数据分析论文

数据分析论文（精选12篇）

1.数据分析论文 篇一

如何收集数据分析资料数据

（一）发表于 2012-12-13 00:47 来源：本站原创

不论是竞争对手分析还是商业情报竞争，都需要收集各种各样的资料，来满足分析的需求。资料的收集随着目标推进而不段迭代的过程，假如某公司要推某国战类型的游戏，抢占媒体档期、第一时间吸引目标用户，而某公司又知道其竞争对手之一也要推同类型风格的游戏，于是判定竞争对手游戏公测时间成了该公司的一个数据需求，于是有了如下图这样一个不断跟进的过程：

前面一篇《如何界定你的竞争对手》中也多次提到一些资料的概念，那么这些资料的分类如何，我们如何去收集？我相信做过数据分析相关工作的人都能随随便便说出好些条，但要系统的说出一些资料来源有些难，今天小编就和大家来理一理一手资料和二手资料的来源途径，当然有时候一手资料和二手资料的来源相同，而判定一手资料和二手资料主要取决于最初收集资料的时间。一手资料来源

1.销售人员与顾客用户 通常企业内认为最没有被充分利用的资料来源是销售人员，他们常年累月与顾客接触，可以非常了解竞争对手最近的一些信息，也可以发挥类似于市场调研人员的作用和顾客用户交流沟通。2.企业员工

企业每个员工都对其负责领域的产品市场有所了解，从不同的角度出发，集思广益之后都能得到一些有价值的竞争信息。3.上游厂商

传统意义上的供应商以及互联网行业相关的带宽提供商，企业都可以通过相关途径找到相关有用信息，比如一些包装纸箱生产厂商都会在其包装上表示生产厂家和地址等装运信息，通过对包装厂商的信息可以进一步推断竞争对手的销售情况；对于相关互联网企业而言，广告站点投放观察、网站流量查询等都可视为此途径。4.第3方调查咨询公司

这里所说的基本上是指第三方咨询公司与企业进行的合作调研项目，比如很多网游公司在游戏推广前就会找调研公司合作招募一些样本做问卷调查或是样本在线跟踪服务。5.投资银行

投行的分析师每年都会对行业内的企业或产品进行大量的研究分析，这些以大量二手资料以及投行分析观点构成的投行研究报告也是一个很好的资料来源。二手资料来源

1、企业内容资料

企业过去的营销计划以及争对竞争对手收集的的历史数据等，都是很好的资料来源，特别是互联网企业，内网空间的资料共享更是为资料的查找提供了便利性。

2、地方报纸

很多地方报纸都会对本地区做的好的企业做相关报道，关注查阅当地报纸或许是个不错的方式，在互联网时代，很到地方报纸都有其网络版，还有梅花网这样的企业会专门采集一些地方报纸数据，供其用户使用。

3、企业财报

企业财报这一来源通常只对上市企业有效，很多投资咨询公司都会对财报进行研究分析，比如邓白氏的《商业资信报告》，i美股的企业研究报告等。

4、招股书

这一途径同样只争对特定的企业，不知大家对唯品会的招股书是否还记忆犹新，正因为他的招股书，让大家了解到了他的用户数、订单数以及超级高的重购率。

5、专利和商标资料 专利和商标资料通常可以帮助我们了解相关产品或技术方面的信息，或许大家有关注或了解最近闹的不可开交的三星与苹果专利官司，还有谷歌为了专利而收购MOTO手机的事例，在我国，专利情况可在国家知识产权局官网上查询。

6、一般商业出版物和行业出版物

很多杂志都会根据自己的调查出一些参考数据，譬如早在2001年美国著名的杂志《产业标准》就出了互联网相关的100个数据，披露了互联网相关的人数、金融、广告、发展规模、电子商务等数据。当然，每个行业都有自己的杂志，比如现在比较热的电商行业相关的杂志就有《互联网周刊》、《财经》、《天下网商》、《卖家刊》等，当然大家也可以关注@数据分析 在微博上整理的非商业性文件《电商视野周刊》。

7、新闻报道

企业公关通常会向媒体披露一些企业信息，或是新品发布，或是高层人事变动等，通过点滴的信息积累或许就能发现很多有价值的资料。互联网相关的新闻报道大家可以看几大门户的科技频道以及Techweb等站点。

8、促销宣传资料

这种途径在传统行业使用较多，通常其促销宣传册上都会对产品特点以及价格等做详细说明，如果你关注过银行或保险行业的一些宣传资料，你还会发现他们的宣传资料做得跟数据分析报告一样。

9、咨询公司数据报告

咨询公司数据报告通常是我们最先想到的。艾瑞、尼尔森、易观国际、DCCI等的咨询公司每年都会出大量的互联网相关的行业或专题报告，通过简版免费完整版收费的方式供大家查阅。

10、员工沟通

企业博客或企业内刊、同事间的交流也能在不经意间获得很多的有用信息，对于外部，天涯爆料、人人发帖、微博、博客爆料等，至今我都不知道有多少企业内幕消息以这样的方式被爆出来。

11、行业协会

很多成熟的行业都会有政府牵头，成立相关行业协会。行业协会某种程度上讲发挥了部分政府职能，协会常常会组织行业内的企业开会探讨，会请业内知名企业宣讲其对行业的发展看法及其企业成功的经验介绍，此外，有的行业协会还会组织一些市场调研活动，对行业摸底。

12、政府来源

说的政府资料来源，或许大家首先想到的是统计局。尽管大家对他提供的数据是各种质疑，但在并不是排除他作为二手资料来源途径的理由，此外，譬如新闻出版总署分管着游戏出版版号的批复，游戏企业常常在那里了解最新的竞争对手动态。此外，还会提供一些行业数据出版数据，譬如：新闻出版总署最近公布的《2011年全国新闻出版行业基本概况》数据显示，截至2011年年底，全国共有出版社580家（包括副牌社33家），其中，中央级出版社220家（包括副牌社13家），地方出版社360家（包括副牌社20家）。

13、电子数据服务

这种网络或电子数据库提供的二手资料有点类似于论文期刊资料检索库，国内的电子数据服务本人最常使用的应该是百度统计数据搜索（tjsj.baidu.com），而国外的一些电子数据服务数据库则要全的多，比如标准普尔公司、DIALOG公司、邓白氏公司等。

14、网络

前面提到的很多来源都与网络有关，当你需要寻找某个公司的产品信息时，你第一时间想到的或许就是利用谷歌或者百度去搜一下，从产品官网或其他人的介绍中去进一步的了解产品信息。

当然，除了上面介绍的这些渠道外，还有很多其他的渠道，比如招聘信息、行业峰会、产品展会、企业参观、核心人员消息刺探等等，简单的说，一切与产品或企业相关的媒介、人都可能成为你的信息资料来源。前面说了这么多的资料来源途径，那么获取资料的手段有那些呢？请听下回分解。

如何收集数据分析资料数据(二)

发表于 2012-12-14 03:02 来源：本站原创

上篇《如何收集数据分析资料数据

（一）》主要讲述了数据分析资料收集的一些来源，知道那里有资料，并不等于资料就是你的，如何通过合理合法的手段去获取自己需要的资料则是本篇的主要内容。

谈到这个话题，很容易让人想到一个职业——“私家侦探”，从某种程度上讲，情报分析师和私家侦探的工作性质相似，传统行业有些手段和很多的电影情节相似，比如空中侦查，早在1984年Keebler公司因为雇佣飞机拍摄保洁厂房生产设备而被保洁起诉，又比如收集公司废弃杂物（办公垃圾、废旧设备等），2000年的时候某著名数据库软件商就因此道而被媒体曝光，还有发布招聘广告、挖角对手核心人员之类的手段等。本帖更多的则是从互联网的角度出发，讲述一些互联网资料获取手段。

1、使用竞争对手产品

通过使用竞争对手产品能发现对方很多产品以及运营上的小秘密，有人说，在互联网上没有秘密可言，的确如此，只要你保持对竞争对手的关注，什么产品特点、推广运营手段等都能了解得一清二楚。当然，比使用竞争对手产品更有效的方法是偷偷的成为对方的小股东，特别是对于上市公司而言，对手的重大策略以及相关资料信息都会主动推送到你手中。

2、社交媒体探密

通过RSS订阅、QQ群、微博、搜索引擎关键词订阅等手段可以实现对竞争对手主动或被动的了解，特别是在一些行业的QQ群中，很多群规定群名片为：公司-地区-昵称（或真名），有时候说者无心，听者有意，只要将信息稍作验证，便可知真伪，而QQ好友推荐、QQ圈子等产品的出现，更是大大提高了此法的便捷性；此外，微博也如此，小编映像中较深的两个案例，一个是@数据分析产品经理 根据刘强东微博的关注关系分析京东商城企业内部架构以及负责人，另一个则是@数据化管理 老师在其博客中提到的关于微博隐私泄漏的系列描述，很多人在毫无知觉的情况下就将企业的销售信息给泄漏了。

3、招聘信息、问卷调查之类的双刃剑

当你希望通过招聘广告吸收竞争对手员工同时，也暴露了你的市场产品目标；网络调查问卷也是如此，很多产品类的调查问卷题目就很明确的表达出了调查者未来可能考虑的市场策略意图，特别是一些满意度调查，调查的问题就是未来调整改进的方向，譬如下图所示的某电商网站的满意度调查，从题目可以推测未来他们的评价系统将做调整修改。

