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數據分析是一個檢查、清理、轉換和建模數據的過程,目的是發現有用的信息、告知結論和支持決策。
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。對大數據bigdata進行采集、清洗、挖掘、分析等,大數據主要有數據采集、數據存儲、數據管理和數據分析與挖掘技術等。
大數據的意義不僅僅在于大量的數據本身,而在于基于它之上所進行的一系列的分析活動,從而產生有價值的信息,幫助我們去洞察過去和預測未來,可以幫助企業和組織在更短的時間內做出更明智的決策。
大數據分析有以下五種方法:
1、對比分析
對比分析法也稱比較分析法,是將兩個或兩個以上相互聯系的指標數據進行比較,分析其變化情況,了解事物的本質特征和發展規律。
2、漏斗分析
這是業務分析的基本模型,最典型的就是篩選目標用戶直到完成交易的這一過程就屬于典型的漏斗模型了。
3、用戶分析
作為互聯網公司的一大核心,用戶分析常用的分析方法包括:活躍分析,留存分析,用戶分群,用戶畫像,用戶細查等。
4、指標分析
一般是指直接運用統計學中的一些基礎指標來做數據分析,比如平均數、眾數、中位數、最大值、最小值等。
5、埋點分析
主要是對用戶行為進行更加細分的分類,比如,瀏覽行為,輕度交互,重度交互,交易行為等,從而分析用戶。
數據分析是一個檢查、清理、轉換和建模數據的過程,目的是發現有用的信息、告知結論和支持決策。
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。對大數據bigdata進行采集、清洗、挖掘、分析等,大數據主要有數據采集、數據存儲、數據管理和數據分析與挖掘技術等。
大數據的意義不僅僅在于大量的數據本身,而在于基于它之上所進行的一系列的分析活動,從而產生有價值的信息,幫助我們去洞察過去和預測未來,可以幫助企業和組織在更短的時間內做出更明智的決策。
大數據分析有以下五種方法:
1、對比分析
對比分析法也稱比較分析法,是將兩個或兩個以上相互聯系的指標數據進行比較,分析其變化情況,了解事物的本質特征和發展規律。
2、漏斗分析
這是業務分析的基本模型,最典型的就是篩選目標用戶直到完成交易的這一過程就屬于典型的漏斗模型了。
3、用戶分析
作為互聯網公司的一大核心,用戶分析常用的分析方法包括:活躍分析,留存分析,用戶分群,用戶畫像,用戶細查等。
4、指標分析
一般是指直接運用統計學中的一些基礎指標來做數據分析,比如平均數、眾數、中位數、最大值、最小值等。
5、埋點分析
主要是對用戶行為進行更加細分的分類,比如,瀏覽行為,輕度交互,重度交互,交易行為等,從而分析用戶。
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