數(shù)據(jù)分析的作用和意義，數(shù)據(jù)分析挖掘的作用和意義

來源：整理時(shí)間：2023-06-20 09:02:12 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，數(shù)據(jù)分析挖掘的作用和意義

FineBI數(shù)據(jù)挖掘建筑在FineBI的多維數(shù)據(jù)庫(kù)之上，集成FineBI敏捷性的優(yōu)點(diǎn)。當(dāng)FineBI系統(tǒng)第一次搭建完成，并將數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好之后，像FineBI分析一樣，不需要根據(jù)新的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行新的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

數(shù)據(jù)分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數(shù)據(jù)中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。在實(shí)用中，以TopBox(智投分析)為例，數(shù)據(jù)分析可幫助廣告主作出判斷，精準(zhǔn)投放廣告，以便采取適當(dāng)行動(dòng)進(jìn)行廣告優(yōu)化等。數(shù)據(jù)分析是組織有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，使之成為信息的過程。這一過程是質(zhì)量管理體系的支持過程。在產(chǎn)品的整個(gè)壽命周期，包括從市場(chǎng)調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的各個(gè)過程都需要適當(dāng)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析過程，以提升有效性。

數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘還不完全是一回事?！皵?shù)據(jù)分析”的重點(diǎn)是通過分析數(shù)據(jù)直接得出一些結(jié)論；而“數(shù)據(jù)挖掘”的重點(diǎn)不是直接得出結(jié)論，而是挖掘出知識(shí)，就是規(guī)則，在用挖掘出來的知識(shí)規(guī)則去指導(dǎo)你分析數(shù)據(jù)。顯然，“數(shù)據(jù)挖掘”比“數(shù)據(jù)分析”更加深一些，而“分析”有些淺表。

數(shù)據(jù)分析挖掘的作用和意義

2，現(xiàn)代商業(yè)中數(shù)據(jù)分析的作用都有哪些

希臘有一個(gè)著名的谷堆悖論。“如果1粒谷子落地不能形成谷堆，2粒谷子落地不能形成谷堆，3粒谷子落地也不能形成谷堆，依此類推，無論多少粒谷子落地都不能形成谷堆。但是，事實(shí)并非如此?！边@個(gè)悖論說的，就是告訴我們量變產(chǎn)生質(zhì)變，需要一個(gè)明顯的分割線。如果說，量是一個(gè)量化的數(shù)據(jù)，質(zhì)是一個(gè)結(jié)論的話。那么，數(shù)據(jù)分析做的，就是要分析量，從而引向“定性”、”定質(zhì)"。定量的了解歷史的規(guī)律（“質(zhì)”），從而預(yù)測(cè)未來。關(guān)于了解歷史規(guī)律，常見的數(shù)據(jù)分析思路，如上圖，大概介紹四種。分組對(duì)比、趨勢(shì)分析、異常分析、排名分析；目的主要是三個(gè)：1）找到周期規(guī)律2）找到各個(gè)分類的特征3）找到異常、極值了解歷史，是為了更好的預(yù)測(cè)未來。找到了周期規(guī)律，我們就可以知道哪些波動(dòng)是正常的不用驚慌，哪些是需要注意的。了解了特征，我們就可以總結(jié)一些相同分類的事務(wù)，可能也具備這一特征；了解了異常和極值，我們就可以深入分析，找到解決它的原因去規(guī)避，或者采取措施去發(fā)揚(yáng)極值。

希臘有一個(gè)著名的谷堆悖論?！叭绻?粒谷子落地不能形成谷堆，2粒谷子落地不能形成谷堆，3粒谷子落地也不能形成谷堆，依此類推，無論多少粒谷子落地都不能形成谷堆。但是，事實(shí)并非如此?！边@個(gè)悖論說的，就是告訴我們量變產(chǎn)生質(zhì)變，需要一個(gè)明顯的分割線。如果說，量是一個(gè)量化的數(shù)據(jù)，質(zhì)是一個(gè)結(jié)論的話。那么，數(shù)據(jù)分析做的，就是要分析量，從而引向“定性”、”定質(zhì)"

