1，數(shù)據(jù)分析需要大量的投入如今，似乎每一項新技術(shù)的投入都要經(jīng)過嚴格的財務(wù)支出篩選過程?！耙嗌馘X？”這是IT和業(yè)務(wù)經(jīng)理在提議啟動項目或部署新工具時需要考慮的首要問題之一。有人認為數(shù)據(jù)分析本質(zhì)上是一個昂貴的工作，所以僅限于預(yù)算大或者內(nèi)部資源大的企業(yè)。但事實并非如此?，F(xiàn)在市場上有許多開源工具和其他工具可以幫助展示數(shù)據(jù)分析的價值。而基于云系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)架構(gòu)會比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫便宜很多。

另外，通常用數(shù)據(jù)分析來達到三個效果:提高流程效率，實現(xiàn)收入增長，積極進行風(fēng)險管理。總的來說，數(shù)據(jù)分析在任何公司的應(yīng)用中都帶來了很大的性價比。2.你需要“大數(shù)據(jù)”來執(zhí)行分析。對于許多人來說，大數(shù)據(jù)和分析的概念是相輔相成的。企業(yè)需要在執(zhí)行分析之前收集大量數(shù)據(jù)，以便生成業(yè)務(wù)洞察和改進決策。當然，大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢也很明顯。擁有這些資源的公司將大數(shù)據(jù)存儲作為促進分析的一部分，并獲得顯著的競爭優(yōu)勢。

do 數(shù)據(jù)分析步驟如下:1 .先明確目的和思路，了解這次的目的，梳理分析思路，構(gòu)建一個整體的分析框架，把分析目的分解成幾個點，清晰明確，就是分析的目的，什么樣的用戶，具體怎么進行數(shù)據(jù)分析。同時保證分析框架的系統(tǒng)性和邏輯性。2.資料收集根據(jù)目的和需求，梳理數(shù)據(jù)分析的整體流程，找到自己的數(shù)據(jù)來源，進行數(shù)據(jù)分析。一般數(shù)據(jù)來源于四個途徑:數(shù)據(jù)庫、第三方統(tǒng)計工具、專業(yè)研究機構(gòu)的統(tǒng)計年鑒或報告、市場調(diào)研。

1。如何理解過擬合？過擬合和欠擬合都是數(shù)據(jù)挖掘的基本概念。過擬合是指數(shù)據(jù)訓(xùn)練得太好，在實際測試環(huán)境中可能會出現(xiàn)錯誤，所以適當?shù)募糁τ跀?shù)據(jù)挖掘算法也是非常重要的。欠擬合是指機器學(xué)習(xí)不夠，數(shù)據(jù)樣本太少，無法讓機器形成自我認知。2.樸素貝葉斯為什么“幼稚”？樸素貝葉斯是一種簡單但極其強大的預(yù)測建模算法。

這是一個很強硬的假設(shè)，實際情況不一定，但是這種技術(shù)對于大多數(shù)復(fù)雜問題還是很有效的。3.SVM最重要的思想是什么？SVM計算的過程就是幫助我們找到超平面，它有一個核心概念叫做分類區(qū)間。SVM的目標是找到所有分類區(qū)間中最大值對應(yīng)的超平面。數(shù)學(xué)上，這是一個凸優(yōu)化問題。同樣，根據(jù)數(shù)據(jù)是否線性可分，SVM分為硬區(qū)間SVM、軟區(qū)間SVM和非線性SVM。

您的組織是否正在考慮分析數(shù)據(jù)的最佳方法？在你采用Big 數(shù)據(jù)分析之前，這里有六個大數(shù)據(jù)神話需要注意。云計算的使用，更快的數(shù)據(jù)處理速度，海量數(shù)據(jù)輸入物聯(lián)網(wǎng)，意味著企業(yè)現(xiàn)在正在收集前所未有的海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)比以往任何時候都大。然而，如何組織、處理和理解數(shù)據(jù)仍然是許多組織面臨的主要挑戰(zhàn)。您的公司是否仍在努力理解什么是大數(shù)據(jù)以及如何管理大數(shù)據(jù)？

1.數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)的誤解是數(shù)據(jù)“很多”。目前，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一個流行詞匯。但它的真正含義往往不清楚。有人認為大數(shù)據(jù)就是大量的數(shù)據(jù)。但這并不完全正確。實際情況稍微復(fù)雜一點。大數(shù)據(jù)是指結(jié)構(gòu)化(如表格)或非結(jié)構(gòu)化(如電子郵件中的元數(shù)據(jù))數(shù)據(jù)集，將社交媒體分析或物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)結(jié)合起來，形成一個更大的故事。大數(shù)據(jù)的故事表明，組織使用傳統(tǒng)分析技術(shù)捕捉趨勢是多么困難。

1的目的。什么是數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析是將隱藏在大量看似混亂的數(shù)據(jù)背后的信息進行濃縮和提取，總結(jié)出所研究對象的內(nèi)在規(guī)律。在實際工作中，數(shù)據(jù)分析可以幫助管理者做出判斷和決策，以便采取適當?shù)牟呗院托袆?。例如，企業(yè)高層希望通過市場分析和研究，掌握產(chǎn)品當前的市場趨勢，從而制定合理的產(chǎn)品R