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大数据分析师的数据分析案例分享随着信息技术的快速发展，大数据分析师作为一个新兴职业领域，已经成为企业和组织中不可或缺的角色。
他们利用先进的数据分析工具和技术，处理和解读大量数据，为企业提供有关市场趋势、顾客行为、业务运营等方面的重要见解。
本文将分享大数据分析师在实际工作中的一些数据分析案例，以展示他们在数据驱动决策方面的价值和重要性。
案例一：市场调研与竞争分析一家新兴电子产品公司想要了解目标市场的竞争格局和趋势，以制定更好的市场推广策略。
作为大数据分析师，首先要收集并整理相关的市场数据，包括竞争对手的产品销售数据、市场份额、顾客反馈等。
接下来，分析这些数据，识别竞争对手的优势和劣势，并与公司自身进行比较。
通过深入挖掘数据，大数据分析师可以为公司提供实时的市场洞察，帮助制定明智的决策。
案例二：用户行为分析和个性化推荐一家电商平台想要提升用户的购物体验，增加用户留存率和购买转化率。
大数据分析师可以通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和社交媒体数据等，了解用户的兴趣和偏好。
基于这些数据，分析师可以构建用户画像，并利用推荐算法为每个用户提供个性化的推荐产品。
通过数据驱动的推荐系统，电商平台可以更好地满足用户需求，提高销售额和用户满意度。
案例三：风险评估和预测一家保险公司希望通过数据分析来评估和预测客户的风险水平，以更准确地定价和管理保险产品。
大数据分析师可以基于大量历史保险索赔数据和客户信息，建立预测模型，分析不同因素对风险的影响程度。
通过这些模型，分析师可以提供客户风险评估报告，并为保险公司提供定价和风险管理建议。
案例四：供应链优化和成本控制一家零售公司想要优化其供应链，提高物流效率，减少库存成本。
大数据分析师可以通过分析销售数据、库存数据和供应商数据，识别供应链中的瓶颈和不必要的成本。
分析师可以利用数据模型和算法，优化供应链的安排和物流路径，以更好地满足客户需求，并降低运营成本。
案例五：社交媒体情感分析和声誉管理一家跨国公司想要了解市场上对其品牌和产品的态度和反应，以及危机管理。
大数据分析师的数据分析项目案例随着信息时代的到来，大数据分析成为了企业决策和业务处理的重要工具。
作为大数据分析师，我们需要运用各种技术和工具来处理和分析庞大的数据集，为企业提供准确、有用的洞察和建议。
本文将介绍一些实际的数据分析项目案例，从中了解大数据分析师的工作内容以及项目实施过程。
案例一：用户行为分析在这个案例中，一家电子商务公司想要了解用户在其网站上的行为，以便优化其产品和服务。
作为数据分析师，首先我们需要获取大量的用户数据，如浏览记录、购买记录、搜索关键词等。
然后，通过数据清理和整理，将数据转化为可以分析的格式。
接下来，我们可以利用分析工具（如Python、R或Tableau）进行数据挖掘和探索。
通过数据可视化，我们可以直观地展示用户行为的趋势和模式，例如用户活跃时间、热门产品等。
同时，还可以运用统计方法和机器学习算法，进行用户分类和预测。
这些分析结果能够帮助企业了解用户需求，进行精准营销和产品推荐。
案例二：销售预测许多企业都希望能够准确预测产品的销售情况，以便进行库存管理和生产计划。
在这个案例中，我们将以一家零售公司为例，说明大数据分析在销售预测中的应用。
首先，我们需要收集和整理历史销售数据，包括销售量、价格、促销活动等。
然后，我们可以通过时间序列分析和回归分析等方法，建立预测模型。
模型的输入变量可以包括季节性因素、市场趋势和促销效应等。
通过模型的训练和优化，我们可以得到准确的销售预测结果，帮助企业做好库存调配和供应链管理。
案例三：航空公司客户满意度分析航空公司非常关注客户满意度，因为它直接关系到客户的忠诚度和业务增长。
在这个案例中，我们将讨论如何使用大数据分析来评估和改善航空公司的客户满意度。
首先，我们需要收集并整理相关的客户数据，如航班延误情况、机上服务评价、售后服务反馈等。
然后，我们可以使用文本挖掘和情感分析技术，对客户的意见和反馈进行分类和评估，找出客户满意度的关键因素。
同时，我们还可以通过数据可视化和统计分析，探索不同航线、不同服务等因素对客户满意度的影响。
数据分析实战案例引言数据分析是一门十分重要且日益流行的技能。
无论是企业还是个人，都离不开数据的收集、处理和分析。
通过数据分析，我们能够揭示隐藏在海量数据中的规律和洞见，为决策和问题解决提供有力支持。
本文将介绍几个常见的数据分析实战案例，帮助读者理解数据分析的应用和意义。
案例一：销售数据分析问题背景一家电商公司想要提高其销售业绩，希望通过数据分析找出销售瓶颈并采取相应措施。
