数据分析师和大数据（共10篇）
数据分析师和大数据 篇1
云计算和大数据环境下的在线教育研究
1.引言
当前云计算和大数据技术的出现，面对在线教育交互中产生的大量复杂数据，可以实现识别、分析、挖掘并组织隐含在学习者交互过程中的结构化、非结构化数据信息，开发交互过程数据的价值，发现其隐性诉求并预测学习支持服务趋势，并以其为导向改进和拓宽在线教育服务，达到在线教育服务与学习者需求的双向平衡。本文就是立足于对在线教育的交互瓶颈和需求分析，构建基于大数据和云计算支持的在线教育交互平台模型。重点研究交互平台功能实现，使在线的学习者和教师可以实现完美的在线交互活动，并且对交互的数据进行深入挖掘分析，解决目前在线教育所面临的弊端。
2.在线教育交互平台现状分析
在线教育交互分为个别化交互和社会性交互，前者是学习者和学习资料之问的交互，后者是学习者和教师或者学习者之问的交互，社会性交互是提高在线教育交互水平的关键因素。随着在线教育的交互信息资源增加，在线学习者和在线教师的需求不断发展和提高，在线教育出现了许多问题。
针对服务应用。目前在线教育的交互平台缺乏统一身份认证体系，需要进行身份重复验证，给用户造成不便同时给系统增加安全隐患；缺乏统一的应用展现，用户信息分散在各个应用中，且服务功能重复，堆砌浪费；使用方法、界面和质量不统一，给平台使用和维护管理造成不便。在线学习时间的碎片化趋势对学习者的终端设备要求很高，造成学习质量下降；缺乏跨终端的资源共享系统，影响学习效率和满意度，改变终端学习，增加数据丢失、病毒入侵等安全问题。
针对信息资源的存储和分析挖掘。随着在线学习者和在线教师的服务需求日益个性化和专业化，对于服务质量也越来越看重，在线教育交互平台必须根据在线学习者和在线教师的需求作出相应的策略改变，以适应服务需求的不断改变和提高。由于在线教育是基于互联网的学习方式，学生和学习资源、教师与学生、学生与学生之间的交流是通过网络全方位进行，所以需要通过对学习交流的分析挖掘出在线学习者和教师的需求。在线教育的信息资源总量日益增大，主要的数据资源包括结构化和非结构化信息，以及在线教育平台内部以异构化数据为主的相关信息，且每天以大量的非结构化数据和异构性数据资源为主。但是目前对于这些异构性数据和非结构化数据的记录、存储和统计技术，完全不能满足在线教育交互平台的数据需求。因此对平台产生的结构化、非结构化、异构性大量数据进行分析和深度挖掘潜在价值成为必然，为在线学习者和教师反馈快速、及时、高效、安全的信息分析结果。3.在线教育交互平台应用云计算和大数据
3.1 云计算和大数据与在线教育交互平台
云计算是通过互联网络庞大的计算处理能力，将待处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算和分析，最后将处理结果回传给用户。大数据技术是数据分析的前沿技术，需要从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，是需要新处理模式才能实现更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。云计算强调的是动态计算能力，大数据注重的是静态的计算对象。云计算弥补了目前大数据的存储和运行的最大问题，就是提供了运算平台，而大数据则运用分布式处理手段应用于这个平台之上，两者是相辅相成的关系。
云计算与大数据结合应用，前者强调计算能力，后者看重存储能力。大数据需要处理大量复杂数据的能力，包括数据获取、整理、转换、统计，即强大的计算能力，而云计算需要大量数据作为运算的基础，所以两者的结合是必然趋势。实际应用中，云计算的出现和兴起促进了大数据的广泛应用，而大数据和云计算的结合应用更是出现在许多领域，现已扩展到公共问题领域。但是目前还没有进入在线教育行业。
借助云计算的优势，在线教育交互平台上的用户无需考虑在线学习时终端设备的运算、存储和负载能力的问题，可以更好的实现教育资源共享和教育网络协同工作，大幅度提高教育资源的利用率和运行效率。云存储屏蔽了数据丢失、病毒入侵等问题，保障了数据安全和用户信息私密，是在线教育交互平台最安全可靠的数据存储中心。用户使用终端设备访问教育资源进行在线学习和交流，都会产生并积累大量结构化和非结构化数据，不仅体量大而且增长速度很快。其中非结构化数据已占数据总量的八成以上，但目前的数据分析处理算法和软件不能达到对非结构化数据的处理要求。大数据技术的应用却可以高速实时处理在线教育平台产生的复杂海量数据，为在线教育平台实时洞察学习者的变化、把握学习者的需求、提高教育质量提供支持。对在线教育平台上大量的不相关信息，进行深度复杂分析，为未来教育需求趋势提供预测分析，这是应用大数据的在线教育与传统在线教育本质的不同。
3.2 基于云计算和大数据的在线教育交互平台应用模型分析
根据上述分析，随着在线教育日益同质化，在线教育机构需要在保障教育资源丰富和高质量的同时，更好的分析在线学习者和教师的偏好，为平台的每个用户提供有针对性的个性化服务。下面将利用云计算和大数据的优势构建符合学习者和教师需求的高质量在线教育交互平台模型，如图1所示。
应用云计算和大数据技术的在线教育交互平台主要分为用户应用服务层、数据资源处理层、基础设施硬件层三部分，依次分析三部分功能实现。
3.2.1用户服务应用层
在线教育交互平台的用户主要为两类，即在线教师和在线学习者。针对不同的用户，访问的授权和界面不同，尽可能为用户提供个性化的精准服务，主要表现为属于用户自己的展现网页。服务应用内容主要分为四类，包括在线教学内容、教学管理、交流互动和学习管理，如图2所示。
服务应用层是资源对外交互的窗口，是用户使用资源的桥梁，与用户体验的便捷性有很大关系。因此应用服务层是根据用户需求，对信息资源请求重构和提供，实现信息资源的服务分类，用户享受个性化的服务资源。
平台对每个用户展现的内容是不相同的。针对教师，平台实时反馈在线学习者的情况和分析结果，尤其是对学习者的学习风格和偏好的分析，实时跟踪学生在课前、课中和课后的情况，完成课程反馈，对学生在平台上的行为、学习记录智能跟踪记录分析。针对学习者，构成学习、答疑、测评、互动四位一体的学习模式，运用丰富的学习资源，根据后台的数据挖掘。提供学习进度安排和个性化的学习方案。实现以学生为中心的在线教育方式。实现自主个性化学习、个性化即时笔记、针对性课程复习和测评，多方式在线交互的方式。
在线教育交互平台的用户看到的是良好的服务交互界面，无需知道后台数据资源整合过程，完全由平台的数据资源处理层完成，所以拥有更好的用户体验。平台是所有教学资源的集散地，整合资源方便统一管理和使用，同一份资源，只需保存一份，通过资源关联，可以在任意系统中快速调用。同时避免数据库急剧增长，极大地减轻网络负荷，减少用户和平台的工作时间，维持资源唯一性，资源发生更改时所有使用该资源的应用均自动更新。
3.2.2数据资源处理层
