魔方是一個大數(shù)據(jù)模型平臺。它是一個基于服務(wù)總線和分布式云計算兩種技術(shù)的數(shù)據(jù)分析挖掘工具平臺。它使用分布式文件系統(tǒng)存儲數(shù)據(jù)，支持海量數(shù)據(jù)的處理。采用多種數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過圖形模型構(gòu)建工具，它支持過程模型配置。通過第三方插件技術(shù)，可以很容易地將其他工具和服務(wù)集成到平臺中。

1。基本信息2。收獲1。商務(wù)架構(gòu)什么事？以實現(xiàn)企業(yè)策略為目標(biāo)，構(gòu)建企業(yè)整體業(yè)務(wù)能力規(guī)劃并傳遞到技術(shù)實現(xiàn)端的結(jié)構(gòu)化企業(yè)能力分析方法。功能:個人理解是通過梳理分析建立統(tǒng)一認(rèn)知，并將最終結(jié)果引導(dǎo)到IT實施的過程。2.建商的流程架構(gòu)？(1)學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)架構(gòu)理論工具(掌握必要的知識和技能)(2) 企業(yè)戰(zhàn)略分析(理解目標(biāo))(3)根據(jù)模型架構(gòu)分析(4)將-將設(shè)計方案應(yīng)用到實施過程中(利用分析結(jié)果)(6)建立長期迭代機(jī)制3。新學(xué)的模型(1)TOGAF-3架構(gòu)模型框架主要包括:愿景、業(yè)務(wù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)。-1/、機(jī)會與解決方案、需求管理與目錄(二)企業(yè)BM政府公司設(shè)計的戰(zhàn)略分析模型與商業(yè)畫布的信息分組非常相似。

常用數(shù)據(jù)分析方法有聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、對應(yīng)分析、回歸分析、方差分析。1.聚類分析聚類分析是指將一組物理或抽象對象分組到由相似對象組成的多個類中的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或簇中的過程，因此同一簇中的對象非常相似，而不同簇中的對象則非常不同。

因子分析是從大量數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在聯(lián)系，降低決策難度。因子分析法有10多種方法，如重心法、圖像分析法、最大似然解法、最小二乘法、Alfa提取法、Rao典型提取法等。3.correlation analysis correlation analysis是研究現(xiàn)象之間是否存在一定的依賴關(guān)系，探討具有依賴關(guān)系的具體現(xiàn)象的相關(guān)方向和程度。

首先，數(shù)據(jù)分析 方法論就像國家的方針政策一樣，引導(dǎo)和決定著我們分析的方向。知道如何從宏觀上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析就像是對數(shù)據(jù)分析的前期策劃，知道了數(shù)據(jù)分析后的發(fā)展。數(shù)據(jù)分析 Rule是指具體的分析方法，比如我們常見的比較分析、交叉分析、相關(guān)分析、回歸分析、聚類分析等。數(shù)據(jù)分析 Law，數(shù)據(jù)分析 Rule從微觀角度指導(dǎo)我們?nèi)绾芜M(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

1.理順分析思路，保證數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)化，這是整個分析過程的前提。2.將問題分解成相關(guān)的部分，并展示它們之間的關(guān)系。3.指導(dǎo)后續(xù)發(fā)展數(shù)據(jù)分析。4.確保分析結(jié)果的有效性和正確性。只有在分析方法論的指導(dǎo)下，才能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，這樣分析結(jié)果才會有指導(dǎo)意義，才不會出現(xiàn)。幾種常用的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析方法:PEST分析法、5W2H分析法、邏輯樹分析法、4P營銷理論和用戶行為理論。

1、數(shù)據(jù)分析方法和步驟數(shù)據(jù)清洗:通常需要對采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換，以便進(jìn)行有效的分析，數(shù)據(jù)清洗主要包括完整性檢查、格式轉(zhuǎn)換、缺失值處理和異常值處理。數(shù)據(jù)可視化:通過數(shù)據(jù)可視化，復(fù)雜的數(shù)據(jù)可以更加直觀，易于理解。可視化數(shù)據(jù)分析技術(shù)有直方圖、折線圖、餅圖、散點(diǎn)圖、平行坐標(biāo)圖等等。數(shù)據(jù)挖掘:數(shù)據(jù)挖掘是一種從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏信息的技術(shù)。常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類、聚類、異常檢測等。

機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)是一種從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)則，預(yù)測未知數(shù)據(jù)的技術(shù)。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括決策樹、貝葉斯分類器、支持向量機(jī)和Kmeans聚類。二、比如T檢驗T檢驗是一種常用的假設(shè)檢驗方法，可以用來檢驗一個樣本的平均值與總體平均值是否相同。舉個例子，假設(shè)某公司想知道女員工的平均工資是否和全公司一樣，于是他們提取了20個女員工的工資數(shù)據(jù)，然后計算出女員工的平均工資。

第一步:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:(70%的時間)數(shù)據(jù)采集(爬蟲、數(shù)據(jù)倉庫)驗證數(shù)據(jù)清理(缺失值、離群值、垃圾信息、規(guī)范化、重復(fù)記錄、特殊值、合并數(shù)據(jù)集)文件讀取使用python csv或txt便于操作數(shù)據(jù)文件(I/O和文件字符串處理、逗號分隔)采樣(大數(shù)據(jù)。