很多人都擁有很強(qiáng)的商業(yè)分析能力，而這個(gè)很強(qiáng)的商業(yè)分析能力之所以強(qiáng)大是因?yàn)樗麄儞碛凶銐驈?qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，學(xué)會(huì)分析數(shù)據(jù)不僅有助于增強(qiáng)商業(yè)領(lǐng)域的分析能力，也將有助于其它領(lǐng)域的分析能力。那數(shù)據(jù)分析到底擁有哪些作用呢?一、可以提高工作效率當(dāng)在工作中碰到幾千個(gè)甚至幾萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候，不僅需要耗費(fèi)大量的時(shí)間以及精力對(duì)其進(jìn)行分類歸納，還需要分類歸納的數(shù)據(jù)中找出數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系，是變32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333363383937量與變量之間的關(guān)系，還是變量與定量之間的關(guān)系，這個(gè)關(guān)系的尋找就需在借助數(shù)據(jù)分析的作用。有了數(shù)據(jù)分析，可以將數(shù)據(jù)之間的關(guān)系可以其它方式表現(xiàn)出來，比如通過圖表的變化關(guān)系來闡述數(shù)據(jù)之間的關(guān)系;通過數(shù)據(jù)分析工具來找到數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在規(guī)律。這樣就可以大大節(jié)省工作的時(shí)間，從而提高工作的效率。二、可以使分析工作進(jìn)行的更有條理龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)一般是雜亂無章的，從表面上也看不出數(shù)據(jù)之間到底有何聯(lián)系，人們?cè)诠ぷ鬟^程中也很難一下子記住那么多的數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@種種困難將會(huì)大大阻礙工作進(jìn)程，同時(shí)也會(huì)造成工作處理進(jìn)程上的混亂。而通過數(shù)據(jù)分析讓數(shù)據(jù)變得可視化，更利于工作人員記住，更益于工作人員進(jìn)行分類，這樣就會(huì)使各項(xiàng)工作進(jìn)行得更加清晰有條理。三、可以使分析的結(jié)果更加準(zhǔn)確當(dāng)數(shù)據(jù)量非常龐大時(shí)，單用眼睛看，用腦袋記就會(huì)很容易出現(xiàn)混亂，計(jì)算的結(jié)果也會(huì)容易出錯(cuò)，有可能還會(huì)造成大量錯(cuò)誤，有了數(shù)據(jù)分析后無論是條理上還是在層次上都會(huì)更加明了清晰，可以有效地確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確無誤。現(xiàn)今各行各業(yè)一般都自帶數(shù)據(jù)分析工具或者軟件，正是因?yàn)樗淖饔迷诟黜?xiàng)工作中必不可缺，故而人們只能借助數(shù)據(jù)分析的力量讓自己的工作開展得更順利，更快地完成相應(yīng)的工作。

現(xiàn)代商業(yè)中數(shù)據(jù)分析的作用都有哪些

3，python數(shù)據(jù)分析有什么用

不同行業(yè)會(huì)有不同的應(yīng)用，比如營(yíng)銷數(shù)據(jù)的分析，可以指導(dǎo)營(yíng)銷策略、一些電子元件的測(cè)試數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化質(zhì)檢、又或是科研相關(guān)數(shù)據(jù)的分析。

1、為什么用python做數(shù)據(jù)分析首先因?yàn)閜ython可以輕松地集成c、c++、fortran代碼，一些底層用c寫的算法封裝在python包里后性能非常高效。并且python與ruby都有大量的web框架，因此用于網(wǎng)站的建設(shè)，另一方面?zhèn)€人覺得因?yàn)閜ython作為解釋性語(yǔ)言相對(duì)編譯型語(yǔ)言更為簡(jiǎn)單，可以通過簡(jiǎn)單的腳本處理大量的數(shù)據(jù)。而組織內(nèi)部統(tǒng)一使用的語(yǔ)言將大大提高工作效率。 2、為什么用r做數(shù)據(jù)分析 r的優(yōu)勢(shì)在于有包羅萬(wàn)象的統(tǒng)計(jì)函數(shù)可以調(diào)用，特別是在時(shí)間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢(shì)預(yù)測(cè)）無論是經(jīng)典還是前沿的方法都有相應(yīng)的包直接使用；相比python在這方面貧乏不少。另外r語(yǔ)言具有強(qiáng)大的可視化功能，一個(gè)散點(diǎn)圖箱線圖可以用一條程序搞定，相比excel更加簡(jiǎn)單。在使用環(huán)境方面，sas在企業(yè)、政府及軍事機(jī)構(gòu)使用較多，因其權(quán)威認(rèn)證；spss、r大多用于科研機(jī)構(gòu)，企業(yè)級(jí)應(yīng)用方面已有大量的商業(yè)化r軟件，同時(shí)可結(jié)合（具體怎么結(jié)合，尚未搞明白）hadoop進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