中问层是数据资源处理层，主要为三部分。第一部分是对数据进行标准化处理，第二部分是进行数据挖掘分析整合。第三部分是数据库。中问层的核心是第二部分，也是在线教育交互平台的核心。如图3所示。
面对迅速增加的复杂数据，在线教育交互平台利用云计算和大数据进行现代数据管理，支持所有数据类型，如文件、图片、视频、博客、点击流和地理空问数据等，并以“云存储”持久存储于数据中心，保持数据实时更新，实现数据共享、分析、发现、整合和优化数据，提升数据价值。
利用负载平衡优势，有效透明地扩展网络设备和服务器的带宽、增加在线教育交互平台的吞叶量、加强平台网络数据处理能力、提高服务的灵活性和可用性。面对用户大量的并发访问或数据流量，可以分担到多台设备上处理，减少教师和学习者的等待响应的时间；同时做并行处理，处理结果汇总返回到在线交互平台，平台系统处理能力得到大幅度提高。
离线数据是用户访问的各种数据库中的信息资源，是从服务器端、客户端、代理服务器端中采集的用户访问信息和行为信息。利用大数据技术进行数据处理，清除不需要的数据，用聚类、分类等算法对处理之后的数据进行模式分析，成立样本数据资源为数据流挖掘分析作准备。在线数据是由于数据流的动态性和流量大的特点，在实现数据流挖掘时，对流入的数据流，利用云计算做到占用内存少，处理速度快，实现关联规则、分类和聚类的挖掘。
整合数据是将离线数据作为样本库的参考，对在线数据进行分析，及时有效的反馈结果，并且随着时间的推移和用户对信息资源的需求改变，及时更新资源分析结果。通过数据挖掘过程，对数据过滤、分析和整合，建立多资源分类结果，按照用户的不同需求进行决策，形成索引为用户访问和使用服务提供便利。整合数据主要是为整合用户做准备，将用户的信息资源进行相似度分析，对于类似的用户归类，进行同类信息资源的分配。根据在线学习者的基本信息、学习风格、学习满意度和学习感知四维度的服务需求，可实现用户的定制服务、个性化服务、精准服务，便于用户方便提取自己需要的资源。最后将用户需要的资源根据授权不同。做统一标准化处理。上传至服务应用层，展现于用户的界面。
4.基于云计算和大数据的在线教育交互平台应用优势
云计算和大数据结合对在线教育的发展具有巨大的促进作用，不仅是针对提供的服务，更是对教育发展的促进，增强在线教育的核心竞争力，保持在线教育的健康发展。4.1实现针对不同用户的个性化精准服务
在从以资源为核心的在线教育平台建设到以用户为核心的个性化在线教育平台建设过程中，最主要的变化的就是针对不同用户提供不同的个性化服务。而云计算和大数据的应用就在于加强对在线教育的平台用户研究与交互数据的分析利用。并基于分析结果。改善服务内容，提升个性化服务的质量，完成平台对用户的跟踪服务、精准服务、知识关联服务和宣传推广服务。面对平台快速增长的数据，从中提取有价值的信息，实时分析反馈，建立不同类别的用户模型，达到针对不同用户提供针对性服务、增强用户体验、提高服务质量的目标。即使分析的数据源相同，但是由于提供对象不同，分析结果会不同，提供的服务也不同，做到精准服务。即使是同类用户，针对不同的个体，分析数据源不同，结果不同，提供的服务也不尽相同，做到个性化服务。
4.2提供教育发展动向以及热点的变化
通过大数据和云计算技术，改变了被动更新教学资源的情况，变成根据在线学习者的需求主动更新资源，提升了在线教育平台的作用。不仅为在线学习者提供了需要的学习资源，也为在线教师提供更有质量的教学资源和研究依据。在线教育交互平台通过对用户数据的收集、整理、分析、深度挖掘和汇总，在宏观上分析相关教育领域的发展动向和热点变化，更快地洞察最新的学习者兴趣走向，以及相关领域的内容进展，更新在线平台的学习资源，并且保证学习内容的实时性和前沿性。同时通过汇总结果有效评估在线学习者对各种教学资源的使用情况，并且根据热点分析和目前已有教学资源交叉对比，可以有效评估教学资源的质量，利于在线教育交互平台持久发展。4.3提供无限量的数据存储能力和更可靠的数据安全性
随着在线教育交互的发展，信息数据量迅猛增长，产生出大量的半结构化、非结构化信息数据，对存储的要求愈加严格。云计算的出现使得海量数据的存储与运算得到了解决，分布式存储的方式可以持续收集大量数据，不会造成存储空问的不足。在线教育交互平台应用“云存储”方式，保证存储数据的可靠性，并能够实时更新，有效解决海量数据资源的查询、管理等问题。云计算使用数据多副本容错、设备同构可互换等手段来保障平台的数据存储安全。数据存储到“云”中，不会受到计算机病毒或硬盘损坏造成的数据丢失。同时解放了用户对终端设备能力的要求。4.4提高在线教育交互平台管理能力
应用云计算和大数据的在线教育交互平台，能够面向具体应用的数据需求，做到快速、及时和有效地响应。根据需求的变化和增长，平台具有很好的性能扩展空问和扩容时稳定和可靠的支持，高效处理多种类型数据。在线教育机构以此平台为基础利用云计算技术和大数据的优势，充分挖掘自身数据价值，实现数据资产从成本中心到利润中心的转变。通过整合数据资产，对数据资产进行标准化，形成灵活可扩展、易于更新、可管控的、可隔离、绿色环保的高效分析型数据管理交互平台，实现支持标准开发、用户自服务、多元化开发多种应用支持模式，形成松祸合、可异构的基础数据和应用数据两级数据管理层次。同时，在线教育机构可以驾驭自身数据资产，全面提升平台的数据信息管理能力，尽力获取对在线学习者和在线教师的洞察，以数据驱动在线教育的发展。
5.结论
对于在线教育交互这个重要研究领域而言，云计算和大数据技术的出现不仅影响着在线教育交互的形态，也为交互信息分析提供了新的思路和手段。一方面，新的技术使交互行为不断向着实时化和碎片化的方向发展，使交互过程日益复杂；另一方面，新的技术又使获得大量交互数据、特别是行为数据成为了可能，从而有更多了解在线学习过程和进行教学决策的依据。在线教育交互作为信息服务，尽管在线教育交互平台有资源的优势，但在技术等方面的劣势也限制了其本身的发展。本文构建基于大数据和云计算支持的在线教育交互平台模型，分析平台的功能实现，使在线的学习者和教师可以实现完美的在线交互活动，总结出利用云计算和大数据的在线教育交互平台的特点优势。因此，在线教育交互平台的快速发展需要利用云计算和大数据创新提升在线教育交互的核心竞争力。
数据分析师和大数据 篇2
春江水暖:统计推断
“竹外桃花三两枝,春江水暖鸭先知”出自北宋诗人苏轼著名的题画诗《惠崇春江晚景》,作者寥寥几句,勾勒出早春江景的优美画境。特别是“春江水暖鸭先知”,把水温冷暖描绘得富有情趣、美妙传神。由画中“桃花初放、江暖鸭嬉、芦芽短嫩”,推知画外“河豚欲上”的初春气息,我们除了从中欣赏画中有诗、诗中有画之外,还可以找到统计推断的影子。