数据收集首先，需要收集电商公司的销售数据。
这些数据包括产品名称、销售数量、销售额、销售地区、销售时间等信息。
数据处理接下来，需要对收集到的数据进行处理。
可以使用Excel等工具进行数据清洗、去重和格式化，确保数据的准确性和一致性。
通过对销售数据进行统计和分析，可以揭示出一些有用的信息。
例如，可以计算不同产品的销售量和销售额，找出销售排名前列的产品；可以分析销售地区的数据，找出销售额较高的地区；可以分析销售时间的数据，找出销售旺季和淡季。
通过这些分析结果，可以为制定销售策略和优化供应链提供参考。
结果呈现最后，需要将数据分析的结果以可视化的方式呈现出来。
可以使用图表、表格、仪表盘等工具将数据呈现出来，使得决策者能够直观地了解销售情况和趋势，做出相应的决策。
案例二：用户行为数据分析问题背景一个社交媒体平台想要提升用户的活跃度，希望通过用户行为数据分析找出影响用户活跃度的因素。
数据收集首先，需要收集社交媒体平台的用户行为数据。
这些数据包括用户访问次数、停留时间、点击率、转发率等信息。
数据处理接下来，需要对收集到的数据进行处理。
可以使用Python等编程语言进行数据清洗、转换和计算，提取有用的特征和指标。
通过对用户行为数据进行统计和分析，可以发现一些有用的规律。
例如，可以分析用户访问次数和停留时间的数据，找出用户活跃度较高的群体；可以分析用户点击率和转发率的数据，找出用户喜欢的内容和关注的话题。
通过这些分析结果，可以为提升用户活跃度制定相应的策略和推荐个性化内容。
使用Hive进行数据处理和分析的实战案例数据处理和分析在当今大数据时代中变得越来越重要。
为了满足这一需求，Hive在Hadoop生态系统中扮演了重要的角色。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一个类似于SQL的查询语言（HiveQL）来处理和分析大规模结构化数据。
本文将通过一个实际案例来展示如何使用Hive进行数据处理和分析。
任务是分析一个电子商务公司的销售数据，了解最受欢迎的产品类别和购买时段，以及不同客户群体的购买习惯。
首先，我们需要准备好销售数据。
假设我们已经有一个包含销售记录的CSV 文件，其中每一行包含产品ID、产品名称、产品类别、销售数量、销售日期等字段。
我们可以使用Hive将CSV文件导入Hive表中，并创建一个与CSV文件结构相匹配的表。
以下是创建表的HiveQL语句：```sqlCREATE TABLE sales (product_id INT,product_name STRING,category STRING,quantity INT,sales_date DATE)ROW FORMAT DELIMITEDFIELDS TERMINATED BY ','STORED AS TEXTFILE;```导入数据到Hive表中的语句如下：```sqlLOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/sales.csv' INTO TABLE sales;```现在，我们已经将销售数据导入到Hive表中，可以开始进行数据处理和分析了。
首先，我们将分析最受欢迎的产品类别。
我们可以使用Hive的聚合函数和GROUP BY子句来完成这个任务。
以下是查询语句：```sqlSELECT category, SUM(quantity) AS total_quantityFROM salesGROUP BY categoryORDER BY total_quantity DESCLIMIT 5;```上述查询语句将按照产品类别对销售数据进行分组，并计算每个类别的销售总数量。
比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。
然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。
案例2：地图再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。
这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。
在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。
比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。
另外，他可以收集到很多用户使用的情况，可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据，就可以做这样的判断了。