原發(fā)布者:最佳男主角之星數(shù)據(jù)分析有什么作用？很多人會(huì)問數(shù)據(jù)分析是干什么？有什么作用呢？下面就來看看西線學(xué)院是怎么看待數(shù)據(jù)分析的作用。數(shù)據(jù)分析的作用單純的談數(shù)據(jù)分析的作用其實(shí)意義并不大，所以在談?wù)撟饔弥拔覀兪紫鹊目紤]是受眾對(duì)象，比如對(duì)個(gè)人而言，因?yàn)樯眢w傳感設(shè)備，讓我們的日常鍛煉、身體素質(zhì)等各項(xiàng)指標(biāo)都得以數(shù)據(jù)化，最終完成個(gè)人身體和生活習(xí)性的自我量化，進(jìn)而改進(jìn)調(diào)節(jié)個(gè)人日常生活規(guī)律，讓我們更好的生活。而對(duì)于企業(yè)而言，數(shù)據(jù)分析的作用則主要體現(xiàn)在三大領(lǐng)域：一是對(duì)業(yè)務(wù)的改進(jìn)優(yōu)化；二是幫助業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)；三是創(chuàng)造新的商業(yè)價(jià)值。改進(jìn)優(yōu)化業(yè)務(wù)方面，通俗的說就是讓業(yè)務(wù)變得更好。讓業(yè)務(wù)變得更好對(duì)企業(yè)而言主要體現(xiàn)在兩大方面：一是對(duì)企業(yè)用戶體驗(yàn)的改進(jìn)方面，優(yōu)化原有業(yè)務(wù)流程，為用戶提供更好的用戶體驗(yàn)。二是體現(xiàn)在對(duì)企業(yè)資源的合理化分配利用上，更合理的優(yōu)化配置企業(yè)資源，進(jìn)而達(dá)到效益最大化的目的。例如我們企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)中的廣告投放以及內(nèi)部廣告資源分配優(yōu)化等就屬于此范疇，一方面利用精準(zhǔn)化廣告投放，提高廣告投放效率，另一方面根據(jù)廣告引流客戶量的大小做好企業(yè)資源分配，進(jìn)而提高用戶體驗(yàn)，提升用戶留存率。幫助業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)主要是利用數(shù)據(jù)查找發(fā)現(xiàn)人們思維上的盲點(diǎn)，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)新的業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)的過程。創(chuàng)造新的商業(yè)價(jià)值模式方面，主要是在數(shù)據(jù)價(jià)值的基礎(chǔ)上形成新的商業(yè)模式，將數(shù)據(jù)價(jià)值直接轉(zhuǎn)化為金錢模式或離金錢更近的過程。例如騰訊、阿里巴巴等企業(yè)就利用其擁有廣泛用戶數(shù)據(jù)的基

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨和Python編程語(yǔ)言的火爆，Python數(shù)據(jù)分析早已成為現(xiàn)在職場(chǎng)人的必備核心技能。那么利用Python數(shù)據(jù)分析可以做什么呢？簡(jiǎn)單來說，可以做到的內(nèi)容有很多，比如檢查數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)表清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)篩選匯總等等。下面來為大家詳細(xì)講解一下這些用處。1、檢查數(shù)據(jù)表Python中使用shape函數(shù)來查看數(shù)據(jù)表的維度，也就是行數(shù)和列數(shù)。你可以使用info函數(shù)查看數(shù)據(jù)表的整體信息，使用dtypes函數(shù)來返回?cái)?shù)據(jù)格式。Isnull是Python中檢驗(yàn)空值的函數(shù)，你可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行檢查，也可以單獨(dú)對(duì)某一列進(jìn)行空值檢查，返回的結(jié)果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數(shù)查看唯一值，使用Values函數(shù)用來查看數(shù)據(jù)表中的數(shù)值。2、數(shù)據(jù)表清洗Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數(shù)用來刪除數(shù)據(jù)表中包含空值的數(shù)據(jù)，也可以使用fillna函數(shù)對(duì)空值進(jìn)行填充。Python中dtype是查看數(shù)據(jù)格式的函數(shù)，與之對(duì)應(yīng)的是astype函數(shù)，用來更改數(shù)據(jù)格式，Rename是更改列名稱的函數(shù)，drop_duplicates函數(shù)刪除重復(fù)值，replace函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)替換。3、數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理是對(duì)清洗完的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理以便后期的統(tǒng)計(jì)和分析工作，主要包括數(shù)據(jù)表的合并、排序、數(shù)值分列、數(shù)據(jù)分組及標(biāo)記等工作。在Python中可以使用merge函數(shù)對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行合并，合并的方式為inner，此外還有l(wèi)eft、right和outer方式。使用ort_values函數(shù)和sort_index函數(shù)完成排序，使用where函數(shù)完成數(shù)據(jù)分組，使用split函數(shù)實(shí)現(xiàn)分列。4、數(shù)據(jù)提取主要是使用三個(gè)函數(shù)：loc、iloc和ix，其中l(wèi)oc函數(shù)按標(biāo)簽值進(jìn)行提取，iloc按位置進(jìn)行提取，ix可以同時(shí)按標(biāo)簽和位置進(jìn)行提取。除了按標(biāo)簽和位置提起數(shù)據(jù)以外，還可以按具體的條件進(jìn)行數(shù)據(jù)，比如使用loc和isin兩個(gè)函數(shù)配合使用，按指定條件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。5、數(shù)據(jù)篩選匯總Python中使用loc函數(shù)配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函數(shù)還能實(shí)現(xiàn)excel中sumif和countif函數(shù)的功能。Python中使用的主要函數(shù)是groupby和pivot_table。groupby是進(jìn)行分類匯總的函數(shù)，使用方法很簡(jiǎn)單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時(shí)制定多個(gè)列名稱，groupby 按列名稱出現(xiàn)的順序進(jìn)行分組。以上就是總結(jié)的利用Python數(shù)據(jù)分析的用處，大家都記住了嗎？既然學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析的用處這么多，大家趕緊學(xué)習(xí)來吧！相信對(duì)大家未來的學(xué)習(xí)和工作，都會(huì)有不小的幫助。

python數(shù)據(jù)分析有什么用