统计推断是根据随机性的观测样本以及问题的条件和假定,对未知事物作出以概率形式表述的推断。概率论是统计推断的理论基础。统计推断问题常表述为:所研究的问题有一个确定的总体,其总体分布未知或部分未知,通过从该总体中抽取的随机观测样本作出与未知分布有关的某种结论。统计推断的基本问题可以分为两大类:一类是参数估计问题;另一类是假设检验问题。如上述题画诗通过随机抽取一个“鸭嬉”画面,测得“江暖”,进而推断早春真的来了。如果研究的问题是“早春是否来临”,就需要通过样本“鸭子是否入水嬉戏”检验这个命题是否成立,这也是一种推断形式,即假设检验。由于统计推断是由样本推断总体,因此根据样本对总体所作的推断,并不能做到完全精确和可靠,其结论要以概率的形式表达。也许作为样本的江水受光照的影响有冷暖之别,并非春来;或者嬉水的鸭子并不惧寒冷,也未可知。统计推断的目的,本来就是利用问题的基本假定及包含在观测数据中的信息,作出尽量精确和可靠的结论。
常用的抽样方法有:简单随机抽样、周期系统抽样、分层抽样和整群抽样。采取适当的抽样方法确保抽样的代表性,可有效地控制和提高统计推断的可靠性和正确性。比如此诗中除了“江暖鸭嬉”,还有“桃花初放”、“芦芽短嫩”等抽样结果共同来支持早春来临的结论。
在水一方:数据挖掘
“所谓伊人,在水一方”出自诗经秦风《蒹葭》,抒发主人公河畔倘佯,凝望对岸日夜思念的意中人之情,虽望穿秋水、可望难即,但其孜孜以求、执着追寻之意,颇有数据挖掘的意思。
数据挖掘(Data mining)又称资料探勘、数据采矿,是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的一种决策支持过程。主要基于人工智能、在线分析和处理、情报检索、机器学习、模式识别、专家系统、统计学、数据库、可视化技术等诸多理论和方法,高度自动化地分析相关数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整策略,减少风险,做出正确的决策。针对市场企业而言,数据挖掘是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料,以找出不同的客户或市场划分,分析出消费者喜好和行为的方法。数据挖掘是知识发现过程的三个阶段(数据准备、数据挖掘、结果表达和解释)之一,主要是通过与用户或知识库交互分析每个数据,从中寻找规律,其任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析,等等。
生活中有很多数据挖掘的例子。比如在传统市场营销中,街上派送的宣传单、手机上的广告短信、推销电话等,都只是基于人群或者简单的用户、住户信息推送的,盲目且浪费。数据挖掘则以市场细分原理为基础,假定“消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明”。通过收集、加工和处理消费者消费行为的大量信息,确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求,进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为,并以此为基础,对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销,这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比,大大节省了营销成本,提高了营销效果,从而为企业带来更多的利润。又比如,当银行账户申请双人联合账户时,可通过联合账户的数据挖掘,分析推断该用户是抱得“伊人”归,还是仍然隔岸相望,来决定向用户定向推销用于房贷、教育投资等业务,还是转而推送婚庆商品和服务业务,或者推送特快专递鲜花、礼品等业务。
上善若水:大数据
“上善若水,水善利万物而不争。”语出《老子》,意为最高境界的善行就像水的品性一样,泽被万物而不争名利。水有滋养万物的德行,它使万物得其利,而不发生矛盾、冲突。海量的大数据,最终能不能成为这样一种水,值得期待。
1980年,未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》中,将大数据赞为“第三次浪潮的华彩乐章”。受技术所限,大数据时代并未随之到来。直到2009年前后,大数据才开始逐步受到信息技术行业的关注。在历经批判、质疑、讨论、炒作等种种之后,大数据终于迎来了2013年———媒体所称的大数据元年。大数据到底有多大?有资料预计,2013年世界上存储的数据能达到约1.2泽(12亿TB)字节,印刷成书可以覆盖整个美国52次,存于标准光盘则可以堆成五堆,每一堆都可以高达月球。专家预测到2020年,全球每年新创的数据容量将会达到40泽(400亿TB)字节,如果要用标准光盘储存互联网在一天里传送的数据,大约需要2.5亿张光盘。
大数据的原理在统计人的眼里并不复杂,从抽样调查的角度看,样本选取的越多,得到的统计结果就越接近真实的结果。从海量的、多样的、迅速更新的数据中实时“提纯”出有用信息,就是大数据的意义所在。越来越多的政府和企业,迅速涉足这些隐藏在数据汪洋中的大金矿。许多世界级的互联网企业、社交平台、电商,就连商场营销和影视制作都有大数据的身影。比如一举成名的美剧《纸牌屋》,就是源自美国视频网站Netflix对喜欢BBC剧、导演大卫·芬奇和演员凯文·史派西的用户数据中的交集数据分析,打造出的一部“大数据”剧集。
乐跑吧：和大数据一起奔跑 篇3
这是一款聚集跑步爱好者的社交平台，在这个平台上可以通过平台约跑、比拼，成为一名真正的运动达人。
乐跑吧负责人邳静雷就是一名运动爱好者。他兴致勃勃地向记者介绍了设计初衷：据不完全统计，中国现有100万的跑步发烧友，1000万的跑步爱好者，跑步人数以50%-60%的年均速度增长，热衷跑步的人群基数庞大，所以，跑步市场未来的发展空间是巨大的。
乐跑吧是一群富有激情和想象力的年轻人，他们想在运动市场闯出一番天地，经过多次设计，乐跑吧横空出世。其与一般的跑步软硬件产品不同，除了手机GPS定位、计步、测距等功能外，更专注于利用数字移动终端的普及和便捷，搭建以共同爱好为基础的社交关系，开掘跑步者自我激励、相互交流的精神需求，以此增加平台黏性。
就是说，使用者只需要登录微信公众号，就可以在这里找场地、看天气、听歌曲、普及跑步知识，最重要的是可以找到志趣相投的跑步爱好者，约跑、比拼、晒成绩、比数据、论装备、建圈子。
邳静雷表示，乐跑吧还会将跑步爱好者们在使用平台时所产生的各项与跑步相关的生活习惯及消费数据全部搜集记录到数据库中，以开发更多应用。
那么，乐跑吧究竟是怎样进入公众视野的呢？
兴趣让我们相聚
“吉鸿昌先生说，人的每一步行动，都在书写自己的历史。乐跑吧则引导大家，走出一段丰富多彩、以运动健康为导向的历史。”
乐跑吧团队一共11人，其中5人为人大MBA在读学生，创始人为2013级P3班黄克、邳静雷，曾代表人大参加第三届亚沙赛，获得团体冠军。
一次跑步中，邳静雷萌发了利用互联网将跑步人群聚集起来的想法，“天气预报、跑步安排、交流分享等服务，将提供给一个精神和物质需求相近的人群。”邳静雷在图纸上绘制了“乐跑”项目：“平台产生的巨大数据，会产生无限的应用和商业想象空间。”