4、邮件试探

企业邮箱作为大家日常工作的重要工具，每逢节假日或出差，有的人总喜欢将邮箱设置为自动回复状态，譬如：”xx正在休假中，有事情找xx部门的xxx，他的电话是138xxx”，这样无意中就泄漏了相关信息，特别是有的企业喜欢将企业邮箱名称设置为ceo@xxx.com，所有成员收件设置为all@xxx.com之类更是容易中招。

5、“特定”公开渠道

这里的特定是指有某些平台厂商，比如淘宝上卖家交易产品、交易价格、用户评价、交易数量等这些都可以在淘宝卖家信息处获取，还有譬如竞争对手网站流量alexa大体查询，站长工具查询网站相关信息、百度指数查询推广做的如何，对于一些外贸类的站点还可以使用comscore、谷歌站点趋势查询、谷歌ad planner等，越是成绩好的产品资料越是容易被收集。此外，对于一些有特定资源的企业，了解其竞争对手某些状况则是易如反掌，比如苹果可以轻易的通过其系统获取其生态系统内的相关产品的所有数据情况，支付宝了解到相关商家的营收情况。当然，还有很多不是那么道德的方法，比如在市场上购买黑客泄漏的竞争对手数据库数据、高价挖墙角、在自家产品中装特定代码偷窥用户手机或电脑上的其他产品程序（目前移动互联网行业的普遍做法）等。总结

数据资料收集的办法有很多种，在收集的过程中最后不要穿越道德的底线，更不要去触犯用户隐私，在合理合法的正当途径下通过正当的手段去获取竞争对手数据资料信息。最后，还是用一张简单的思维导图完成对全文的总结。

2.数据分析论文 篇二

目前, 零售连锁是我国的主要的零售业态, 很多零售连锁已经发展成庞大的企业集团。随着经济的发展, 中国的零售行业竞争加剧, 需要企业不断的创新并赶超竞争对手以不断的满足顾客的需求。

二、某外资品牌零售店长早上第一件事:

打开电脑, 启动EXCEL浏览软件, 查阅昨天销售数据的一个邮件EXCEL附件, 数据:

“XX门店在2009年3月5日的总人流量是424个, 其中男人260人占61.32%, 女人164人占38.68%, 其中情侣 (夫妻) 47对, 总成交次数21次, 成交次数比率4.95%, 细分到早上10点-中午12点人流是55个, 本时段无成交, 下午1点-下午5点人流是170人, 成交5次, 剩下是傍晚6点到晚上9点人流199人, 成交16次。当天天气晴朗, 温度是15度……”

启示:零售业最宝贵的数据往往就在你身边, 国内无数零售从业管理者从来不会思考过, 一些毫不起眼的东西竟然很昂贵, 甚至很重要。“三个月前你的店面进过多少人, 你知道吗?”答案都是不知道.

三、数据分析的价值

这个报表的数据都是简单的累积加法, 然后细分有点乘除法而已, 清晰明了, 没什么高深的东西, 但这种数据有何作用?

我们先看看整个数据表, 基础数据是人流总量, 有多少人进过店里, 这个是关键得不能再关键的东西。继而拆分统计出分类数据:1.男女比率;2.时段人流比例;3, 一周七天比例;4, 特殊节假日比例;5.成交率;6.年龄层;

1、通过划分早午晚的时段, 能从数据中清楚把握得到, 什么时候在店内最需要把握成交机遇。员工在什么时段把握能力高, 客人什么时候最多。而且再细分对比不同店面的时间段差异。某些店面只要过了傍晚6点, 就再难以有成交, 某些店面必须晚饭时间后有特别大的起色, 那是否应该侧重考虑分配资源呢?

划分时段, 也是给一个清晰的工作界定, 例如要做店面促销活动, 要做路演, A店是下午3点人流最高, 自然安排广告活动促销在那个时候进行, B店是晚上七点最高, 也会配合去做。如果没搞清人流时段, 把广告活动投放到错位时间去, 那么花钱做促销也是浪费了。

换个说法, 做时段人流统计, 就和电视台统计收视率比例是一样的, 什么时段适合招什么广告商, 什么时段需要什么节目吸引人, 收视率就是一个指引!零售超市需要掌握自己的‘收视率’, 才可以合理分配资源, 安排工作。

2、人均消费数据重要吗?

假设A店一平均一个月下来, 成交率和B店都是10%, A店的平均消费金额却又一直偏高于B店, 可能你会认为这个信号是关乎利润率的问题, 而且也能通过财务账单查看了解究竟是谁的销售额最高, 我们只需要用最快的时间看完数据得出一个比较客观的第一判断, A店能一直保持偏高, 我们可以在脑海里首先直观得出如下几种相关结果:1.该店本身地段所在的客人消费能力偏高, 本身愿意购买高价值商品;2.营业店员对于增值销售相对拿捏得比较准, 能更好诱导客人购买高价值的东西或者购买多样东西 (同场内二次销售) ;3.店长定价策略偏高而且能确保销售顺利 (某些公司会根据各店不同情况采用下放权力给店长自由上限定价措施) ;这三个可能性是经常出现最多的情况, 看到这个数据到底是好还是不好, 要靠主管决策者确定, 尤其最后一点是双刃的, 某些店长为了达成公司的盈利指标额度, 会脱离公司某时段的限价指引或者促销价等。平均消费数据有时候也可以作为一个依据参考, 数据偏高的时候, 是否需要适当让利于消费者, 以增加良性循环。数据偏低的时候也可以及时调整, 毕竟某些店面长期承受不住消费者减价要求, 经常直接低价冲击公司底线。

3、数据表的‘年龄层’分布:

通过年龄层来更进一步瞄准消费者的钱包, 这个数据的划分也带有那么一种目的, 究竟商品受什么人喜欢, 究竟店面受什么人喜欢, 他们平均的消费能力到底有多少, 市场定位的由来。

四、小结

零售业就是一个庞大的系统工程, 数据分析是所有零售业态的根本之一, 没有数据的支撑所做的判断就是拍脑袋, 有了数据分析摸清规律后, 才能抓住顾客需求创造销售业绩。

摘要：经济危机的来临, 使得高速发展的超市连锁在变化的市场环境使得竞争的环境更加激烈, 零售企业如何发现顾客的需求, 并且创新的变化满足顾客的需求, 顾客数据分析具有重要的意义。

3.数据分析论文 篇三

[关键词]数据收集 数据分析 整理 发展 观念

[中图分类号] G623.5 [文献标识码] A [文章编号] 1007-9068（2015）35-077

“数据分析观念”作为《义务教育数学课程标准（2011版）》中明确提出的十个核心关键词之一，充分表明了新课标对数据分析观念的重视。那么，在小学数学课堂教学中，如何发展学生的数据分析观念，提升学生的数学学习能力呢？

一、着眼基础，教会学生收集整理数据的方法

对于数学学习而言，数据分析观念的形成主要有赖于学生统计过程中的经历，这个经历过程主要是指学生收集、整理、描述、分析、判断数据的过程，离开了这一过程，发展学生数学分析观念也就成了无源之水。因此，教师要着眼基础，放眼未来，帮助学生做好数据的收集、整理工作。

例如，在“数据的收集和整理”的教学中，主要要求学生学会简单统计人数、出生年月等，由于教材中呈现的类型较少，学生在进行数据统计时大多会采取“数一数”的方法。但是如果人数增多，如全年级、全校、全市……那么这种方法就会带来许多不便。因此，在教学中，教师要重视教给学生收集、整理数据的方法。在这种情形下，就自然引出了逐个统计或分组统计的方法;然后，再让学生采用自己喜欢的方法给自己分管统计的项目做好标记，可以用上“△、○、√”等符号来表示。这样一来，可以使学生在统计时一目了然，提高统计整理数据的速度。

在关于数据统计整理分析的教学中，教师要根据学生的具体情况，引导学生掌握数据收集整理的方法，不斷发展学生的数据分析观念。

二、问题驱动，整体规划统计整理方案

在数据统计整理的学习过程中，教师一般都会通过具体的问题让学生进行统计、整理、汇报等，在这个过程中学生亲身参与了数据分析整理的各个环节。因此，教师要引导学生对统计整理方案做好规划，逐步培养学生整理数据方案的能力。

例如，在教学“数据的收集和整理”时，在教给学生统计与整理的基本方法后，为了使学生能够对统计过程做好规划，并提升自己统计数据的能力，在统计本班男女生身高的问题上，笔者给学生预留了大量时间，并通过以下问题驱动学生去规划、去完成整理数据的方案。如：你们了解自己的身高吗？你们了解其他同学的身高吗？你们知道在我国我们这个年龄段的人的平均身高是多少吗？请大家做好本班同学身高的统计，然后与全国平均身高做对比，看看你是否符合全国标准？在这个任务的驱动下，学生很快以小组为单位，做好了分工，并很快完成了小组成员的身高统计工作。这样，在问题任务的驱动下，学生做好了整体规划，统计起来方便、快捷、有效。

由此可见，在数据统计和整理教学时，对统计过程与整理方案做好整体规划是很有必要的，它不仅能激发学生主动收集数据的意识，而且还能使学生提高收集、整理的速度，进而提升数据分析、解决问题的能力。

三、瞄准关键，发展观念，多维度运用数据

在数据统计分析中，即使是相同的统计数据，由于分析方法不同，得出的统计结果也会不尽相同。因此，教师应根据问题的背景，瞄准关键点，选择适合的分析方法，让学生能够从多方向、多维度分析运用数据。