这里，我们来看一看纸质的地图跟新的手机地图之间，智能ABC输入法跟搜狗输入法都有什么区别？这里面最大的差异就是有没有用上新的数据。
这里就引来了一个概念——数据驱动。
有了这些数据，基于数据上统计也好，做其他挖掘也好，把一个产品做的更加智能，变得更加好，这个跟它对应的就是之前可能没有数据的情况，可能是拍脑袋的方式，或者说我们用过去的，我们想清楚为什么然后再去做这个事情。
这些相比之下数据驱动这种方式效率就要高很多，并且有许多以前解决不了的问题它就能解决的非常好。
二、数据驱动对于数据驱动这一点，可能有些人从没有看数的习惯到了看数的习惯那是一大进步，是不是能看几个数这就叫数据驱动了呢？这还远远不够，这里来说一下什么是数据驱动？或者现有的创业公司在进行数据驱动这件事情上存在的一些问题。
大数据分析师的数据分析案例和实践经验分享在当今信息爆炸的时代，数据成为了企业决策的重要参考依据。
为了深入挖掘数据背后的价值，大数据分析师扮演着重要的角色。
本文将分享一些大数据分析师在实践中遇到的案例，并介绍一些宝贵的经验和技巧。
一、数据分析案例1. 用户行为分析作为大数据分析师，我曾负责分析一家电商平台的用户行为数据。
通过对大量的用户数据进行深入分析，我发现用户在网站上的平均停留时间呈现出明显的下降趋势。
结合其他数据指标如浏览量、转化率等，我推断用户流失率可能较高。
基于这个发现，我向相关部门提出了改进网站体验和增加用户黏性的建议。
2. 产品营销策略优化在另一个案例中，我参与了一家汽车公司的大数据分析项目。
通过分析市场状况和竞争对手数据，我发现该公司在某一车型上的市场份额一直下降。
进一步分析发现，竞争对手在产品价格以及市场营销策略上做出了调整。
我通过对市场细分和用户需求的深入洞察，向公司提供了针对性的推广策略，帮助他们重新夺回市场份额。
二、实践经验分享1. 多源数据整合在实际工作中，我发现往往需要处理来自不同来源的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
为了有效整合这些数据，我首先固定数据源的格式，并制定统一的数据清洗规范。
然后，我利用大数据工具和技术对数据进行处理和清洗，确保数据的准确性和一致性。
最后，我运用数据可视化技术，将处理后的数据以图表的形式展示，帮助业务部门更好地理解数据。
2. 预测建模与优化数据分析的目标之一是通过建立预测模型来预测未来趋势。
在实践中，我常常使用回归分析、时间序列分析等方法进行预测建模。
同时，我也注重模型的评估和优化，通过对实际数据与模型预测结果的对比，进行模型的迭代和改进。
此外，我还关注业务环境的变化，及时根据新的数据和趋势进行模型的更新和优化。
3. 持续学习与专业知识更新作为一名大数据分析师，我深知行业知识的重要性。
因此，我积极参加行业培训和学习，了解最新的数据分析技术和工具。
大数据分析中的实时数据处理使用方法实时数据处理是大数据分析中非常重要的一环，它使得企业能够及时地获取、处理和分析大量的实时数据。
本文将介绍大数据分析中的实时数据处理使用方法，包括技术工具、处理流程和应用示例等。
一、实时数据处理的基本概念实时数据处理是指对数据进行连续不断的获取、处理和分析，以便在数据产生的同时进行实时决策。
与传统的批处理方式不同，实时数据处理要求数据的处理延迟要尽可能地小，能够及时反应数据的变化和趋势。
二、实时数据处理的技术工具1. 数据流处理框架：流行的实时数据处理框架包括Apache Kafka、Apache Flink和Apache Storm等。
这些框架能够处理高速流数据，并提供容错性和高可用性。
2. 数据发布与订阅系统：消息队列是实时数据处理中常用的工具，例如Apache Kafka和RabbitMQ等。
这些工具允许数据的生产者将数据发送到消息队列，再由消费者从队列中订阅和消费数据。
3. 分布式存储系统：为了能够存储大量的实时数据，并提供高吞吐量和低延迟的读写性能，分布式存储系统如Apache HBase和Apache Cassandra等被广泛应用于实时数据处理中。
三、实时数据处理的流程1. 数据采集：实时数据处理的第一步是从各种数据源中收集数据。
数据源可以包括传感器、日志文件、Web服务器日志、社交媒体等。
数据采集可以通过直接连接数据源，或者通过API接口和数据抓取进行。
2. 数据传输：数据采集后，需要将数据传输到实时数据处理系统。
传输可以通过消息队列进行，也可以使用实时数据传输协议如WebSocket等。
3. 数据处理：实时数据处理系统接收到数据后，进行数据处理和分析。
常见的处理方式包括数据过滤、聚合、转换和计算等。
数据处理可以在内存中进行，也可以借助分布式计算框架如Apache Flink和Apache Storm等。