后来因黄克、邳静雷都爱好跑步，并看好运动健康产业，便一起策源了“乐跑吧”的产品雏形。
他们的目标和愿景，是把“乐跑吧”做成世界最大的跑步运动社区，让所有跑友和想要运动的朋友们，一起行动，一起快乐奔跑。这样的梦想起源于对于跑步的热爱，更来源于深思熟虑后的笃行。
他们的品牌理念是：
行动：每个人都有开始的那一天。
快乐：既是运动的理由，也是结果。
在一起：每个人，都能找到自己的跑友。
所以，这个产品是一群年轻人的梦想，是一群年轻人的产品。
大赛崭露头角
为了能让创建的产品可以得到更多人的认可，邳静雷和他的团队参加了“云上贵州”大数据比赛，一路角逐，挤进决赛。
“我看好这个团队，他们融资计划是10%股份，150万元。我想多投一些，投20%，投资这个团队的未来！”
当赛伯乐的董事长朱敏先生，在决赛的舞台上抢过话筒脱口而出投资计划时，贵州电视台的演播大厅里迎来了无数的欢呼与掌声。代表中国人民大学MBA参赛的乐跑吧团队，通过PPT演讲《大数据&大健康》，不仅一举拿到50万元的参赛奖金，还获得了赛事总评委的投资意向，项目演讲者邳静雷向观众们深深地鞠躬。
“云上贵州”大数据商业模式大赛是贵州省委主办，共青团中央支持，阿里巴巴、百度、赛伯乐投资集团、中软国际联合协办的全国大数据创业大赛。赛事从2014年9月中旬开始报名，经过2轮初赛、2轮复赛、1轮决赛后，终于在2015年4月迎来了全国总决赛。乐跑吧团队代表人大MBA组队参赛，经过层层比拼、5轮项目路演，从海内外4700多支参赛队中脱颖而出，杀入最后20强，在美丽的林城贵阳，角逐最终大奖。
这半年的比赛和创业过程中，无数的人大MBA教授、企业导师为乐跑吧提供咨询、出谋划策，并坚定不移地力挺几位同学。团队成员也从最初的2人，逐渐拓展到11人，不断打通各方资源，建立多方合作关系。
团队中，黄克主抓技术问题，邳静雷主抓运营管理和商务合作，俩人充分发挥自己的特长，经过几十个不眠夜的努力，终于在3月初获得了北京赛区前5名，顺利杀进全国60强决赛。在贵州大学举行的60强决赛中，邳静雷题为《每个人都值得拥有的生活方式》的演讲发挥出色，被评委会称为决赛最佳演讲，乐跑吧的商业模式也被评委韩亦舜先生称为“我心目中的大数据价值”。
总决赛的舞台上，邳静雷通过演讲《大数据&大健康》，将贵州电视台的演播厅点燃。
“普通运动APP为用户提供的是手机GPS定位、计步等功能，我们做的是建立跑友的社交平台。”参赛的“乐跑吧”平台负责人邳静雷说，他们的项目最核心的是基于用户授权，收集用户在第三方运动APP上的数据，为用户找到志趣相投的跑友。
赛事主评委、贵州省政协副主席谢晓尧称赞了乐跑吧的前景，并感谢人大MBA参赛队伍为贵州提出的大数据解决方案，赛伯乐董事长朱敏先生则表示愿意长远投资此创业团队，期待未来的合作与成功。
“如果你经常去黔灵山公园跑步，平台通过分析，推测你有70%的可能今天会去跑步，会实时将附近跑友信息推送到你的手机上，方便大家交流。”邳静雷说。
根据乐跑吧的总体规划，年底前，用户可以上升至100万，活跃人数保持在10%以上，这个信心是有来源的。
不一样的感觉
随着跑步经济的崛起，跑步类的平台和手机软件越来越多，乐跑吧有何与众不同之处，让它可以赢得掌声？
邳静雷介绍，下面是一张运动领域的生态图：
“咕咚通过多种方式，提供了几乎所有运动种类的服务；Nike+ running 则专注于跑步领域，提供从硬件到软件的服务，也因为聚焦跑步，获得了比咕咚更多的用户；全球GPS技术的领导企业，运动手表的生产商Garmin，则通过硬件和GPS技术，服务所有运动品类；而我们，则选择专注于跑步领域，为客户提供跑步的社群互动和数据排名，在细分领域挖掘机会。”
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乐跑吧的计划是通过100万跑步发烧友，带动1000万跑步爱好者，并最终影响全国5亿希望跑步锻炼的用户群，传递积极健康坚持运动的价值观。
为了能实现梦想，乐跑吧开展各种活动。他们组织约跑活动，并且沉淀活动数据；通过跑步圣经服务跑友，向热爱跑步运动的人输送丰富的跑步知识和跑步圈子。
跑步圣经是乐跑吧的又一个经典项目，这个平台上聚集的跑步人士可以组成一个专业队伍，活跃用户超过千万。
除此之外，乐跑吧还通过聚合各平台跑步软件的数据，提供基于微信群的各种跑步圈子排行，并可多平台共享，鼓励跑友晒出自己的运动成果，激励自己与伙伴们共同运动。
而让乐跑吧最骄傲的是他们通过约跑、社交、运动排行榜等精准服务，实现数据聚合，形成跑步大数据的平台，并对数据的挖掘和分析，通过智能服务、智能电商实现价值转化。
“自主研发大数据引擎，预测明天你有可能想跑步，我们会告诉你你的哪些朋友可能也要跑，明天天气如何，PM2.5指数是多少，穿什么衣服较为合适等等。”邳静雷告诉记者。
首先，聚合微信跑群、跑步类App、电商和城市公共平台的开源数据，形成跑步大数据库，并通过对海量数据进行分析处理，得出用户的行为、购买、社交关系和健康的趋势预测，并精准地为用户提供私人定制化的解决方案。
第二，以微信群为单位，建立跑步社群的社交关系，让每一个跑友既能体验跑步的快感，也能享受群体活动的快乐。
第三，通过城市公共平台，分享数据，与更多的公司建立合作，建立更全面的数据库，让用户体验到更贴心的服务，引导更多人亲近自然，享受快乐。
未来是高科技
如今，乐跑吧1.0已经基本完美收官，截至今年5月，乐跑吧积累线上用户8万人，线下会员1000人，2015年底，乐跑吧即将跨入2.0时代，线上聚焦于用户数据的全面收集和分析、基于大数据的个性化训练计划、强化精细匹配的跑步社交以及快速组织活动的数据支持四个方面，线上则提供会员专属服务、赛事一体化解决方案，并对接电商、训练营、赛事、陪跑等服务。届时，计划线上用户达20万人，线下会员达5000人，到2016年5月，突破线上用户100万、线下会员2万人大关。
邳静雷一直在说：“这个时代给与了我们一个契机，让我们可以在经济增长与生态环境中寻求一种平衡，也可以在努力工作和运动健康中做出一种权衡。而我们团队夜以继日去奋斗和努力的，就是帮助大家找寻到这种和谐与统一。希望我们今天的执着和坚持不懈，可以在未来让更多的人体验健康和快乐。”
如今，他们不仅在跑步领域上成绩斐然，在赛事上小有成就，还开始涉猎智能跑步T恤领域。
据邳静雷介绍，最初的样品已经试验完成，如果没有什么意外，明年就可以大规模上市销售。在邳静雷的眼里，未来一定是属于高科技的，乐跑吧平台只是一个让大家聚集起来的地方，而衍生系列才是乐跑吧能存在下去的根本。
约跑、比拼、晒成绩、比数据、论装备、建圈子之余，还能看天气、听歌曲、普及跑步知识，都只是基础，对于未来究竟要怎么玩，邳静雷表示，值得期待的很多。
数据分析师教你识别数据陷阱专题 篇4
随着大数据概念的普及和人们对数据价值认识的不断深入，数据分析越来越受到人们的重视，尤其是在企业中，现在很多做销售、市场的企业人员已经开始用数据说话，很多企业也已经开始借助数据进行决策和管理，量化经营的理念正逐步深入人心。中颢润数据分析师事务所认为，与此同时，专业的数据分析师逐渐进入人们的视野，并且也被评为未来十年最有前途的十大职业之一。
