数据分析主要可以干啥呀?
发布网友
发布时间：2022-04-24 10:33
共3个回答
热心网友
时间：2022-04-12 00:56
作者：数据分析知识分享
链接：https://www.hu.com/question/426989862/answer/1538939847
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
大数据分析的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者的消费信息进行收集、整理，利用大数据分析进行精准营销;
2)中小企业可以利用大数据分析做转型;
3) 在互联网压力之下传统企业需要充分利用大数据分析的价值
大数据分析，互联网时代新风口
在这个硬件快速发展的时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据分析和高性能的分析，来解决实际生活中的某些问题。
大数据分析可以用来干什么
一、大数据可以预测未来
简而言之，大数据和数据挖掘能够赋予我们预测能力。而现在我们的生活已经数字化了，我们每天所做的任何事情都可以通过大数据记录下来，就好比每张信用卡交易都是数字化和可查询的。对于企业来说，大多数财务和运营数据都保存在数据库中。而现在，随着可穿戴设备的兴起，大家的每一次心跳和呼吸都被数字化并保存为可用数据。使得机器了解我们。
二、如果模式保持不变，那么未来就不再是未来
现在，我们生活中的许多不同事物都有不同的表现形式。比如说，一个人可能在任何工作日内在工作和家庭之间旅行，在周末到某个地方游玩，这种模式很少改变。商店将拥有任何一天的高峰时段和闲置时间，这种模式不太可能改变。企业将在一年中的某些月份要求更高的劳动力投入，这种模式不太可能改变。
由此，计算机通过终端去进行搜集到这些数据，就去分析这些数据，然后对受众群体进行合理的安排。计算机也就能够知道什么时候是适合促销的最佳时间，例如，如果这个人每周五的星期五都要洗车，或者是优惠券，那就是洗车促销如果这个人每年三月都要去度假，那就可以进行全方位的服务。同时计算机还可以预测商店全天的销售预测，然后制定业务战略以最大化总收入。一旦未来变得可预测，我们可以随时提前计划并为可能的最佳行动做好准备。这就说明了大数据给了我们预测未来的力量。这是数据挖掘的力量。数据挖掘始终与大数据联系在一起，因为大数据支持大量数据集，从而为所有预测提供了基础。
三、机器学习是什么?
刚才我们根据一块数据的处理方式进行了分析。假设这条数据包含一组购物者的购买行为，包括购买的商品总数，每个购物者购买的商品数量。这是迄今为止最简单的统计分析。如果我们的目标是分析不同类型的购物者之间的联系，或者如果我们想要推测特定类型的购物者的特殊偏好，或者甚至预测任何购物者的性别或年龄，我们将需要更多复杂的模型，通过录入的数据，我们称之为算法。机器学习可以更容易理解为为数据挖掘目的而开发的所有不同类型的算法，方便我们的生活。
四、数据挖掘是什么?
通过计算机去学习算法，用现有数据去预测未知数，这正是数据挖掘的奇迹与机器学习密切相关的原因。然而，任何机器学习算法的强度在很大程度上取决于大量数据集的供应。无论算法有多复杂，都不能从几行数据中做出预测，需要大量的数据作为样本。大数据技术是机器学习的前提，通过计算机的学习，我们能够从现有数据集中获得有价值的见解，这就是数据挖掘。
热心网友
时间：2022-04-12 02:30
数据分析师在不同类型、规模、发展阶段的企业中，发挥的作用不一样：
在企业发展初期，基本是没有数据分析师的。一个原因是数据量少，不用过多分析就能发现问题；另一个原因是互联网业务发展初期目标很明确，用户量是关键，无论用什么方法先把用户搞来，然后才有数据分析。
在企业发展中期，即业务上升阶段，这个时候需要大量的数据分析师，尤其是没有数据产品建设的企业。这时，数据产品和数据分析的工作基本是数据分析师承担的：定指标、做报表、可视化、分析和预测。
对数据产品建设的重视与否是影响企业发展速度和质量的重要因素。数据分析的最基础职责是帮助企业看清现状。看不清现状的企业是谈不上长远发展的。
企业发展壮大以后，数据分析团队搭建好了，基本上分工会更加明确一些。数据架构师、数据仓库工程师、数据产品经理、数据分析师、数据挖掘、算法工程师等共同构成稳健的数据团队。
热心网友
时间：2022-04-12 04:22
数据分析包含“数据”和“分析”两个方面：一包括加工和整理数据，二包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。