4. 数据存储：经过处理后的数据需要存储，以备后续查询和分析之用。
大数据处理中的数据分析技术及应用实践随着信息技术的快速发展，数据量呈现爆炸性增长，如何科学地利用这些数据成为了当今社会所面对的难题。
大数据处理成为解决这一问题的热门方案。
而在大数据处理中，数据分析是最重要的一个环节。
本文将深入探讨数据分析技术及其应用实践。
一、数据分析概述数据分析顾名思义就是对数据进行深度剖析，依托于统计学、计算机科学、信息学等多个学科，揭示数据背后的真正含义，为决策提供合理依据。
传统的数据分析方法多采用抽样调查和简单的统计分析，这种方法适用于数据量较小的情况，而在面对海量数据时则显得力不从心。
随着新技术的发展，数据分析向更深层次的方向迈进，利用先进的算法技术和机器学习等专业手段，整合不同领域的数据，生成新的智能应用程序，从而更好地提取数据包含的信息价值。
二、数据分析方法1.统计分析法统计分析法是常用的一种数据分析方法，通常用于描述、比较和解释数据。
而在大数据场景下，统计分析法的局限性在于其需要对全部数据进行处理，运算速度较慢，且仅适用于数据量较小的场景。
2.数据挖掘法数据挖掘发现知识、分析数据的过程。
这种方法经常用于寻找数据集中的模式和规律。
数据挖掘涉及到多种技术，比如，分类、聚类分析、关联分析、时间序列分析、计算智能等。
3.机器学习机器学习是一种广泛使用的数据分析技术，其主要依靠算法来探索数据中的模式和规律。
基于机器学习技术，数据分析者可以轻松地从大量数据中提取知识和洞见。
例如，深度学习技术可以用于分析图像和语音数据，从而识别特定的模式和规律。
三、数据分析应用实践在数据分析应用中，除了技术层面的分析方法外，实践者还需考虑如何将分析得出的结果转化为企业决策。
下面分别从商业、医疗、金融、电商等场景来讨论数据分析的应用实践。
1.商业商业场景下，数据分析常用于市场趋势预测、流程优化、销售预测等议题。
例如，在销售预测方面，通过利用历史数据建立预测模型，分析客户购买行为和偏好，预测未来销售，为企业决策提供依据。
大数据处理的六个流程大数据处理是指对海量、复杂、多样化的数据进行收集、存储、管理、分析和应用的过程。
在这个过程中，通常包括六个关键的流程。
本文将依次介绍这六个流程，并提供相关案例分析。
1. 数据采集数据采集是大数据处理的第一步。
这个流程主要涉及到从不同来源获取数据，包括传感器、监控设备、社交媒体、在线平台等。
数据采集的关键在于广泛覆盖不同的数据源，并确保数据的准确性和实时性。
例如，一家电商公司通过监控用户的购物行为和浏览记录来采集数据，以便分析用户喜好和购买趋势，从而改进产品推荐系统。
2. 数据存储数据存储是将采集到的数据保存在合适的存储介质中，以备后续的处理和分析。
传统的数据库已经不能满足大数据处理的需求，因此，大数据存储通常采用分布式文件系统，如Hadoop的HDFS或亚马逊的S3。
数据存储的关键在于高效地组织和管理数据，以便后续的访问和查询。
例如，一个物流公司将每个货物的位置数据存储在分布式文件系统中，以便实时跟踪货物的运输情况。
3. 数据清洗数据清洗是对采集到的原始数据进行处理，以去除噪声、纠正错误和填充缺失值。
这个流程是数据预处理的一部分，旨在提高数据的质量和准确性。
数据清洗的关键在于使用合适的算法和方法，以自动化地处理大规模的数据。
例如，一个市场调研机构在分析用户调查数据之前，需要对数据进行清洗，以去除重复项和不完整的答卷。
4. 数据分析数据分析是对清洗后的数据进行统计、建模和挖掘，以发现数据中的模式、趋势和关联。
数据分析的目标是从数据中获取有价值的信息和洞察，并支持决策和业务发展。
数据分析的关键在于选择合适的模型和算法，以实现准确和高效的分析。
例如，一个保险公司可以通过分析客户的历史保险索赔数据，预测客户未来的赔付风险。
5. 数据可视化数据可视化是将分析结果以图表、图形或其他可视化形式展示出来。
通过可视化，数据分析师和决策者可以更好地理解数据并发现隐藏在数据背后的故事。
数据可视化的关键在于选择合适的图表类型和设计原则，以最大化表达效果和用户体验。
数据分析方法、数据处理流程实战案例大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。
确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。
今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。
一、大数据思维在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。