在中颢润看来，作为一名数据分析师，保持对数据的敏感性是最基本的要求之一，这里所说的数据敏感性不仅是指能够发现隐藏在数据之间的关系和规律，还包括能够辨别数据的真伪。因为随着数据产生量的爆炸式增长，一些假的、有问题的数据也不断出现，这些数据有些是由抽样误差或采集过程引起的，有的则是出于某种目的人为造成的，而且有些错误的数据还非常隐蔽，往往容易被人忽视，从而造成错误的判断甚至因此蒙受巨大的经济损失。作为中颢润的一名数据分析师的长时间的经验总结，对待这类数据不能人云亦云，需要有自己的认识和理解，要透过数据的表面看背后的真相和存在的问题，下面举几个日常生活中常见的数据案例来说明如何看清数据的真相。
1、失业率
失业率是我们大家都非常熟悉的一个指标，也是政府制定相关政策的一个重要依据。这些年，中国政府一直将失业率控制在4%以下作为一项重要的执政目标，每年也都基本实现了这一目标，然而，以大多数人的感受来说，实际的失业率似乎比4%要大，而且有时候感觉会差很多。那么，到底是什么原因造成了实际统计数据与民众自身感受之间的这种差距呢？要弄清这一问题，我们首先应该看一下失业率的概念和统计方法。
失业率是失业人口占劳动力人口的百分比。世界上大多数国家都采用两种失业统计方法。一种是行政登记失业率，另一种是劳动力抽样调查失业率。两种失业率都是政府决策的重要依据。中国之前一直采用城镇登记失业率来衡量失业情况。城镇登记失业率是指在报告期末城镇登记失业人数占期末城镇从业人员总数与期末实有城镇登记失业人数之和的比重。分子是登记的失业人数，分母是从业的人数与登记失业人数之和。在城镇单位从业人员中，不包括使用的农村劳动力、聘用的离退休人员、港澳台及外方人员。城镇登记失业人员是指有非农业户口，在一定的劳动年龄内（16岁以上及男50岁以下、女45岁以下），有劳动能力，无业而要求就业，并在当地就业服务机构进行求职登记的人员。
由城镇登记失业率的计算方法我们不难看出，一系列限制使得这一指标的代表性大为降低。由于很多真正失业的人不一定去登记，加上农村的农民就业没有包括在里面，而最近几年2.5亿农民工群体已成为一支不容忽视的就业群体，而且随着人们寿命的延长，45到60岁之间的人仍工作在第一线，然而他们却都没有被纳入到城镇登记失业率的统计范围之内，因此实际每年公布的登记失业率数字，比调查失业率要低。这也成为城镇登记失业率饱受诟病的原因，也是造成实际每年公布的失业率与我们每个人的切身感受相差较大的最根本原因。
正是基于城镇登记失业率这些明显的缺陷，中国政府决定，从2011年开始，不再使用“城镇登记失业率”这一指标，而采用“调查失业率”。2013年9月9日，中国首次向外公开了调查失业率的有关数据。国务院总理李克强在英国《金融时报》发表署名文章《中国将给世界传递持续发展的讯息》透露，“今年以来，中国经济运行稳中有进，上半年GDP同比增长7.6%；5%的调查失业率和2.4%的通胀率，均处于合理、可控范围。”5%的调查失业率，高于此前人社部公布的一二季度均为4.1%的登记失业率，可以说更具有说服力。但这一数据到底是否准确、代表性如何，需要对调查失业率的计算方法、抽样方式、方法、调查范围等深入研究之后才能判断其最终的代表性。
二、死亡率
死亡率的概念大家都不陌生，而且一般也不会产生歧义。但是如果死亡率被用在不恰当的场合，那么同样会出现问题。
以一个经常被引用的故事为例。在美国和西班牙交战期间，美国海军的死亡率是千分之九，而同时期纽约居民的死亡率是千分之十六。后来，海军征兵人员就用这两个死亡率来证明参军更安全。那么，这个结论正确吗？显然是不正确，因为这两个数字根本就是不匹配的，当兵的一般都是身强力壮的年轻人，而居民的死亡率是包括老弱病残等各类人群的一个综合数据，而老弱病残者又是主要的死亡人群构成者，这
些人拉抬了整个居民的死亡率。所以正常应该是用同年龄段的海军和纽约居民的死亡率来作对比，从而判断参军是否安全。一般情况下，相同年龄段的海军死亡率应该是高于居民死亡率的。
这一案例说明数据之间要具有匹配性才能进行对比。不具有可比性的数据有时候会很隐蔽。不容易发现，这就需要分析师有更敏锐的观察能力。比如某个零售企业想计算2013年11月前十天的销售比去年同期增长了多少，表面上来看这两个数据是可以直接对比的，有匹配性。实际上对以规律性非常强的零售企业来说，周末对销售的影响是非常大的。翻开日历会发现，2013年11月的1~10日比2012年11月同期多一个“星期天”，这就容易使对比结果出现误差。因此，对零售企业来说，最好以周来进行对比。
三、离婚率
中国离婚率连年递增，婚外情成婚姻最大杀手，从年龄结构看22~35岁人群是离婚主力军，36~50岁年龄段是婚姻平稳期，50岁以上人群离婚率上扬，从教育背景看，学历高低与离婚率高低成反比，学历越低，离婚率越高，学历越高，离婚率越低。这些结论似乎与我们的日常感受比较吻合，但需要注意的是离婚率的计算公式是否科学合理。现行的离婚率公式是这样的：离婚率＝离婚数/结婚总数，乍一看，没有任何问题。以2012年为例，2012年的离婚率就是2012年离婚数除以2012年结婚数？但仔细研究会发现，2012年离婚的人和结婚的人根本就不是一个概念。这样计算的结果容易广大人民群众造成误解！
实际的离婚率计算公式应该是：2002年结婚人群在2012年的离婚率＝2002年结婚且2012年离婚总数/2002年的结婚总数。此外，如果我们对2002年结婚人群从2002年开始到2012年为止，每年都计算一个离婚率的话，还可以分析每年的离婚率变化情况，是否真在第七年的时候达到最高值，即通常所说的七年之痒是否真的存在。
与离婚率的概念类似，很多零售企业每个月都会计算的退货率，也需要分门别类才能正确的计算出来的。
大数据崛起与数据挖掘分析论文 篇5
4结语
当今社会是知识、数据爆炸的时代，大数据知识和技术的快速发展改变了人们原有的生活和工作方式。其被广泛应用于市场营销、工业制造、科学研究、教育领域、医学领域、通讯行业以及网络技术应用等多个领域，有效推动了社会经济的快速发展。而大数据的崛起与数据挖掘技术又有着密切的联系，数据挖掘技术的快速发展使得大数据能够为人们提供实用和高效的数据信息服务，从而使人们在生活和工作中，能够利用数据变化的规律或事物数据之间的联系，研究出其未来的发展趋势，从而作出正确的决策，因此数据挖掘技术能有效提高人们的生产、制造水平和效率，并且能为人类企业生产的决策提供科学、合理的数据依据，使得人类的各项活动能够安全、快速开展[8]。
参考文献
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[5]韩英.浅析大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].成都航空职业技术学院学报,2013,29(4):63-71.
