如何零基礎(chǔ)入門數(shù)據(jù)分析？

時(shí)間：2022-10-24作者：湖北匯智橋數(shù)據(jù)信息服務(wù)有限公司瀏覽：192

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• 詞條

  詞條說(shuō)明

• 如何注意項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析的錯(cuò)誤性！

  如何避免大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的失敗呢?從基本業(yè)務(wù)管理的角度來(lái)看，有一些較佳做法值得推薦：一定要獲得公司較高管理層的支持和認(rèn)同，確保技術(shù)投入所需的資金充足，并配備所需的專業(yè)技術(shù)和/或提供良好的培訓(xùn)。如果你不首先解決這些基本問(wèn)題，那么其他的事情都不重要。假設(shè)你已經(jīng)完成了這些基本的工作，那么在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中成功與失敗的區(qū)別就在于你如何處理大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)問(wèn)題和挑戰(zhàn)。你可以做以下幾點(diǎn)來(lái)確保大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的成功。&

• 數(shù)據(jù)流新動(dòng)向介紹

  研究人員對(duì)數(shù)據(jù)流處理的研究不斷深入，我們認(rèn)為出現(xiàn)了以下新的動(dòng)向：未來(lái)略圖引入更多多的的統(tǒng)計(jì)計(jì)技技術(shù)來(lái)構(gòu)造略圖G. Cormode等主要處理對(duì)頻繁項(xiàng)的計(jì)算。它以前人的主項(xiàng)（majority item ）算法([116, 117])為基礎(chǔ)，使用了error-correcting codes來(lái)處理問(wèn)題。如數(shù)據(jù)的每一位設(shè)立一個(gè)計(jì)數(shù)器，再根據(jù)這些計(jì)數(shù)器的計(jì)數(shù)結(jié)果來(lái)推斷頻繁項(xiàng)集合。Y. Tao等[118]實(shí)質(zhì)

• 如何做出優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析？

  做項(xiàng)目，較重要的當(dāng)然是搞清楚目標(biāo)；搞清楚目標(biāo)，第一步當(dāng)然是搞清楚為誰(shuí)服務(wù)。這是數(shù)據(jù)分析新手與老鳥之間的較大差異。往往沒(méi)入行的小白，滿腦子都是“模板、模型、公式”。具體問(wèn)題具體分析，是數(shù)據(jù)分析的較基礎(chǔ)要求，也是做好項(xiàng)目的第一步。因?yàn)檫@五大要素和它們的具體形態(tài)，決定了我們的數(shù)據(jù)分析可以做到什么程度，應(yīng)該做成什么樣子，做成什么樣才能滿足需求。理清具體問(wèn)題非常重要。過(guò)去我們常說(shuō)傳統(tǒng)企業(yè)如何如何，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)

• 大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)（Datahoop）簡(jiǎn)介

  大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)（Datahoop）：主要通過(guò)集成企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)支撐系統(tǒng)和外部數(shù)據(jù)，包括交易型大數(shù)據(jù)（Big Transaction Data）和交互型大數(shù)據(jù)（Big Interaction Data），通過(guò)多種云計(jì)算的技術(shù)將之集成和處理，向企業(yè)內(nèi)部和外部企業(yè)客戶提供有較大商業(yè)**的信息支撐和智能解決方案，基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上，提供報(bào)表工具，分析工具，結(jié)合企業(yè)的實(shí)際需求進(jìn)行的解決方案實(shí)