那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子：案例1：输入法首先，我们来看一下输入法的例子。
我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。
那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。
到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。
但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。
在2006年左右，搜狗输入法出现了。
搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。
比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。
然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。
案例2：地图再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。
这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。
在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。
比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。
另外，他可以收集到很多用户使用的情况，可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据，就可以做这样的判断了。
这里，我们来看一看纸质的地图跟新的手机地图之间，智能ABC输入法跟搜狗输入法都有什么区别？这里面最大的差异就是有没有用上新的数据。
这里就引来了一个概念——数据驱动。
有了这些数据，基于数据上统计也好，做其他挖掘也好，把一个产品做的更加智能，变得更加好，这个跟它对应的就是之前可能没有数据的情况，可能是拍脑袋的方式，或者说我们用过去的，我们想清楚为什么然后再去做这个事情。
这些相比之下数据驱动这种方式效率就要高很多，并且有许多以前解决不了的问题它就能解决的非常好。
二、数据驱动对于数据驱动这一点，可能有些人从没有看数的习惯到了看数的习惯那是一大进步，是不是能看几个数这就叫数据驱动了呢？这还远远不够，这里来说一下什么是数据驱动？或者现有的创业公司在进行数据驱动这件事情上存在的一些问题。
一种情况大家在公司里面有一个数据工程师，他的工作职责就是跑数据。
不管是市场也好，产品也好，运营也好，老板也好，大家都会有各种各样的数据需求，但都会提给他。
然而，这个资源也是有限的，他的工作时间也是有限的，只能一个一个需求去处理，他本身工作很忙，大家提的需求之后可能并不会马上就处理，可能需要等待一段时间。
即使处理了这个需求，一方面他可能数据准备的不全，他需要去采集一些数据，或做一些升级，他要把数据拿过来。
拿过来之后又在这个数据上进行一些分析，这个过程本身可能两三天时间就过去了，如果加上等待的时间更长。
对于有些人来说，这个等待周期太长，整个时机可能就错过了。
比如，你重要的就是考察一个节日或者一个开学这样一个时间点，然后想搞一些运营相关的事情，这个时机可能就错过去了，许多人等不到了，有些同学可能就干脆还是拍脑袋，就不等待这个数据了。
这个过程其实就是说效率是非常低的，并不是说拿不到这个数据，而是说效率低的情况下我们错过了很多机会。
对于还有一些公司来说，之前可能连个数都没有，现在有了一个仪表盘，有了仪表盘可以看到公司上个季度、昨天总体的这些数据，还是很不错的。
对老板来说肯定还是比较高兴，但是，对于市场、运营这些同学来说可能就还不够。
比如，我们发现某一天的用户量跌了20%，这个时候肯定不能放着不管，需要查一查这个问题出在哪。
这个时候，只看一个宏观的数那是远远不够的，我们一般要对这个数据进行切分，按地域、按渠道，按不同的方式去追查，看到底是哪少了，是整体少了，还是某一个特殊的渠道独特的地方它这个数据少了，这个时候单单靠一个仪表盘是不够的。
理想状态的数据驱动应该是怎么样的？就是一个自助式的数据分析，让业务人员每一个人都能自己去进行数据分析，掌握这个数据。
前面我讲到一个模式，我们源头是一堆杂乱的数据，中间有一个工程师用来跑这个数据，然后右边是接各种业务同学提了需求，然后排队等待被处理，这种方式效率是非常低的。
理想状态来说，我们现象大数据源本身整好，整全整细了，中间提供强大的分析工具，让每一个业务员都能直接进行操作，大家并发的去做一些业务上的数据需求，这个效率就要高非常多。