[6]丁岩,杨庆平,钱煜明,等.基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究[J].中兴通讯技术,2013,19(1):53-56,60.
[7]赵倩倩,程国建,冀乾宇,等.大数据崛起与数据挖掘刍议[J].电脑知识与技术,2014(33):7831-7833.
数据分析师和大数据 篇6
一、设计问题情境，经历统计过程，体会数据分析
教学中教师应注重设计贴近学生生活的问题情境，使他们在经历简单收集数据的过程中，逐步体会到现代社会里，充满着大量的数据，了解许多问题解决应当先做调查研究，收集数据，通过数据的收集管理和分析断做出问题解决的合理决策。设计学生所熟悉如：组织体育比赛活动,为了更好地组织比赛，需要调查全班同学最喜欢的体育活动和活动方式。鼓励学生用收集到的数据作出决定：你认为班级最好组织什么体育比赛，比赛采用什么形式进行，从而确定班级如何进行体育比赛。
二、解决实际，理解数据分析的必要性
虽然我们都在提学生的主体作用，强调让学生主动参与到学生中去。但是，学生如果不知道学生这一知识的必要性时，更多的时候是在盲目被动地接受。所以，在学习时，让学生明确对数据进行分析的必要性是建立学生数据分析观念很重要的一个环节。如，在教学《中位数和众数》时，教师出示某超市的工资表，在学生阅读信息之后，教师出示两张招聘广告，教师出示两份招聘广告：
招聘职员广告 A公司
本公司待遇较高，平均月薪1600元。
招聘广告 B公司
本公司招聘职员，月薪1000元。
教师对孩子们说：如果这两个公司都是这家超市的商户，他们的工资都是参照上面的工资表来执行的，谁来说一说你选择哪家公司?为什么?
在学生的选择中会出现不同的选择与理由，这时，教师注意引导学生进行数据分析，让学生体会到生活中得到的数据是需要进行分析的。进而通过怎么修改A公司的广告更合理，引出中位数与众数的概念，同时渗透数据分析的观念，让学生体会到分析数据能帮助人们做些什么。
三、借助活动实践，培养数据分析观念
建立数据分析观念，提高数据分析能力。首先要让学生自己投入到具体的实践中去，在实践中检测，具体问题具体引导。要培养学生有意识地从统计角度思考有关问题，当遇到问题时能想到去收集数据和分析数据。
观念的建立需要人们亲身的经历。要使学生逐步建立统计观念，最有效的方法是让他们真正投入到统计活动的全过程中去：提出问题，收集数据，整理数据，分析数据，做出决策，进行交流、评价与改进。我在教学中设计了“我来当老板”的活动，让学生能过数学实践活动，体会数据分析的观念，提高数据分析的能力。
假如你是一家鞋店的老板，在开店前，你需要确定进哪一种品牌的鞋?如果你已经确定了买哪一种品牌的鞋，你要确定进货是什么样的鞋子最受消费者欢迎，可以多进一点?如果你确定了鞋子的样子，你要确定哪一个号码的鞋可能买的最多，也就是需要进货最多?
假如你是文具店的老板，你要确定哪一种品牌的文具最受学生喜爱，可以多进一点货?等等。
通过这样的实践活动，学生要去调查了解一些数据，并后分析数据，从面做出决定，他们就经历了这样的过程，在这个过程中，他们也体会到了统计的重要性以及数据分析的重要作用，有利于培养他们对数据的理解，建立数据分析观念。
总之，统计与学生的生活联系很紧密，我们的教学就是使学生体会数据统计的过程，了解发现数据统计分析在日常生活中的重要作用，产生对数据的亲切感，愿意去分析数据提取信息，遇到问题时愿意去收集数据来帮助解决问题，从而培养统计中的数据分析观念，提高数据分析能力
数据分析师和大数据 篇7
近几十年来, 城市化速度的加快给交通系统带来了不小的压力, 交通系统和相关的基础设施资源日趋紧张, 拥堵的交通系统阻碍了经济活动的正常开展, 也消耗了大量的能源并对环境造成了污染。
随着全国经济的快速增长, 在不久的将来, 不断增长的人口数量和越来越旺盛的移动需求将使交通系统更加不堪重负。而传统的解决方案如:扩建道路、增加公共交通等, 因受土地资源有限的制约而达到了它们的极限。
为解决这些问题, 人们提出了智慧交通这一概念。智慧交通是为解决城市交通拥堵、进而建设综合交通运输体系, 实现交通运输基础设施智能化和促进交通运输业可持续发展而提出的新一代交通系统, 它是智慧城市的重要构成, 是解决交通问题的最佳方法。
1 智慧交通建设中存在的问题
(1) 不注重交通系统中的数据价值。传统的智慧交通系统建设仅注重其智能化, 对包括交通路线、交通安全、公众出行等活动在内的各种需求做出智能响应, 而在响应需求时却不注重对相关数据进行储存, 进而通过挖掘和分析使其创造出更高的商业价值。
(2) 技术壁垒阻碍交通大数据分析。随着大数据时代的到来, 交通数据采集的范围、广度和深度急剧增加。以北京市为例, 6万余辆出租车一天就会产生数亿条GPS数据, 车牌识别、交通监控视频等数据量更大, 交通相关的数据量级已从TB级别跃升到PB级别。传统的智能交通数据分析方法已很难有效支撑这么庞大的数据体的开发与利用。
(3) 与其它城市系统联系不紧密。目前城市中的交通、照明、安防等系统多为单独搭建, 各个部门间信息割裂, 未能形成统一的组网平台。交通数据也是分散在这样不利于各部门间的信息共享, 提高了城市的运营成本。
2 大数据时代下的智慧交通
2.1 智慧交通的数据特点
(1) 数据来源多样化。目前智慧交通系统中可以作为数据源的部分非常多, 如市民乘坐公交使用的公交卡、各个路口的监控探头、车联网、物流运输车辆的GPS定位等。从大数据的思路和角度来看, 对这些数据进行数据挖掘和分析, 可以揭示出更多规律性的东西, 为交通决策和服务带来新的解题思路。
(2) 数据规模海量化。城市规模的增长导致数据量的剧增。信息化的深入导致大量从前没有数字化的信息逐渐完成了数字化, 并导致数据规模的日益增长。同时, 物联网的发展将产生海量的感知数据。一个中等规模城市需要部署30~40万个摄像头, 保存一个月的数据量可以达到500TB。
2.2 大数据技术对智慧交通发展的意义
大数据用于智能交通的意义在于, 可以解决跨越行政区域的限制, 实现数据信息的共享, 在信息集成优势和组合效率上, 有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。
3“互联网+”战略推动智慧交通产业创新发展
3.1“互联网+”战略的提出和意义