例如，在“数据的收集和整理”的教学中，教师让学生统计本班学生的出生年月，然后在数据的收集和整理完毕后，让学生对这些数据进行分析，并说说自己从这些数据中得出了什么结论。从这种统计方式来看，学生得出的结论无非是哪个月份出生的人数较多，哪个月份出生的人数较少。笔者认为，为了发展学生的数据分析观念，在出生月份统计完毕后，教师还应鼓励学生按照季度、年龄、性别等进行汇总，这样不仅可以使数据的分类整理工作变得更有意思，而且也在无形中发展了学生的数据分析观念。

由此可见，让学生对数据进行多维度、多方向的统计汇总，逐步帮助学生积累数据统计汇总的经验，让学生学会自觉地运用“数据”来分析“数据”，提炼结果，可有效发展学生的数据分析观念。

总之，要想使学生的数据分析观念得到有效发展，教师就要加强对学生的数据收集整理过程的指导，并且能够从生活中提取数据，使学生对数据分析产生亲切感，不怕数据分析，愿意去主动分析数据，提炼出相关信息。如此一来，学生的数据分析能力必将会得到极大提升，进而为全面提升学生的数学素养服务。

4.大数据分析 篇四

如今，大数据分析和云计算是全球企业最为关注的两大 IT 话题，大数据分析提供独具价值的洞察，帮助企业打造竞争优势，启迪创新，推动收益增长。作为 IT 服务的交付模式，云计算可以增强业务灵活性，提高生产力，同时增加效率，降低成本。

2大数据能给我们带来什么？

中国社会的急剧发展带来了数据的暴增，从街头的交通摄像头到商场的打折信息，再到网商的用户资料、信息，无不充斥着大量的数据，而在这背后，如何找出有用数据，如何发现规律，如何找到新的商业机会？

大数据究竟能给我们带来什么？

信息时代的特征之一就是数据的密集爆发，而这种数据的变化没有一个循序渐进的过程，呈现跨越式的特征。比如手机里的信息不断地堆积，从最开始的通讯录到短信、彩信，再发展到现在的智能手机时代，更多的来自于应用的数据如微博等正在积累起大量的数据信息。放大到社会而言，产生的数据更是异常庞杂。毫无疑问，大数据时代已经来了。

什么是大数据？，数据已从 TB 级别跃升至 PB 级别；对大数据，现在比较流行的是用 4 个“V”来总结其四个层面的含义：容量巨大（Volume）

数据类型多（Variety），从普通的文字、视频、图片到逐渐增多的地理位置信息等，类型纷繁，已无规律可循；价值密度低（Value），以视频为例，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据也许只有一两秒；处理速度快（Velocity），实时分析对某些应用才更有意义，而不是批量式分析，即时处理已经成为趋势之一。

大数据的发展趋势和带来的机会

在大数据概念出来之前，个人制造的数据往往被忽略，企业数据被谈及的更多。企业内部的数据多数都是结构性数据，并被企业在或多或少地利用着，无论是数据挖掘还是商业智能化应用都已经初露端倪。面对这些应用需求，企业依托自身的数据库系统就可以解决，例如应用少量 x86 服务器、客户端，再加上 Sybase 系统、Oracle 系统、Unix 系统等。

随着互联网的快速发展，在企业数据还没有井喷的时候，我们就发现个人用户以及社会应用产生的数据已经开始爆发了，比如社交、交互式应用带来了大量的网络数据，这种非对称性数据充斥在我们周围，包括网络日志、点击流、电话记录、医疗记录、传感器和监控摄像头等等，各种来源的巨量数据种类丰富，让人无所适从。此时传统的硬件设备开始显得捉襟见肘，无法满足这种庞杂数据带来的应用需求。很多时候，也许我们会认为这些数据里会有价值，但是却不知道如何挖掘这些数据的内在价值，数据成为了堆砌。因此，对于数据精准分析的需求正在呼唤做数据分析的厂商们拿出下一步的举动。

比如说，在淘宝庞大的用户群中，淘宝卖家如何精准掌握一个新用户的需求？一家饭馆如何利用细节满足每一个食客对于美味的需求？越来越多的应用需求推动着大数据的发展。更主要的是，未来可能各种传感器会出现在社会的各个地方，数据会更多，比如交通、医疗等等，数据的采集已经不是问题，难点已经转换为处理和分析。如此巨量的数据，处理难度可想而知。

大数据给中国市场带来什么？

大数据应用需求在中国更加明显。中国人口众多，各行各业都呈现出极快的增长速度，电商、快递、微博、社交等都承载了大量的个人信息；大型超市、卖场、商场、银行等集聚了大量交易信息，日新月异的城市建设中，连接着更多数据采集传感器和嵌入式设备的物联网开始成型……大数据的时代正在到来，不仅有机遇，也存在挑战，且机遇大于挑战。

目前，网络搜索曾经在数据分析方面获得了一些机会，但远远不够，而且也是在相对偏窄的一个区域内利用信息，更多的数据散落在社会各个环节中，梳理分析出这些大数据带来的商业机会逐渐凸显价值。在中国市场，工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信

息处理技术作为4项关键技术创新工程之一提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相关。

大数据背后的商业机会

在实现大数据的过程中，硬件和软件供应商都可以找到合适的位置和方法来实现自身的价值，因为大数据的实现需要硬件具备足够的性能、灵活性以及可靠性和软件层面的优化支持。从目前的企业计算领域来看，IA架构是承载和实现大数据的理想平台。对于数据分析来说，基于英特尔至强处理器的双路/多路平台具备开放式、普及性、易优化、灵活易扩展等特点，是实现大数据应用的出色载体。英特尔的双路至强处理器已经通过实践验证了自身在计算能力的领先性，而以其为基础的主流服务器和存储系统具备无可比拟的扩展性。对于商业智能来说，基于英特尔至强处理器的多路平台则具备高性能、高能效、灵活扩展以及高性价比等优势。

此外，英特尔还拥有类似于英特尔发行版 Hadoop 这样的开源分布式架构以及相关的软件工具如编译器、函数库等，英特尔已经形成了完整的大数据解决方案。英特尔提供经过验证的方法和工具来优化 Hadoop 部署，包括具有代表性的 Hadoop 应用集合 HiBench，和基于数据流的 Hadoop 性能分析工具 HiTune 等等。Hadoop 对海量数据处理的支持，可以让用户不再依赖价格高昂的大型专有设备，而是通过大量 x86 服务器集群就可解决——利用较高性价比的 x86 服务器来搭配并行计算架构，从而可以以最符合经济效益的方式完成庞大的计算任务。

对于国内市场而言，对于大数据应用机会的重视和抓取已经越发明显，作为世界上人口最多的国家，中国产生数据的潜力可想而知，即便能掌握其中一部分大数据，对于企业发展也具有不可估量的价值。比如微博等社交网络平台上产生的大量碎片化信息，如果被合理应用，并精准分析、管理、挖掘这些数据的内在价值，那么就能掌握下一个互联网发展机会抑或革命，这还仅仅是互联网层面，放眼到全行业，可以利用的机会则更多。而英特尔与产业合作伙伴的强大产业生态链能够满足行业需求的同时在大数据时代用创新技术将大数据背后的价值一一呈现，并促进更多商业机会的出现。

3大数据：落地正当时我们正处于一个信息大爆炸的时代：宽带普及带来的巨量日志和通讯记录，社交网络每天不断更新的个人信息，视频通讯、医疗影像、地理信息、监控录像等视频记录，传感器、导航设备等非传统 IT 设备产生的数据信息，以及持续增加的各种智能终端产生的图片及信息，这些爆炸性增长的数据正在充斥整个网络。据权威市场调查机构IDC预测，未来每隔 18 个月，整个世界的数据总量就会翻倍；到 2020 年，整个世界的数据总量将会增长 44 倍，达到 35.2ZB(1ZB=10亿TB)。“大数据”时代正在来临！

“大数据”的价值

所谓“大数据”，一般具有几个特点：首先是数据量很大，已经从 TB 级跃升至 PB 级；其次是区别于传统的数据结构，“大数据”时代的数据结构比较复杂，超过 80% 都是非结构化数据，比如道路上的视频监控数据、网上的流媒体数据、物联网中 RFID 的感应数据，以及社交网络上产生的各种数据等。这两个特点，给数据存储、管理和挖掘带来了困难。第三，数据更新快，比如视频监控每秒钟都在进行，微博随时都有人在更新；最后，是对数据的随机访问，这些更个人化的数据在存储后被再次访问的时间是不确定的。这两点就要求新的IT系统更够更快地处理数据，并且能够更智能地保存和管理数据。比如在某一天，你需要从监控录像中找出某个人，那么就需要能够迅速地查找、调用、分析之前保存的海量数据。“大数据”的这些特点，对数据搜索及管理提出了更高要求，因为在“大数据”时代只有经过分析提炼的关键数据才有价值。

全球知名咨询机构麦肯锡在关于“大数据”时代的研究报告中指出，数据已经渗透到了每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。在互联网时代，数据本身就是资产，而“大数据”则意味着这些资产正在变得庞大无比。虽然云计算可以为数据资产提供保管的场所和访问的渠道，但如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是“大数据”时代的核心问题。这就好比一座日益膨胀的矿山，虽然其中蕴含着大量的贵金属，但是要想获得这些价值，就必须解决筛选冶炼的问题。

