我們通過擴(kuò)展對商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的理解來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，即分析內(nèi)部數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)(設(shè)備數(shù)據(jù))和市場數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析它不僅可以幫助公司創(chuàng)造巨大的價值，還能讓卡特彼勒從生產(chǎn)車間員工到行政辦公室人員都更有效、更輕松地工作?？ㄌ乇死帐紫治鰩烠raigBrabec解釋道，“通過數(shù)據(jù)分析，我們發(fā)現(xiàn)看似不相關(guān)的因素之間的關(guān)系，我們通過數(shù)據(jù)深入探索商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。

技術(shù)魔方帶工具是一個大數(shù)據(jù)模型平臺，是一個基于服務(wù)總線和分布式云計(jì)算的工具平臺。數(shù)據(jù)分析，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。

study 數(shù)據(jù)分析可以增加個人就業(yè)機(jī)會，因?yàn)殡S著企業(yè)的數(shù)字化，數(shù)據(jù)分析任何行業(yè)都需要工作，比如電商/人力資源/金融/游戲。其中，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的招聘需求最大。希臘有一個著名的悖論?！叭绻涣Ｐ∶撞荒苄纬杉Z堆，兩粒小米不能形成糧堆，三粒小米不能形成糧堆，以此類推，再多的小米也不能形成糧堆。然而，事實(shí)并非如此。

如果數(shù)量是量化數(shù)據(jù)，質(zhì)量是結(jié)論。那么數(shù)據(jù)分析做的就是分析量，從而引出“質(zhì)”和“定性”。定量的認(rèn)識歷史的規(guī)律(“質(zhì)”)，從而預(yù)測未來。關(guān)于對歷史規(guī)律的理解，如上圖所示數(shù)據(jù)分析的常用思路，大致分四種方式介紹。分組對比、趨勢分析、異常分析、排名分析；主要有三個目的:1)找到周期律，2)找到每個分類的特征，3)找到了解歷史的異常和極值，以便更好地預(yù)測未來。

Why 數(shù)據(jù)分析？下面是幾個故事。1.小白負(fù)責(zé)準(zhǔn)備宴會的水果。現(xiàn)在他需要在蘋果、梨、西瓜和香蕉中進(jìn)行選擇，所以他很可能會遇到這些情況:a .小白自己喜歡梨，認(rèn)為梨是世界上最好的水果，所以他買了大部分。小白向上次準(zhǔn)備水果的小張咨詢，詢問他上次買水果的情況。他了解到，大部分蘋果都是上次買的，沒有任何問題。然后小白按照上次買的方法買了大部分蘋果。

D.小白直接問領(lǐng)導(dǎo)喜歡吃什么。領(lǐng)導(dǎo)說我覺得大家都喜歡蘋果，那就買蘋果吧。然后小白買了蘋果。小白進(jìn)一步詢問了上一次剩余水果的情況，并得知首領(lǐng)一直在吃香蕉而不是蘋果。F......................從上面可以看出，一個宴席的水果準(zhǔn)備和不同的思維方式，會導(dǎo)致完全不同的最終處理結(jié)果，宴席上的人對水果的滿意程度也會有很大的差異:答:顯然是最低優(yōu)先級。因?yàn)槟阆矚g，你以為宴會上的人都喜歡。

獲得合適的數(shù)據(jù)專家，培養(yǎng)合適的人才非常重要。(大數(shù)據(jù)不僅僅是技術(shù)和平臺。企業(yè)需要對合適的人進(jìn)行投資，這些人應(yīng)該清楚地了解企業(yè)的業(yè)務(wù)目標(biāo)，并相應(yīng)地利用大數(shù)據(jù)。它需要在技術(shù)上和分析上配備有能力和正確的人，這些人能夠理解和了解數(shù)據(jù)分析引起的相互關(guān)系和趨勢。定義大數(shù)據(jù)確實(shí)非常龐大，可以通過多種方式進(jìn)行分析。但需要記住的是，模糊數(shù)據(jù)可能是大數(shù)據(jù)計(jì)劃的巨大殺手。

簡化論是將一個復(fù)雜的問題分解成其組成部分的最佳實(shí)踐之一，只有在目標(biāo)明確的情況下才能實(shí)施，這將定義過程。通過測試優(yōu)化關(guān)鍵測試是IT領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)常忽略的一個因素。每當(dāng)實(shí)施一項(xiàng)新技術(shù)時，測試并進(jìn)一步調(diào)整流程以獲得所需的內(nèi)容是非常重要的。在某些行業(yè)，這被稱為大規(guī)模測試。只有培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)文化，才能得到最好的關(guān)注。鮮為人知的事實(shí)是，數(shù)據(jù)驅(qū)動的實(shí)驗(yàn)使人們能夠找到解釋數(shù)據(jù)的新方法和基于數(shù)據(jù)創(chuàng)造產(chǎn)品的創(chuàng)新方法。

數(shù)據(jù)分析之所以有32組數(shù)據(jù)，是因?yàn)橹行臉O限定理規(guī)定，任何連續(xù)的隨機(jī)變量，無論其自身圖形如何，只要其樣本數(shù)超過30，就可以視為服從正態(tài)分布。中心極限定理是指概率論中討論隨機(jī)變量序列的部分和分布漸近于正態(tài)分布的一類定理。這組定理是數(shù)理統(tǒng)計(jì)和誤差分析的理論基礎(chǔ)，指出了大量隨機(jī)變量近似服從正態(tài)分布的條件。

電商企業(yè)不開展數(shù)據(jù)分析的原因如下:1。缺乏數(shù)據(jù)分析天賦:數(shù)據(jù)分析需要專業(yè)技能和知識。如果企業(yè)缺乏相關(guān)人才，就很難進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析。2.數(shù)據(jù)質(zhì)量低:如果企業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，如數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)錯誤等，很難進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析。3.成本太高:進(jìn)行數(shù)據(jù)分析需要花費(fèi)大量的時間和資源，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析等等。如果企業(yè)缺乏足夠的資源，就很難有效地開展數(shù)據(jù)分析的工作。

提取有用信息，形成結(jié)論等。數(shù)據(jù)分析將每季度召開一次，而數(shù)據(jù)分析將是一個詳細(xì)研究和總結(jié)數(shù)據(jù)的過程，以便提取有用的信息并形成結(jié)論，數(shù)據(jù)分析是指通過適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，總結(jié)、理解、消化，以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的功能，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。