2015年3月5日第十二届全国人大三次会议上, 李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划。计划中提到:“互联网+”是一种新兴的商业模式和业务体系。它将移动通信网络和大数据采集、挖掘、分析有机地结合起来, 改造传统的各行各业, 使之更加符合现代社会和经济的发展要求。
本文第2节所述, 各部门间的信息割裂对智慧交通系统乃至整个智慧城市的建设带来消极影响。“互联网+”有一个显著特征, 即跨界融合。跨界融合就是对传统行业提出改革的需求, 使各部门信息实现互通, 推动群体智能的发展, 并使智慧交通从研发到产业化的路径更加垂直。
3.2 互联网+时代智慧交通的发展思考
“互联网+”战略的精髓在于跨界融合。在互联网高度发达的时代背景下, 运用互联网技术, 建立车、路、人之间的网络, 通过整合车、路、人各种信息与服务, 最终不仅能为为政府和市民提供交通方面服务, 使交通变得更加智能、精细和人性, 还能创新项目商业运营模式, 使交通系统大数据创造出更大的商业价值。为此, 需要将“互联网+”与智慧交通有机结合起来, 而这种结合将产生一加一大于二的效益:
(1) 为市民提供更加方便、快捷的出行服务。交通出行的“互联网+”模式催生了从打车、租车、专车, 再到代驾等一系列新兴业务。这些业务使得用户出行更加方便快捷, 同时创造了一个巨大的市场。
(2) 支撑行业相关领域的行政决策。在智慧交通项目建设中, 运用互联网众筹的思想开展百姓需求调查, 了解百姓最迫切希望解决的问题, 从而有针对性地选择项目, 将有限的“好钢” (资金) 用在“刀刃”上, 利用互联网大数据技术支撑交通运输行业的科学决策。
(3) 实现信息共享。互联网可以实现智慧城市各个子系统的间的信息共享, 从而使智慧交通系统为城市照明、安防等系统提供必要的信息。这种信息共享将大大扩展智慧交通系统的功能, 降低城市运营成本, 提高运营效率。
4 结束语
本文首先阐述了智慧交通的概念, 然后分析了目前智慧交通建设中存在的问题。结合大数据技术和“互联网+”战略, 分析了当前时代背景下智慧交通系统的建设目标和发展愿景, 为我国智慧交通系统的建设提供参考。
参考文献
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[3]尹克坚.浅析数据挖掘在智慧交通领域中的应用[J].信息通信, 2013, 10:92-93.
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[5]李光亚, 张鹏翥, 孙景乐等.智慧城市大数据[M].上海:上海科技出版社, 2015.
数据分析师和大数据 篇8
英特尔公司零售解决方案部门总经理Joe Jensen表示：“多年来，英特尔积极地与零售商以及整个行业合作，让零售商能够充分利用物联网提供更加有趣的品牌体验，同时降低其运营成本。如今，通过提供更多的智能解决方案并帮助零售商更好地利用大数据技术创造个性化购物体验，我们正在全力以赴向前迈进。”
如今，消费者更加渴望享受引人入胜和无缝的购物体验——无论他们身在何处或使用何种设备。借助英特尔Shopping Anywhere解决方案，消费者坐在自家沙发上就能选购在电视上看到的潮流商品。通过使用英特尔？零售客户管理系统（Intel RCM）以及加载到平板电脑或智能手机上的ACTV8*技术，消费者可快速识别演员在电视节目中所穿的服饰，同时获得该款产品的特别优惠，亦可通过玩游戏赚取数字货币，或者选择立即购买、等待送货上门。
旨在将网上购物的便捷引入实体店，基于英特尔酷睿i7的Memory Mirror数字“全身镜”可让店内顾客虚拟试穿多套服装，在镜子前或通过智能手机/平板电脑查看、对比多套造型。Memory Mirror通过英特尔集成显卡技术创建不同造型，以便消费者进行社交媒体分享、征求朋友评论，或者立即选择并在店内购买。
通过提供在线浏览的便捷和其他益处，这些技术还能为大型零售机构——如汽车经销商——提供更具互动性的店内体验。基于英特尔技术的直观产品定制（Intuitive Product Customization）解决方案利用手势识别的强大功能，无缝融合在线和经销商店内体验。通过该解决方案，消费者只需利用手势即可浏览数字产品信息，并与其进行互动，包括各种油漆颜色、内饰选项以及附加功能，从而定制他们的汽车，并在订购之前直观地看到自己的各项选择。
当今精通技术的消费者可根据自己的需求随时随地购物，包括通过移动设备购物。英特尔展示了各种用于改善实体店购物体验的平板电脑，旨在为销售服务提供专业且更具信息价值的支持，并实现高效、易用的结账流程。通过使用基于英特尔技术的移动解决方案，零售商可改进各种销售功能，包括移动销售点、客户端、库存搜索、礼宾服务以及控制板管理。
数据分析师和大数据 篇9
2017大数据、数据分析学习资料合集（含学习路线图）
给大家整理一下本一些优质的文章，根据大数据相关的知识点一个个整理的，整理的内容包括知识点普及、学习书籍、学习路线图、学习笔记、学习资料、学习视频等等。AI时代就业指南未来已来：AI时代就业指南AI时代就业指南：计算机、统计完全零基础，到底能不能学数据分析？AI时代就业指南：数据科学人才成长之路AI时代就业指南：Java 程序员如何转行做大数据？AI时代就业指南：企业在招什么样的大数据工程师？AI时代就业指南：女生适合做数据分析吗？AI时代就业指南：数据挖掘工程师成长之路AI时代就业指南：数学专业，你看不见的前尘似锦AI时代就业指南：数据挖掘入门与指南AI时代就业指南：普通程序员如何转向AI方向AI时代就业指南：作为大数据从业人员，如何写好一份可堪入目的简历？大数据【入门】大数据行业如何入门-书籍、工具、案例（问题集锦）【工具】2017 年你应该学习的编程语言、框架和工具【资料】史上最全的“大数据”学习资源（上）【资料】史上最全的“大数据”学习资源（下）【路线图】大数据工程师学习路线图【路线图】2017年最全的数据科学学习计划【就业】2016年数据科学薪酬大盘点【学习群】数据挖掘-机器学习数据分析【入门】数据分析那些事（数据分析师入门必看）【职业】数据分析与数据挖掘类的职位必备技能【职业】与大数据相关的工作职位有哪些？