“大数据”对IT解决方案提出更高要求

在“大数据”时代，超过 80% 的数据都呈现非结构化状态，这些数据正在持续不断地增加，并且需要长时间存储，非热点数据也会被随机访问。这种情况与传统的、基于关系型数据库的核心数据存储方式有显著的差异。这种差异，使得传统的数据存储和管理解决方案无法胜任“大数据”时代的分析、管理和挖掘工作。传统的关系型数据库以及数据分析软件处理的结构化数据通常是GB级别的，很难适应“大数据”时代 TB、PB 级复杂数据类型的检索分析。同时，因为“大数据”时代数据每时每刻都在快速增长，传统解决方案也无法适应这种近乎无限的扩张性。为了适应“大数据”时代的到来，企业需要从技术、应用、硬件等各个层面做好准备，采用更新的IT解决方案，才能满足“大数据”收集、存储、管理和分析的要求。

“大数据”时代的IT解决方案，需要容纳数量庞大的用户和数据生产者，能够从企业及社区网络、移动智能终端、传感器及物联网、定位及地理信息设备中获得大量的视频、语音、图片、文字、产品信息、地理信息、时间信息等非结构化数据，并对这些海量复杂数据进行分析和挖掘，从而获得真正有价值的数据用于后续的经营。这种应用模式，要求“大数据”时代的IT解决方案具备可变的数据接口和高效的数据导入、管理、分析、统计技术；能够支持PB级别的数据、支持非结构化以及结构化数据、支持每秒万次级查询，拥有更高的系统可靠性以及更高的统计分析效率，这就对计算能力、内存数据处理能力和管理能力提出了非常高的要求。

对于企业而言，“大数据”时代爆炸性增长的数据既是巨大的机遇，也将是巨大的挑战。在“大数据”时代，IT解决方案既要能够更高效、低成本的存储和管理，也要能够更快速、灵活及稳定的检索和分析。而在这些方面，已经有不少厂商在努力围绕大数据整合解决方案，英特尔就是其中的佼佼者。首先，IA 架构广泛的普及率可以为企业提供更高的一致性，是承载和应对“大数据”的理想平台。英特尔® 至强® 处理器拥有更高的计算性能和内存数据处理能力，以其为核心的服务器和存储系统具备开放式、普及性、易优化、灵活等特点，具备无可比拟的扩展性，非常适合应对“大数据”的挑战。除此之外，英特尔还有包括 Hadoop 这种开源架构等软件方案（如编译器、函数库等），也将对“大数据”的处理提供了更高的效能。这些软件方案通过优化底层算法，可实现更高的应用效率和更均衡的计算存储分布；与英特尔硬件技术相结合，可以提供更高的平台性能。同时，还能提供跨数据中心的HBase数据库虚拟大表功能，并且实现了 HBase 数据库复制和备份功能，在功能方面也更适应“大数据”时代管理分析的需要。这一切，都为收集数据、分析数据、优化数据、利用数据提供了坚实的基础。

中国的“大数据”时代

“大数据”时代的核心应用就是对已知的数据进行分析来为未来发展和企业经营提供参考。作为一个人口大国，中国在“大数据”时代拥有巨大的机会和挑战。机会在于，我国拥有世界上最多的人，从而可以提供最多的数据以供分析挖掘。而挑战则是，我们怎样才能从海量的数据中找出价值。凭借庞大的人口基数和市场，我国各行各业的规模都在不断扩大，从而制造出庞大的数据。电商、快递、企业的网站和IT系统都承载了大量的数据；传统的大型超市、卖场、商场也集聚了大量的信息。特别是移动互联浪潮下各种手持智能终端的普及和定位设备的应用，也在不断产生大量的数据。如果能够对这些数据进行分析挖掘，找出有价值的信息，就能够大大促进中国企业的发展。比如，电信运营商可以对客服中心的数据进行分析来建立客服中心智能辅助平台，帮助运营商把客服中心从成本中心转变成营销中心；汽车厂商可以分析各大汽车论坛用户的海量评论来监控品牌口碑及舆情；电商企业可以分析用户的各种历史数据来挖掘用户的喜好，从而实现精准营销。面对“大数据”带来的机遇和挑战，我国政府在物联网“十二五”规划上把信息处理技术作为 4 项关键技术创新工程之一提出，其中就包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等“大数据”相关的重要技术。而另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。

“大数据”的未来

“大数据”的到来已经无可阻挡，这将考验我们的技术是否跟得上数据的爆炸。比如，智慧城市的建立将改变现在的城市生态，但是作为信息采集源头的数万个摄像头，如果通过实时高效的图像分析而实现有机结合，就是我们需要解决的问题。英特尔作为IT上游领导厂商，通过深入了解 OEM 厂商、ISV、SI 甚至用户的需求，将产业链上的每一环都紧紧扣在生态系统周围，使之发挥最大的能动性，来应对“大数据”时代的挑战。在电信、石油、交通、医疗以及制造等行业，英特尔以开发的架构支持新型的商业智能，将这一生态系统的力量发挥到极致。信息就是资源，谁掌握了“数据”，谁就掌握了未来。掌握大数据，就在当下。英特尔将利用各种软硬件技术资源，帮助合作伙伴发掘数据价值，从而应对“大数据”时代的挑战。

4大数据背后隐含的“商业秘密”

信息的密集爆发，带来了大量的数据堆积，数据的变化几乎没有一个循序渐进的过程，砰然爆发的速度太快了，从居家到社交，从生活到工作都会形成大量的数据，无论是有用的还是无用的数据都围绕在我们周围。我们不会在意大量的数据，但是对自己有用的数据是很在意的，最简单的一个例子，我们手机里的信息就不断地堆积，通讯录在增加，还有邮箱，如果说以前仅仅是短信息，那么现在还有彩信，照片，包括微博等等都堆积起大量的数据信息。

数据多了就显得凌乱，甚至乱序，而这仅仅是我们个人的一些信息就显得如此驳杂和繁多。那么对于社会公共信息来说，堆积起来的数据信息是超海量的，汇总进而分析这些数据的价值就变得非常关键，而且也潜在着非常巨大的商机。

大数据应用场景之一

每天开车上街，司机们很在意的是测速摄像头，对于公共资源维护者来说也在意这些数据，当然他们不仅仅是测速，更多的是道路信息采集。什么路段拥堵了，哪个路口出交通事故了，一些城市已经树立了交通指示屏，可以非常清晰明了地为司机提示哪条路段现在是什么情况，拥堵还是畅通，有没有交通事故等等，这都是对数据采集后的分析结果呈现。之前，我们在城市的路口常常可以看到很多交通地图，不过现在这种平面单一的指示正在被数字标牌所取代。当然不仅仅是路口，在商场、电梯，地铁、候机楼、包括楼宇的户外广告等等，都已经不再是简单的一个平面美女，更多地已经开始呈现数字化了。

大数据应用场景之二

各种尺寸的屏幕动态化呈现更多信息，如果说以前我们还惊奇于滚动的数字屏幕，那么随着信息化的快速发展，单纯地动感已经无法满足我们的需求，更广泛的信息呈现才是更迫切的一种需求。而且这种需求是双向的，对大众和商家都很重要。于是智能化数字标牌出现了。这类产品具备了互动的功能，用户可以用触摸或者体感的方式和它们进行交互操作，同时，它们都是联网的设备，可以与数据中心或者其他的数字标牌进行数据的传递，还可以搜集并分析数据，为不同的人群进行定制化的互动展示。这就是大数据的一种应用。英特尔还推出了一套智能系统，通过在数字标牌上的应用，实现丰富的功能。

大数据应用场景之三

在大量数据的背后，如何找出有用数据，如何发现规律，如何找到新的商业机会？大数据，带来了一个全新的机会，这个机会需要软硬件的结合，需要大型数据的分析能力。在这方面，英特尔给予了硬件方面的强力支持，这里的硬件不仅仅是服务器端的，还有更多的终端产品，包括微小终端等等，都呈现数据分析后的结果以及快速分析的过程。

比如，英特尔的一款采用了酷睿 i5/i7 处理器的虚拟试衣镜 K-mirror。它能够通过红外线感应器，将试衣者的人体轮廓抓取出来，配合深度感应器测算人体与屏幕的距离，最后将预先存储在魔镜里面的虚拟衣服自然地搭配到试衣者的身体上。借助 K-mirror，试衣者无需穿上婚纱，便可以轻松、快速地进行选择与搭配，使得以往复杂繁琐的婚纱挑选与试穿过程变得简单随意且妙趣横生。目前已有众多婚纱影楼、服装零售店铺安装了这款体感式虚拟试衣镜，吸引了大量顾客体验这种高科技的试衣感受。

大数据应用场景之四

在移动市场我们常常听到精准营销，包括广告的投放等等。但是广告投资商非常在意的是自己的投放究竟获得了多少的回报和收益，或者自己的投放带来的反馈又是什么，在哪里的投放获得最大的回报率？这都存在着大量数据的分析和归纳。有国外媒体报道，eBay 的数据库每天增加 50TB，每天最少都有数百万次的商品查询，数据库每日增加 1.5 兆笔记录，数据库的总容量则已超过 9PB。每天新增的数据量庞大，数据库也极其庞大，从中分析顾客的浏览、消费行为就变成了一件很困难的事情。

