòu)建模型數(shù)據(jù)分析項目所需的模型可以分為兩類。對于這兩種類型的模型，團隊需要在建立模型和證明模型的可靠性方面做出努力。(五)評價結(jié)果評價結(jié)果階段是評價上述步驟得到的結(jié)果是否足夠嚴謹可靠，確保數(shù)據(jù)分析的結(jié)果能夠有利于決策。評價結(jié)果包括定量評價和定性評價。大數(shù)據(jù)的應用大數(shù)據(jù)可以應用到各行各業(yè)，對人們收集的海量數(shù)據(jù)進行分析整理，實現(xiàn)信息的有效利用。

我們來看看我們公司的大數(shù)據(jù)平臺。我們的DataZ具有高性能的實時和離線計算能力，豐富的統(tǒng)計、分析和挖掘模型，為行業(yè)的全流程、全周期生產(chǎn)經(jīng)營活動提供商業(yè)智能支持，可以將您的數(shù)據(jù)可視化，高效挖掘數(shù)據(jù)的深層信息?？蓱糜诮鹑诖髷?shù)據(jù)風控。system架構(gòu)Figure system architecture diagram data collection大數(shù)據(jù)采集提供了強大的數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載能力。

Da 數(shù)據(jù)分析 1的五個基本方面。AnalyticVisualizations:無論是專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化都是數(shù)據(jù)分析 tools最基本的需求?？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)果做出一些預測性的判斷。4.SemanticEngines我們知道非結(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)，我們需要一系列的工具來解析、提取和分析數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析架構(gòu)和方法1。在如今的各類企業(yè)中，數(shù)據(jù)分析這個崗位已經(jīng)基本普及和認可，而這個崗位的核心任務往往是支持運營和營銷，如果從宏觀的角度來理解數(shù)據(jù)分析 post，大家就會明白數(shù)據(jù)分析 post的目標是通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律，這和數(shù)據(jù)挖掘的目標是一致的。