【路线图】数据分析师学习路线图【路线图】数据科学学习路线图【书单】数据分析师的必读书单【学习群】人人都是数据咖统计学【书单】统计学入门经典书单【视频】大数据统计学基础【学习群】大数据-统计分析SQL【文章】实用SQL语句大全【笔记】SQL学习点滴合集【视频】13次课了解sql2008的故事Python【教程】python快速教程【文章】python爬虫实战【文章】Python-pandas技巧系(量化小讲堂)【路线图】python学习路线图【路线图】Python大数据学习之路【资料】python机器学习入门资料梳理【视频】Python入门：数据分析与数据挖掘【课程】Python进阶：数据挖掘实战【学习群】Python数据挖掘-初级【学习群】Python数据挖掘-高级R【文章】R语言知识体系【文章】怎样学习R（上、下)【文章】ggplot2绘图入门系列【文章】R利剑NoSQL系列文章【文章】R语言常用数据挖掘包【路线图】R语言学习路线图【视频】R学习免费学习视频【课程】R语言入门【课程】R语言实战【课程】机器学习与R语言实践【课程】R语言量化交易【工具】全球最火的R工具包一网打尽，超过300+工具，还在等什么?【学习群】R语言数据挖掘-初级【学习群】R语言数据挖掘-中高级Hadoop【文章】Hadoop学习路线图【文章】RHadoop实践系列文章【教程】Spark入门实战系列教程【课程】大数据实战工具Spark【学习群】大数据-hadoop-spark数据挖掘/机器学习【入门】机器学习和数据挖掘推荐书单【路线图】R语言学习路线图及R数据挖掘包【路线图】Python数据分析和数据挖掘学习路线图【路线图】机器学习路线图【资料】近200篇机器学习&深度学习资料【学习群】大数据-机器学习因文本问题无法嵌入链接，请复制http:///Blog/archives/27665至浏览器查看原文
数据分析师都干啥？ 篇10
自己做了两年数据分析师，真的觉得古语说的对，“功夫在诗外”。一名好的数据分析师，接到一个需求时，会更多考虑这个需求本身，包括要做的东西是什么，为什么这么做，还可以怎么做，怎么去做，关键点是什么。都想清楚了，才去动手做。建议任何一名数据分析人员，都能在做以前把问题想清楚，确认清楚，不要等到做完才发现自己做错了，那样会很浪费时间。自己这方面曾犯过N多错误。
下面简单谈下做一名数据分析师要经历的几个步骤：
(1)获取数据
获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。比如淘宝，所有的数据都在HADOOP上，很多数据都要经过HADOOP，hive来获取。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下HIVE的细节的语法，基本就可以通过HIVE拿到很多数据了。每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。
(2)数据处理
获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢?
对于数据的处理，有两种形式：
a>如果初步提取的数据是在LINUX上，建议学一门脚本语言，比如AWK，或者PYTHON。如果掌握一门脚本语言，不仅可以在LINUX系统上写很多自动脚本来运行，会大大节省自己的时间，而且可以通过脚本语言把基础数据处理成自己想要的任何形式，直接可以使用。
b>如果数据没有在LINUX上，那可以download，然后通过其他统计软件来处理。个人推荐SAS或者R语言。SAS的强大，不必多说。没有SAS解决不了的问题，而且SAS也有SQL，处理起来也方便。R语言最近也很火，而且免费，packages越来越多，画图也简单，类似Matlab。如果前期数据处理的好，后续只需要通过R或者SAS画一些图就可以了。在数据分析师的世界，按照价值排序，图>表>文字。
(3)分析数据
这里的数据，包括图，表，数字几种。分析数据是整个分析的关键，也考验分析师的水平。好的分析师，可以根据趋势图，对比数据，敏锐的观察到很多问题。可是这需要对业务，对数据有很深的了解，才会把数据和业务结合起来，发挥两者的价值，完成需求。所以，一名数据分析师，要把更多的时间放在了解业务上。只有业务了解，细节清楚，才会明白业务变动可能引起的数据指标的变动，也会在后续的需求分析中，更快更全面的解决其他人提出的问题。可能很多人都很困惑，怎么才能“敏锐”的观察到数据的变动呢，我为什么怎么也发现不了问题呢?个人感觉可以通过以下方法，来慢慢锻炼：
a>多问几个为什么。比如，看到一些指标，就想想这些指标代表什么，用自己的话可以怎么理解;看到一条趋势线有波动，就想想为啥子某个点异常波动呢?多问问问题，自己就会加深对业务和指标关联的敏感性。
b>借鉴统计方法。统计学中，都会有一些横纵对比，趋势分析等等。对比，在分析师数据时候，是一个很重要的东西。任何东西，也因为了对比，才会有高有低，有长有短。另外，分布，也是一个很好的东西。分布的变化，就意味着变动，变动的发展结果，就能知道业务发展的好坏。再次，占比啊等等，都是很简单但是实用的方法。
c>向师兄请教。有的时候，一个问题，自己沉迷其中不能自拔，旁观者一句话，就能点清自己的思路。当自己分析数据不得要领的时候，就多请教师兄。
(4)展示成果
分析数据以后，解决需求的问题，就需要汇总分析的成果，给到其他人。可能分析的过程，拿到的数据有很多，需要全部给其他人么?怎么去罗列这些数据呢?可能很多人都犯难。有一次，一个同学来问我，她有很多数据，但是就是不知道该怎么组织，才能证明自己的结论是对的。其实，作为一名数据分析师，就是根据数据，把问题解决，提出一两条参考建议给到需求方就OK了。因此，回复的结果简单明了就好。如果是回复一封邮件，可以这样来做：
a>邮件正文，先写主要结论，即根据数据和需求，有什么结论。这样大家第一眼就能抓到最关键的东西，可能不需要看那些详细的数据;
b>如果觉得有必要，就在下面再把分析过程写进去;
c>如果图和图表不多，可以添加到邮件第三部分。毕竟放上数据，任何同学有疑问，可以随时去看数据。如果图和图表实在太多，就放到附件!
其实，做一名数据分析师，真的不容易，不仅要懂业务，还要会技术，更要敏锐发现问题，总结，还要提出建议。自己干了N多工作，最后还不一定能得到一个好的结果。做了两年数据分析师，自己的重心也在慢慢的转移。从刚开始技术学习，到后面技术+业务的结合，到现在自己又钻到业务，研究业务，慢慢发现：一名好的数据分析师，是一个好的产品的规划者和行业的领跑者。