大数据应用场景之五

再比如 Facebook，每天都有数亿用户留下庞大的数据，包括大量的图片、影片等传统数据库系统较不擅长的非结构化数据。针对网络社交平台，一些公司已经开始研究和布局大数据的关键技术──Hadoop。基于 Hadoop 的海量数据分布式处理，可以不再依赖价格高昂的大型专属设备，而通过自建大量 x86 服务器群集来解决。它利用大量平价的服务器，搭配并行计算架构，以最符合经济效益的方式创造庞大的计算量。而且，英特尔可以提供经过验证的方法和工具来优化 Hadoop 部署，包括具有代表性的 Hadoop 应用集合 HiBench，和基于数据流的 Hadoop 性能分析工具 HiTune 等等。

大数据应用之中国机遇

上述五个应用场景代表着现在市场和行业里对于大数据时代的典型描述，而对于国内市场而言，大数据分析和应用的机会也颇大，因为中国的用户量太庞大了，产生数据的潜力不可估量，如果能掌握其中一部分大数据就对企业发展具有意想不到的价值。我们正面临着大数据工业革命，不仅包含传统的结构化(或关联型)数据，而且也包含各类非结构化、非对称性数据。这些数据不仅尺寸庞大，而且增

长速度更快于摩尔定律。可以说，谁能合理地分析、管理、挖掘这些数据的内在价值，谁就有可能成为下一个行业巨头。

大数据之背后的故事

5.数据分析入门 篇五

数据分析带来的价值让产品了解产品运营情况，了解用户需求和行为习惯，了解产品功能使用情况等等，属于产品人员最技术的技能。

数据类型：

一般的用户数据获取方式可以从页面js和服务器日志上获取;

常用的可以获取的数据包括UV，PV，停留时间，点击热图，导入网站(关键词)，导出网站，具体的访问页面等等，还有客户端，新用户，用户流失，用户地区等数据进行分析，

加上时间参数等就可以获得大量的趋势性分析。

另外还有一些数据可以通过后台的数据请求次数和用户提交数据，例如用户的搜索命中率，用户UGC提交信息量，用户流程损耗量(任务完成量和时间)。

以上为定量数据。

其他定性数据包括用户操作流程，用户使用过程，用户行为，用户评价和反馈等。

对数据进行分析：

1、 数据的趋势

主要是居于时间变化呈现的数据量级的趋势统计

用户量，访问量，(注册量，活跃量)

用户提交信息量的变化趋势

重复访问用户比例、数量和新增用户用户数量、比例

2、 数据的权重

各个业务模块的访问权重占整个产品/频道的权重比例

各个页面停留时间权重

提交信息用户量和用户UV的比例关系

3、 数据呈现的用户行为

比如：

用户访问热图

用户直接访问、外站导入、搜索引擎的比例

用户搜索常用关键词，常标中的关键词，未标中的关键词

用户来源

用户停留时间

一跳率，二跳率等

产品对数据的态度：

1、 正确的态度

虽然是有点废话，但是需要强调。产品必须有明确健康的运营态度和运营价值观。

比如不鼓励非正常的PV，前台产品引导用户更好的互动和转发，后台设计引导发布编辑提交更有效的信息和信息关联。

2、 对数据敏感，发掘细节

对定量的数据和定性的数据都保持敏感，特别在持续对产品改进上，需要大量的数据。

包括用户操作，用户访问最多的页面，用户页面跳转等

6.教育大数据分析领域竞品分析 篇六

中国的教育永远没有解决学生如何独立思考、自由精神和人格平等的问题，永远没有让学生提出疑问、不找标准答案，没有解决如何锻炼他们的创造能力的问题。——俞敏洪

【中国互联网教育整体趋势】

纵观中国教育互联网产业，截止到2015年11月31日，通过数据显示，记录在案的互联网教育公司共有1487家，在整体互联网企业中占比约7%，比例在其他诸行业中较为靠前。在细分方向上，在线教育创业的四大龙头分别K12、儿童早教、职业教育、语言学习，它们总共囊括65%互联网教育市场份额。这个行业的创业在产品模式和参与者背景上都出现了一些新变化，家教O2O在创业项目中变着越来越频繁。数据显示教育+O2O项目中，有超过60%的产品都2014年之后才成立的，而且在2015年的上半年又一波较为集中的获投热潮。越来越多传统教育的从业者甚至是传统教育机构的创办者，也出现在了互联网教育的创业市场中，比较典型的有疯狂老师、轻轻家教、跟谁学等。其中很多公司都获得了投融资的支持：

对于互联网教育，BAT在2015年都有不同程度的加码布局。百度在今年上半年最主要的动作，是在今年6月时拆分旗下的作业帮，成立独立新公司——小船出海教育科技（北京）有限公司，并且在9月时引入红杉和君联资本的投资。这是百度对自身业务的又一次“精兵简政”，也是百度“航母计划”的试水和实践，有助于进一步提升和完善百度在O2O和K12教育上的市场布局。阿里巴巴在今年5月份把淘宝同学升级为淘宝教育，并表示将展开更多与线下教育机构的合作，帮助优质的线下机构向线上机构转型。而在就在刚刚过去的一周，阿里还推出了在线直播客产品，并针对农村等教育资源匮乏地区，联合第三方服务商筹备建立云识别技术平台，打造K12在线教育内容库，建设乡村的云端课堂。腾讯在今年除了进一步发展自身的腾讯课堂业务之外，也对在线教育的创业公司（疯狂老师和易题库）进行了金额不低的投资，从家教O2O和K12智能题库两个细分领域进行布局。

【中国互联网教育“教育大数据分析”行业趋势】

在通过对中国互联网教育的整体趋势分析中，我们可看出在线教育创业的四大龙头分别为K12、儿童早教、职业教育、语言学习，而在我们将“教育大数据分析”应用深入的12K教育当中，真正涉及到“大数据分析”的公司确是屈指可数。

“中国教育大数据研究院”2015年9月19日成立。我国已有不少学校和机构开始了数据挖掘的探索，但仍处于实验阶段，并且多数只应用于本校学生不对外互联。

另外，通过对互联网产品知名门户网站“36氪”、“虎嗅”、“人人都是产品经理”“品图网”等的搜索发现，现国内知名度较大的一家互联网教育企业“深圳远景同程”，拥有 “阅卷易” 与 “码上学” 两大在线教育平台，功能包括：

1)“阅卷易”，主要服务于一线的初中教师，为其提供智能组卷、联考和混考阅卷、作业布置、统计分析等服务； 2)“码上学”，App 是与 “阅卷易” 相配合的初中学生客户端，拥有测练诊断报告、个性化分层作业、智能错题本、同城名校名卷、巩固练习等功能。

这两个平台的主要作用是为教师减轻教学负担、收集数据进行教学参考；为学生和家长提供常态化、贯穿学业全过程的考试和练习评价系统，提供符合学生实际能力的个性化学习方案。

除“深圳远景同程”外，更多的互联网教育公司并没有涉足“教育大数据分析”行列，当然也不排除仍有很多处在理论实践阶段中的小型创业公司。所以，目前看来“教育大数据分析”拥有巨大的市场空间，而我们也具备了厚积薄发的能力。

【我们在“教育大数据分析”中的行业优势】

在“教育大数据分析”工作中，我们已积累了多年的实践经验

1)核心技术已攻克并在实践中得以验证。

2)对教育理念深刻理解，熟识整个教学、教务流程。

3)初步建立了科学的，得到教育权威机构认同的评测数学模型。4)稳定团结，精干的研发团队。

7.数据分析论文 篇七

一、以问题解决为驱动,树立收集数据的意识

【片段1】你想了解什么

出示“古筝、葫芦丝、笛子、小提琴”四种乐器图片。

师:你喜欢哪种乐器?你还想了解什么?

生1:我想知道我们班喜欢哪种乐器的人数最多?哪种最少?

生2:我想了解男生、女生喜欢哪种乐器的人数最多?男、女生对这些乐器的喜好有没有区别?

师:想要了解这些问题,该怎样做?

生(众):调查统计。

思考:统计教学应从问题出发,引发学生学习和探索的需要,驱动学生的数学思考,让统计确实成为需要。上述设计首先紧扣“要想了解‘男、女生对这些乐器的喜好有什么区别?该怎么办?’”这个具体的问题,引发学生收集和整理数据的内在需求,使学生真切体会到现实生活中有许多问题需要先做调查研究,收集数据,通过分析做出判断,凭借数据来“说话”,开展调查能够帮助我们更好地解决问题,感受研究问题的科学方法。

二、经历真实数据统计分析的全过程,感受统计的价值

【片段2】你如何了解

师:你们打算如何调查呢?

生1:举手统计。数一数全班喜欢各种乐器的男、女生人数各有多少?

生2:把自己喜欢的乐器写在纸上,再交上来进行统计。

师:同意吗?但是直接全班调查,范围比较大,人数比较多,有什么好办法吗?

生3:可以先分小组进行调查,然后再进行全班汇总。

展开调查。任务要求:每人只能选一种乐器,组长统计小组情况,班长汇报全班情况。所有学生将人数填入单式统计表。

(表格略)古筝:男2,女11,合计13人;葫芦丝:男10,女0,合计10人;笛子:男7,女1,合计8人;小提琴:男8,女9,合计17人。

组织抢答比赛:

女生:(1)喜欢葫芦丝的男生多还是女生多?(2)喜欢笛子的学生一共有多少人?