三、数据处理的流程大数据分析这件事用一种非技术的角度来看的话，就可以分成金字塔，自底向上的是三个部分，第一个部分是数据采集，第二个部分是数据建模，第三个部分是数据分析，我们来分别看一下。
数据采集首先来说一下数据采集，我在百度干了有七年是数据相关的事情。
我最大的心得——数据这个事情如果想要更好，最重要的就是数据源，数据源这个整好了之后，后面的事情都很轻松。
用一个好的查询引擎、一个慢的查询引擎无非是时间上可能消耗不大一样，但是数据源如果是差的话，后面用再复杂的算法可能都解决不了这个问题，可能都是很难得到正确的结论。
我觉得好的数据处理流程有两个基本的原则，一个是全，一个是细。
全：就是说我们要拿多种数据源，不能说只拿一个客户端的数据源，服务端的数据源没有拿，数据库的数据源没有拿，做分析的时候没有这些数据你可能是搞歪了。
另外，大数据里面讲的是全量，而不是抽样。
不能说只抽了某些省的数据，然后就开始说全国是怎么样。
可能有些省非常特殊，比如新疆、西藏这些地方客户端跟内地可能有很大差异的。
细：其实就是强调多维度，在采集数据的时候尽量把每一个的维度、属性、字段都给它采集过来。
比如：像where、who、how这些东西给它替补下来，后面分析的时候就跳不出这些能够所选的这个维度，而不是说开始的时候也围着需求。
根据这个需求确定了产生某些数据，到了后面真正有一个新的需求来的时候，又要采集新的数据，这个时候整个迭代周期就会慢很多，效率就会差很多，尽量从源头抓的数据去做好采集。
数据建模有了数据之后，就要对数据进行加工，不能把原始的数据直接报告给上面的业务分析人员，它可能本身是杂乱的，没有经过很好的逻辑的。
这里就牵扯到数据建框，首先，提一个概念就是数据模型。
许多人可能对数据模型这个词产生一种畏惧感，觉得模型这个东西是什么高深的东西，很复杂，但其实这个事情非常简单。
我春节期间在家干过一件事情，我自己家里面家谱在文革的时候被烧了，后来家里的长辈说一定要把家谱这些东西给存档一下，因为我会电脑，就帮着用电脑去理了一下这些家族的数据这些关系，整个族谱这个信息。
我们现实是一个个的人，家谱里面的人，通过一个树型的结构，还有它们之间数据关系，就能把现实实体的东西用几个简单图给表示出来，这里就是一个数据模型。
数据模型就是对现实世界的一个抽象化的数据的表示。
我们这些创业公司经常是这么一个情况，我们现在这种业务，一般前端做一个请求，然后对请求经过处理，再更新到数据库里面去，数据库里面建了一系列的数据表，数据表之间都是很多的依赖关系。
比如，就像我图片里面展示的这样，这些表一个业务项发展差不多一年以上它可能就牵扯到几十张甚至上百张数据表，然后把这个表直接提供给业务分析人员去使用，理解起来难度是非常大的。
这个数据模型是用于满足你正常的业务运转，为产品正常的运行而建的一个数据模型。
但是，它并不是一个针对分析人员使用的模型。
如果，非要把它用于数据分析那就带来了很多问题。
比如：它理解起来非常麻烦。
另外，数据分析很依赖表之间的这种格子，比如：某一天我们为了提升性能，对某一表进行了拆分，或者加了字段、删了某个字短，这个调整都会影响到你分析的逻辑。
这里，最好要针对分析的需求对数据重新进行解码，它内容可能是一致的，但是我们的组织方式改变了一下。
就拿用户行为这块数据来说，就可以对它进行一个抽象，然后重新把它作为一个判断表。
用户在产品上进行的一系列的操作，比如浏览一个商品，然后谁浏览的，什么时间浏览的，他用的什么操作系统，用的什么浏览器版本，还有他这个操作看了什么商品，这个商品的一些属性是什么，这个东西都给它进行了一个很好的抽象。
这种抽样的很大的好处很容易理解，看过去一眼就知道这表是什么，对分析来说也更加方便。
在数据分析方，特别是针对用户行为分析方面，目前比较有效的一个模型就是多维数据模型，在线分析处理这个模型，它里面有这个关键的概念，一个是维度，一个是指标。
维度比如城市，然后北京、上海这些一个维度，维度西面一些属性，然后操作系统，还有IOS、安卓这些就是一些维度，然后维度里面的属性。
通过维度交叉，就可以看一些指标问题，比如用户量、销售额，这些就是指标。
比如，通过这个模型就可以看来自北京，使用IOS的，他们的整体销售额是怎么样的。
这里只是举了两个维度，可能还有很多个维度。
总之，通过维度组合就可以看一些指标的数，大家可以回忆一下，大家常用的这些业务的数据分析需求是不是许多都能通过这种简单的模式给抽样出来。
四、数据分析方法接下来看一下互联网产品采用的数据分析方法。
对于互联网产品常用的用户消费分析来说，有四种：∙第一种是多维事件的分析，分析维度之间的组合、关系。
∙第二种是漏斗分析，对于电商、订单相关的这种行为的产品来说非常重要，要看不同的渠道转化这些东西。