男生:(1)喜欢哪种乐器的男生最多?(2)这个班的学生一共有多少人?

师宣布女生获胜。

男生(众):不公平。

师:怎么不公平了?

生:女生的问题只涉及一种乐器的人数情况,只需观察一张统计表。而男生的问题涉及四种乐器的人数情况,要看四张统计表,还需要进行计算。

师:这样看来,单式统计表的信息比较分散,不集中,不便于分析和比较。有什么好的想法吗?

生:把四张单式统计表合并成一张大表。

合并要求:(1)拿出四张单式统计表,小组内交流合并想法。(2)尝试合并,对合并后的统计表进行修改和调整,想一想,怎样才能更简洁、明了?(合并过程略)

(引导合并、优化,并出示复式统计表,回答之前提出的问题)

师:与前面的单式统计表相比,复式统计表有什么优势?

生1:既包含了四种乐器的人数情况,还可以反映出整体人数情况。

生2:把信息集中起来,便于对各种人数情况进行分析和比较。

(引导并指出:信息全面、便于分析)

师:在这四种乐器中,如果班上开设一个乐器兴趣小组,你有何建议?

师:根据统计结果,再来回答问题或做出决定,这样有什么好处?

生8:不盲目,根据调查统计而得到的结果,比较可靠。

思考:上述教学在问题解决的任务驱动下,开展一系列的学习活动:先通过分组调查、全班汇总的方法收集并整理数据;再根据问题的背景选择合适的方法———复式统计表来描述数据,此环节将统计知识和方法的学习融于解决实际问题的活动中,有利于学生体会复式统计表的意义和作用;接着引导学生分析数据,解决之前提出的问题,并做出判断和决策“开设什么乐器兴趣小组”。帮助学生经历数据的收集、整理、描述和分析的统计全过程,让学生了解统计对调查实际问题、反映结果、研究和判断相关问题的作用,充分彰显统计活动的价值,积累统计经验,发展统计观念。

三、提供开放的数据分析,体会数据中蕴含着丰富的信息

【片段3】你了解到什么

出示数据:

师:针对各班参加体育活动的情况,你有何想法?

生1:喜欢打乒乓球的人数比较多,喜欢跳绳和踢毽子的人数差不多。

生2:五(1)班和五(3)班都是喜欢打乒乓球的人数最多,踢毽子的人数最少。

生3:五(2)班参加体育活动的人数比较少,需要加强体育锻炼。

师:相同的数据,从不同角度去分析,可以得到不一样的结论,数据中蕴含着丰富的信息。

思考:统计研究的基础是数据,核心是通过数据分析来实现对相关问题的了解和把握,数据分析是统计的核心。上述教学设计不仅仅满足于学生能从统计表中获取“数据的多少”“数量的大小”等信息,而是处于一个更高点来处理教学,通过开放性的综合数据分析,让学生了解对于同样的数据可以有不同的分析方法,需要根据问题的背景来选择合适的方法,从不同的角度分析数据,得到的结论也会存在差异。感受数据中蕴含着的丰富信息,增强学生利用数据的意识,发展学生的数据分析观念。

四、创设丰富的学习活动,体验数据的随机性

【片段4】你来做“决策”

师:观察上表中的数据,我校准备面向全校开设体育兴趣小组,如果你是校长,你的决定是…

生1:开设乒乓球兴趣小组,因为喜欢乒乓球的人数最多。

生2:先调查一下其他年级参加体育活动的情况,因为这里只是五年级学生参加体育活动的情况,不能代表全校。

师:学校开设体育兴趣小组,仅仅根据五年级的体育活动情况做出决定,合适吗?

生:可以扩大调查的范围,进行一个全校性的调查。

出示数据:

生1:开设跳绳兴趣小组,因为全校喜欢跳绳的总人数最多。

生2:还是开设乒乓球兴趣小组,虽然喜欢跳绳的总人数多,但高年级喜欢的人数较少,而喜欢乒乓球的人数处于跳绳和踢毽子之间。

生3:可以根据低、中、高年级学生参加体育活动的情况,开设不同的体育兴趣小组。

师:不同的年级,对体育活动的兴趣也不一样,仅根据一个年级推断全校是不科学的。数据范围越广,得到的结论就更加准确、合理,更能够说明问题。

思考:“面向全校开设体育兴趣小组,如果你是校长,你的决定如何?”设计这样具有现实意义和挑战性的情境,把学生推向“决策人”的高度,让其置身其中,目的就是为了让学生“慎重决定”,让学生思考以“五年级的体育活动情况”推断“全校体育兴趣小组的开设”是否合适,推理中用到的样本数据是否具有足够的代表性。其他年级的情况也许和五年级存在差异,需要有一个“扩大调查范围”的过程。使学生体会到:运用部分来推断总体不一定就是准确无误的,或者说从一个数据总体中得到的信息有时是不能应用到另一个总体上去的,要有足够的数据才能从中得到更加可靠的判断和结论。

8.数据分析的源头 篇八

同学们可能听说过谚语：矮娘矮一个，矮爹矮一窝；四十三，花眼关；七十三，八十四，阎王不叫自己去等.这其实都是一些数据统计规律.如最后一条虽然是借用了孔孟两大圣人的享年，但我国人口普查资料表明，在73岁和84岁时，人较易死亡，即其作为人类死亡线的两个峰值有着深刻的数据分析背景，

数据分析理论可追溯到距今近三千年的周朝著作《易经》，相传其为伏羲、周文王、周公旦等先后编撰，该宏著以大自然现象的数量表现为研究对象，以太极、两仪、四象、八卦、六十四支直至三百八十四爻的统计方法，通过各种演变结果进行推算和预测.后经孔子立著，在我国汉代以后产生了极为深远的影响.

1.原始统计思想.

数据分析可谓古而有之.数（shù）的概念源于数（shǔ），数（shù）由人类智慧所创造，可用来数（shǔ）各种集合中的对象数目，其与对象特征无关.如某个部落必须知道其有多少成员，有多少敌人，捕获了多少猎物等.即使一个人也需要知道他羊群里的羊有多少.或许最早的统计方法就是使用简单的一一对应原则来进行的，即不断地数（shǔ）与量（liáng）.最早人类可能是用手指记数，当十指不敷运用时，随处可见的石子便成了替代与补充，

《周易·系辞下》云：上古结绳而治，后世圣人易之以书契，百官以治，万民以察.显然记数的石子堆难以长久保存信息，故而产生了结绳记数：重要之事，则在某绳上系个大结：一般之事，则系个小结.这说明那时已用结绳法来表现社会现象的数量，并产生了简单分组（大事、小事）与简单分组总量指标（大事件数、小事件数）.后来，随着社会的进步和发展，书契记数诞生了.所谓书契就是在某些物品（如狼骨）上刻画符号，是一种以数字为主体的经济记录方法.结绳、刻痕之法大约持续了数万年之久，才迎来书写记数的诞生.

2.觅求数据规律.

数据分析之目的就是把隐藏在一堆看似杂乱无章数据中的信息集中和提炼出来，以寻找其内在规律，这可帮助人们做出正确判断，以采取适当行动.

古人在探索大自然奥秘的过程中，十分注重调查研究，可谓上至天文，下至地理，涉及很多方面，如在《周易·系辞上》中说：仰以观于天文，俯以察于地理，是故知幽明之故.大意为抬头仰望天象，低头查勘地理，因而可知幽暗和光明的道理.在《萃·彖》中有“观其所聚，而天地万物之情可见矣”，即观察事物的聚散情况，可探求其发展规律.而在《恒·彖》中有“观其所恒，而天地万物之情可见矣”，指观察其经常存在的部分，亦可了解到万物内在的道理，即透过现象看本质.“其称名也小，其取类也大”（《周易·系辞下》），则说明具体看一个事物是比较局限的，但其所代表的类别则有可能较大.止匕乃由个体来推论整体的性质.

“彰往而察来，而微显阐幽”“极数知来之谓占”都是说先要收集资料，了解过去，再根据一定的数学原理建立统计模型，才能预测事物的发展规律.可见古人首先对自然现象进行了广泛观察，找出了最为典型的事物作为代表，其次编制出了一套符合自然规律的符号体系，应用其去概括自然界万物的相互联系，用太极、两仪、四象、八卦、六十四支直至三百八十四爻来半定量地描述其复杂的动态变化.古人较多应用定性的类比方法找出不同事物之间的共同点，从而做出联想、推断和预测.

3.平均数的应用.

为了有利于数据分析，《周易》提出和应用了统计分组和平均数的概念.在《周易·系辞上》首先提出“方以类聚，物以群分”的统计分类思想，即我们通常所说的物以类聚，人以群分，通观《周易》，可见其体现了现代统计分组法的基本思想，即同类事物聚在一起不是偶然的，而是在同质基础上聚为一类，观察这些同类群体可洞察万物之本质，按不同类别分辨事物时，不要混淆其差别.

平均数思想主要体现在《谦》中，“谦，君子以裒多益寡，称物平施”.“裒”（póu）指减少，“益”为增加，“裒多益寡”就是指对研究对象的各个单位数量减有余而补不足，“称物平施”即指衡量事物要均等，故而大意为截取多余、增加匮乏，衡量事物的多寡而公平给予.这就为平均数理论奠定了基础.平均数就是对研究对象的某个数量标志的变量减有余而补不足所求得的一般水平.计算平均数的作用就在于衡量事物要均等.

需要说明的是，平均数有时可能会掩盖原始数据的某些信息，还会受到极端值的影响.如班级平均分数往往会因为一两名不及格的同学而大幅下降.在各种比赛中，采用“去掉一个最高分，去掉一个最低分，再取平均值”的方法，是因为将少数异常值去掉后计算出的平均值具有更好的代表性与稳定性，

9.淘宝后台数据分析 篇九

数据的价值

有多少人来过我的店铺？什么时间来？从哪里来？这些数据是我们每天必需掌握的数据，店里的哪些商品会比较热卖，我们所做的运营和决策都必需依赖大量准确地数据，很多部门需要这些数据，包括产品设计部门、营销推广部门、运营管理部门、售后服务部门 没有数据就没有发言权，任何的决策、管理都必须以数据为支撑 数据采集

1.店铺运营的基础数据

流量数据：页面停留时间、访问深度、访客数等 销售数据：成交用户数、客单价、支付宝成交量率等

转化数据：UV转化率、宝贝页面成交转化率、Call in转化率、询单转化率等，以下为我们要重点分析的数据： 流量数据

浏览量（ＰＶ）/访客数（ＵＶ）=平均访问深度

也就是说每个人平均的访问页面，这里我们希望数值越高越好，这样代表我们店铺的产品具有一定的黏度，客户停留时间长，这样买家才有可能令买家产生购买的冲动，我们的客服才有时间去进行引导销售 还有同样要关注的是宝贝页浏览量、宝贝页访客数。销售数据

在量子里面有一个销售分析模块，看到拍下的总金额和支付宝成交金额和客单价，用支付宝成交金额/拍下的总金额=支付宝成交率这个支付宝成交率在参加活动和运营考核上都是非常重要的，原因当我们支付宝使用率高的时候我们买家她在拍下你的产品之后她是非常愿意去付款的，不会因其他原因拍下了不愿付款而流失掉，这样表示我们的产品对顾客有足够吸引力的，也可以反映我们的销售团队能否有足够的能力让顾客来购买产品，同时，我们换一个角度在拍下没有付款的客户，我们去催款，形成交易，这样催款成交，远远比我们去开发一个新客户容易的多，所以我们要留意这些数据，不要忽略了这种催款的成交。Call in转化率=咨询用户数/访客数 询单转化率=成交用户数/咨询用户数 数据分析就是总结规律找原因 数据公式：

销售额=UV*UV转化率*客单价

销售额=宝贝页访客数*宝贝页成交转化率*客单价 这些公式可以为我们带来提示，访客数也就是我们的流量 流量=推广+搜索+其他

推广流量来自于硬广、钻石展位、直通车。淘宝客、专题活动 搜索流量来自于名称搜索、类目搜索

其他流量来自于收藏及后台、江湖及帮派、直接访问、站外推广、其他

如果我们销售额没有达到预期，我们来分析是流量原因，还是转化率原因，还是客单价的原因，如果是流量原因，那么我们的推广力度是否不够呢，我们的活动力度怎样，找更适合我们的一些方式去尝试来提高我们的流量，如果我们的流量上来了，其实这些都是为了提高搜索的流量做的准备，那么我们还需要对搜索来优化，也就是关键词和类目属性的优化，还有就是对宝贝进行优化，还可以利用收藏、帮派等来补充流量引进访客数。

流量图表中比例中要是有一项达到70%左右，那时不健康的，因为我们最终的目的是提高自然搜索的流量，要是这个没有达到，那就不健康了。

UV转化率=Call in转化率*询单转化率

如果是流量是足够的，但这些客户都不买那怎样处理呢，首先要分析是Call in转化率不高呢，还是询单转化率不高，找出问题所在。Call in转化率就是今天来的人有多少咨询旺旺，要是买家愿意来咨询旺旺的时候那代表产生了一定的购买欲望，那我们要考虑哪些因素影响到买家的购买欲望。

1、页面设计是否专业、精美、有没有风格

2、商品的展示，我们是否把商品的卖点和细节突显出来展示

3、商品的陈列，我们是否把买家最喜欢看的最愿意买的转化率最高的商品放在最多人浏览到的页面

4、促销活动，当买家有一点购买欲望的时候，因为店铺还有活动，那么她会因为活动优惠会马上决定购买

5、产品品牌，商城的客户对于价格的敏感度是低于集市的，客户希望买到的是品牌的服务、附加值、有质量保证的产品。现在买家不是图便宜是要攒便宜，要是以上的几点都做好了，那么我们的Call in转化率应该会提高了。

当我们的Call in转化率提高了之后，会有很多人咨询旺旺，是否能成交呢，那这里询单转化率的唯一因素就是客服，我们要统计客服有多少人咨询了没有买，我们一定要对客服有所要求，客服是怎样应对买家的，是否拥有专业知识，服务的心态是否好，这些都非常重要。

如果这个时候流量也高了，转化率也不错了，就是需调整客单价 客单价=商品单价*平均购买数量

店铺里的产品一定是有一些牺牲商品的利润来获取较大流量的，有一些是季节性比较热卖的，会带来利润的，同样有些产品价格要适当高一些，来体现我们店铺的品牌和实力。

平均购买数量就是我们的关联销售做的怎样的表现，影响到这些的是我们的客服推荐、商品搭配和促销活动。访问黏度

平均访问深度、人均停留时间、页面调试率、实时客户访问路径，这些数据是Call in转化率是有关系

搜索关键词、店内搜索关键词、淘宝搜索关键词

行业热卖关键词，我们要知道行业最热卖的关键词，以及买家最想买，最关心的东西，以及我们店铺里面有没有买家喜欢的东西，已近买家到了我们店铺想买什么东西，这些我们都可以从这些数据得到。

这些数据拿到之后我们可以进行产品结构的调整、进行宝贝标题调整和宝贝属性优化等 宝贝相关关键词分析

促销宝贝明细：我们可以分析看看，促销产品中访客数最多的宝贝成交转化率不一定是最高的，那我们要分析一下这个宝贝的详情是否有些地方需要修改，我们的Call in转化率、询单转化率的问题所在，我们要对客服的质量进行考量。还有我们可以把宝贝成交转化率高的宝贝加大展现的机会和力度。

零成交促销宝贝：不是所有的宝贝进行了促销之后都会有成交，如果这个宝贝的跳失率为50%的话那么意味着有50%的买家会因为看了这个宝贝而直接离开我们店铺，这个宝贝如果没有流量的话零成交那正常，如果是有大量的流量而零成交，那这个宝贝就不正常，它会赶在我们的客户。我们要让成交转化率高的宝贝让更多的人来访问它。我们要对访客数高的而转化率低的宝贝寻找问题所在，有可能是因为大的活动而拉下了转化率，或者是宝贝的描述 不够吸引，宝贝的卖点不够吸引。

如果我们的宝贝卖的的不好的，需要调整的是：促销活动的设计、产品结构的调整、关联销售设计等 服务满意分析

10.商品数据分析简历 篇十

姓 名：李xx 性 别：男

婚姻状况：未婚 民 族：汉

户 籍：河北 年 龄：29

现所在地：山东 身 高：178

联系电话：135****7758

电子邮箱：XX@qq.com

求职意向

希望岗位：数据分析师

工作年限：6年 职称：无职称

求职类型：全职 可到职日期：随时

月薪要求：面议

工作经历

xx年3月―至今 xx有限公司，担任数据分析师。主要工作是：

1、根据业务需求，制定用户使用行为数据的采集策略，设计、建立、测试相关的数据模型，从而实现从数据中提取决策价值，撰写分析报告;

2、跟踪并分析客户业务数据，为客户的发展进行决策支持;

3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值;

4、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。

xx年3月―xx年7月 xx有限公司，担任数据分析助理。主要工作是：

1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘，熟练制作数据报表、撰写评估分析报告;

2、独立完成用户行为特征与规律的分析，关注市场动态与风险，为产品方向提出合理建议;

3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和方法论;

4、针对历史海量商业数据，能及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持;

5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。

项目经验

5月xx项目，项目职责：1、收集用户使用行为数据;2、完成行为数据的分析;3、制定模型与产品运营间的联动接口。

教育背景

毕业院校：xx大学

最高学历：本科

毕业日期：XX-07

专 业：统计学

主修课程：数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程、数理统计、抽样调查、多元统计、计算机应用基础、程序设计语言、数据分析及统计软件、回归分析等。

培训经历

XX年3月至XX年10月 数据分析与SAS培训

主修课程：SAS体系内容、ETL技术、SAS分析技术、假设检验、方差分析以及各种模型分析等。

通过本次数据分析培训，全面掌握了SAS的内容，如逻辑库及操作符与SAS的表达式等，能够完成复杂数据步的控制，数据集整理以及主成分分析、因子分析等，提升了数据的分析能力。

语言能力

英语水平：优秀

国语水平：优秀

粤语水平：较差

专业技能

1、具有扎实的统计学专业基础知识，掌握常见的统计方法;

2、熟练掌握常用的数据挖掘方法，算法和相关工具、熟练使用SAS软件;

3、数据处理能力很强，熟练使用Office软件;

4、有良好的逻辑思维能力，注重细节、对数字敏感，能挖掘数据背后的意义，能够独立完成、撰写业务数据分析报告。

附：

不同的职位要求不同的简历

11.大数据分析的变革 篇十一

网络互联日益普遍，企业开始专注于挖掘尚未开发的数据潜力，以提升工作效率，而如何处理数据才最有意义?微软亚洲研究院常务副院长赵峰博士向《科技创业》杂志记者展望了物联网数据分析技术的发展趋势。

赵峰主要从事机算机系统、无线与网络、硬件计算、软件分析等领域的研究工作。在加入微软亚洲研究院之前，他曾担任微软总部雷德蒙研究院的首席研究员，负责网络嵌入式计算组，领导开发了微软研究院传感器尘粒、微型网络服务、SenseWeb和SensorMap、数据中心基因组等项目。借助他的多项研究，如今的微软数据中心被誉为全球仪表化与监控最为密集的云计算基础架构。

《科技创业》：物联网的数据有什么特点?

赵峰：物联网产生的数据多是实时的，且与物理世界相关，具有空间及时间的概念。另外，数据量也非常大。因此在抽样过程中，研究人员需要确定什么数据是最有价值的、应该在什么时侯采集、以及如何用最小的数据量达到分析目的，以免浪费宝贵的电能和网络资源。收集用户的传感器信息的同时，还需注意对数据进行隐私屏蔽处理。

《科技创业》：如何使数据流具有预见性?

赵峰：你说的可预见性，就是采集到有用的数据。一般方法是根据先验的数据建立模型，推测今后会有什么样的数据，哪些地方存在有价值的信息。以采集北京交通事故信息为例，解决方案是根据以往交通数据，在事故多发地段多放些传感器。另一种方法是从软件、传感器编程方面着手，提高抽样频率和范围，以免漏掉重要数据。物联网数据处理和其他的数据处理不同，数据时刻不间断地流进来。因此，在把数据流存入大型数据库的同时，需要用实时处理工具及时提取关键信息。

《科技创业》：微软在数据流的实时处理方面做了哪些研究?

赵峰：在前端处理环节，我们的智能传感器具备简单的检测机制，数据一进来就能进行过滤，然后筛选重要的部分传到云里，提高网络的使用效率，同时节省功耗；针对后端处理器上的智能处理环节，微软推出了StreamInsight，这个数据库系统能够采用多种方法对数据流进行分析和过滤。

《科技创业》：能否谈谈将于明年推出的数据处理工具SQL Server；2012?

赵峰：新版SQL将提供新的数据探索和分析方法，以及可视化的应用。通过对多种产业及领域的调查，我们发现多数公司的数据分析师没有很好的分析工具，这就无法从数据中及时看到有用的趋势。如果一家汽车销售商想要找出最近几年越野车在美国销量下跌的原因，通过观察油价的变化，可以发现两者是负关联的。但更多时候，人们在做数据分析之前并不知道分析对象可能与哪些数据关联。新版SQL将针对这类应用提供交互式的分析工具。数据存储更是现今企业面临的问题。目前企业的数据量增长速度很快，而新增计算机的采购预算难以跟上这个增幅，这就对数据存储及处理方法提出了更高的要求；此外，以前的数据多数比较结构化，而现在的很多数据不是这样的。SQL Server2012将针对上述问题提供新的数据整合工具。

《科技创业》：我们未来看到的数据处理过程将会是怎样的?

赵峰：就像制作PowerPoint那样。数据分析师的很多工作就是做图和表，有些报表比较简单，每年都大同小异。但数据量和复杂性的快速增长对分析和展示形式提出了新的要求，分析师需要更灵活的探索工具，将关键数据的关系投影出来，做成“PowerPoint”，展示给同事和同行看。很多时侯，这些图的制作过程不会是预先想好的，而是交互式的——先假设大概需要这样画，画好后看上去不对，再进行新的假设、分析和修正。

《科技创业》：这些数据分析方案，是否会对网络的优化产生影响?

12.大数据时代下的数据分析探究 篇十二

关键词：互联网,数据挖掘,大数据,数据分析

1 我国现阶段大数据分析发展状况

由于只有对数据进行准确的分析和整理辨别才能够真正获得其中所隐藏的价值, 所以数据分析是处理数据的重中之重, 大数据当中的信息数据量是相当巨大的, 这就对信息数据的储存分析和查询提出了更高的标准与要求, 从实践的视角来讲想要进行大数据分析就要从对传统数据分析方法当中寻找和摸索出一种全新的分析模式, 找出致使实际状况发生的根本原因, 并利用预测和模型对其进行优化, 进而能够在多个行业领域当中不断创新和完善。近几年来“大数据”这个概念在各个行业领域当中被媒体不断提出, 然而我国的“大数据”分析还属于刚刚起步的阶段, 从现阶段我国所有行业当中只有很少数的一些行业和现代企业单位对大数据进行了初级的分析与应用, 在进行业务决策的过程当中将大数据分析结果来当作依据, 我国大数据分析主要运用在保险和银行及电商领域当中。目前在大数据分析技术方面, 已具备比较成熟的数据分析技术如现有的信息数据挖掘技术与商业智能技术, 并且被很多行业所运用, 特别是在电商行业当中运用该种技术对大数据进行分析, 进而使行业总体的运行效率得到提升的同时对行业总体的经济效益也起到重要的促进作用。从信息数据的来源层面来考虑, 在实际当中很多企业都是对其自身所具备的累计数据进行分析, 进而解决所出现的问题, 而且针对问题本身来搜集相关信息数据, 并没有运用互联网当中的大数据来分析自身问题, 并没有发挥大数据的真正作用和价值。

2 大数据的分析模式和分析技术

大数据具备“多源异构”的特点, 对大数据进行分析就是对数据进行逐层降维并归纳与分析的过程, 以数据收集根源来划分可以把大数据要处理的分析数据分成以下几种类型。

(1) 在每一个网站当中用户的浏览和点击量, 各种类型网站和网页当中信息内容的变动, 通过各种搜索工具当中各种词语的搜索次数, 网络实施监测信息数据等。

(2) 通过对这些数据的分析能够对用户的日常行为活动, 对计算机网络系统所进行的操作和系统正常运行的状态进行了解和分析。

(3) 通信领域当中的个人信息通话地点时间及各种信号指令信息数据。

(4) 我国社会当中的各个行业领域当中所统计出来的信息数据。

由于这些信息数据的来源是各不相同的, 是非结构化的信息数据, 对这种模式进行分析的特征为:在互联网当中所产出的各种信息数据, 主要被运用在创建搜索引擎利用搜索工具对信息数据进行检索处理, 伴随着互联网技术的迅猛发展, 大数据分析搜索引擎和出现可以高效在巨大容量的信息数据当中提取出具备一定价值的重要数据, 日志数据是计算机用户日常浏览互联网络与记录计算机系统的日常运行而生成的, 对其进行分析能够依据具体状况使计算机系统得出的结果更具智能性, 分析网站数据及日志信息的模式基本相同, 皆是对数据进行细密的分析继而获得具备价值的数据, 此种处理模式被叫作“离线批处置模式”;在通信行业当中的数据分析, 分析人员通过对信息数据的细密分析进而实现总结查询与归纳, 同时在短期内得到最高价值意义的数据信息, 进而能够有效提高用户体验, 同时保证体系的交互性, 此种分析模式被叫作“查询式分析”模式;对我国经济比较重要的行业领域当中各种类型的数据进行监控的模式被叫作“实时数据分析模式”。

数据分析作为处理大数据的核心, 以往传统的数据分析都是对结构型数据进行分析, 基本程序为:将结构化数据储存到数据库当中, 以此为依据建立数据信息库, 根据问题的实际需要建立相关立方体继而进行综合性的分析, 这种分析方法分析结构化数量较小的数据时比较高效, 对于大数据来说就会出现诸多的问题, 所以有关技术人员研发出了Hadoop技术, 并在分析大数据当中更得到了广泛运用, 该技术是以Java分布式密集信息数据处置与分析为基础的一种软件框架, 用户能够在不熟悉分布式底部细节的状况之下研发分布程序, 进而利用其集群的力量来进行高效的运算与数据的储存。

3 挖掘数据所运用的方法

进入大数据时期以来挖掘数据是非常重要的工作, 大数据挖掘就是在不够完全的、海量的、不清晰的、随机生成的巨型信息库当中挖掘出具备实际价值和意义的信息数据的过程, 还是一个为决策提供支持的过程, 是以人工智能及模式及机械学习和统计学等多科学课为基础来实现的, 挖掘大数据的主要方法包括分类和聚类与回归分析法等方法, 这些挖掘方法从多种视角对大数据进行挖掘。 (1) 分类挖掘, 这种挖掘方法就是将数据库当中具备相同特征的数据进行分门别类, 这样做的主要目的就是建立起分类模型, 进而把数据库当中的数据项反映到既定的类别当中去, 比如淘宝网的商铺通过对用户在一个阶段当中所浏览与购买的商品数据类别进行划分, 向用户推荐有关的商品, 进而提升浏览点击量和销售量。 (2) 聚类和分类挖掘法基本相同, 不同点在于二者的目的不同, 聚类是对数据的相同点与异同点把数据分成不同的种别和类型, 同一种类的数据之间存在较大的相同点, 不同种类的数据相同性较小, 跨越类别的数据不互相关联。 (3) 回归分析就是对数据库当中信息数据的特征和属性进行分析, 利用函数对信息数据进行表达, 进而反映出属性值之间互相依存的联系, 这种方法比较适用于对数据序列进行预测和有关关系的分析当中。

参考文献

[1]王悦.数据挖掘技术探讨[J].信息科学, 2012 (6) :12-18.