数据分析的六大黄金法则_光环大数据培训

数据分析师入门的8个数据分析基本技巧_光环大数据培训学习数据分析会让人望而生畏，尤其是当你刚刚开始你的旅程的时候。

该学习什么软件呢，R还是Python？什么技巧需要重点关注？统计学的知识需要掌握多少？要不要学习编程？回答这些问题是你的数据分析之旅中的一部分。

这就是为什么我认为我应该写这篇指南的原因，我希望可以帮助那些刚刚开始学习数据分析的人。

我的初衷是写一篇简单易懂、篇幅不是很长的指南，来指导你们学习数据分析。

这篇指南会给你们建立一个框架，用以帮助你们度过这段困难时期。

只要遵循这些提示，你的职业生涯将会有一个好的开始。

那么，让我们开始吧！1. 选择正确的角色在数据科学行业有很多不同的角色。

比如：数据可视化专家，机器学习专家，数据科学家，数据工程师等。

根据不同的背景和工作经验，进入一个角色可能比另一个角色要容易的多。

举个例子，如果你是一个软件开发人员，对于你来说从事数据工程师就不是很困难的事情。

所以，如果你不清楚你要成为什么角色，那么如何开始和怎么提升技能对于你来说就更困难了。

如果你不清楚他们之间的差别或者你不确定自己可以成为什么时，应该怎么办呢？下面是我的几条建议：向行业内的人士了解每一个角色承担的工作是什么。

向别人请教。

向他们请求一点时间，并提出相关的问题，我相信没有人会拒绝一个需要帮助的人的。

找出你想要的和你擅长的，选择适合你的研究领域的角色。

在选择角色时要记住一点:不要盲目的进入一个角色。

你应该首先清楚地了解这个领域需要什么，并为之做好准备。

2. 完整地学习一门课程既然您已经决定了一个角色，接下来要做的事情就是投入精力去理解这个角色。

这意味着不仅仅是要完成角色的需求。

数据科学家具有巨大的需求，所以成千上万的课程和研究都在等着你去探索，你可以学习任何你想要的东西。

找到学习的材料并不是一件很难的事，但是如果你不为之付出努力的话，学习的过程可能会变得很困难。

你可以参加一个免费的MOOC课程，或者加入一个认证项目，这个项目会让你经历所有的曲折和转变。

大数据的分析与处理方法解读_光环大数据培训机构越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。

基于此，大数据分析的方法理论有哪些呢？大数据分析的五个基本方面PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。

通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

AnalyticVisualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。

可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

SemanticEngines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。

语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。

集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。

这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

大数据处理大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。

具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。

让大数据分析更有效的5种技术措施_光环大数据培训近几年参加大数据培训的人越来越多，光环大数据教育小编带你学习大数据，每天学一点，一年成为大数据高手。

如今，数据量越来越大。

近年来，企业已经意识到数据分析可以带来的价值，并且已经开始采用。

企业现在的设备几乎都在监测和测量，并创造了大量的数据，通常比企业处理的更快。

其问题是，而正因为大数据定义为“大数据”，所以数据收集的小差异或错误可能会导致出现重大问题，错误信息和不准确的推论。

有了大量数据，就能够以业务为中心的方式来分析它的挑战，实现这一目标的唯一方法就是确保企业制定数据管理策略。

然而，有一些技术可以优化企业大数据分析，并最大限度地减少可能渗透这些大数据集的“噪点”。

这里有五个技术措施：(1)优化数据收集数据收集是最终导致业务决策的事件链中的第一步，确保收集的数据和业务感兴趣的指标的相关性非常重要。

定义对企业有影响的数据类型，以及分析如何增加价值。

基本上，考虑客户行为，以及这将对企业的业务有何适用性，然后使用此数据进行分析。

存储和管理数据是数据分析中的重要一步。

因此，必须保持数据质量和分析效率。

(2)清除垃圾数据垃圾数据是大数据分析的祸患。

这包括不准确，冗余或不完整的客户信息，可能会对算法造成严重破坏，并导致分析结果不佳。

根据垃圾数据做出的决策可能会带来麻烦。

清洁数据至关重要，涉及丢弃不相关的数据，只保留高品质的数据，当前，为了获得完整和相关的数据，人工干预不是理想的模式，不可持续并且受主观影响，因此数据库本身需要被清理。

这种类型的数据以各种方式渗透到系统中，其中包括随时间推移而变化，如更改客户信息或数据仓库中存储可能会损坏数据集。

垃圾数据可能会对营销和潜在客户生产等行业产生明显的影响，但通过基于故障信息的业务决策，财务和客户关系也会受到不利影响。

其后果也是广泛的，包括挪用资源，浪费时间和精力。

解决垃圾数据难题的方法是确保数据进入系统得到干净的控制。

数据分析的常用方法，数据分析的5个黄金法则随着大数据时代的到来，越来越多的公司开始注重大数据，数据分析是大数据中常用的，那数据分析的常用方法又有哪些呢？下面学掌门就和大家盘点一下数据分析的5个黄金法则。

规则1：我们相信计量在学习能源管理专业时，遇到了各种数据问题；这里只是其中的一些示例：·在一台标有“ 30 hp”（45 kW）的压缩机面前，新的维护经理认为它是30 hp的设备。

经过一番分析后，发现压缩机的马达早在10年前就被别的马达所取代，没有人愿意更新该铭牌，它也不存在其他记录。

·由一个VFD控制器控制的三个相同的5 hp风扇会汲取三种不同的电流。

原来，其中两个风扇的内部螺旋桨叶片也会损坏。

（更换掉有故障的叶片会使冷凝器风扇容量增加一倍，并减少了压缩机的能量负荷。

）·制冷设备压缩机将随机上线。

（这是由于吸入压力设置不正确引起的。

）其实我们不能依据“我们始终保持这一运行时间表”，“压缩机、锅炉和照明设备会在周末关闭”或“电流永远不超过X安培”之类的说法来进行能源使用的分析，只有通过常规自动计量收集的，并且经过验证的准确性和一致性后，数据才能作为投资决策的可靠基础。

在谈话进行中，商业决策需要数据。

规则2：数据在分析之前没有任何意义对于性能监控和分析来说电能计量是非常有价值的，但是，即使是通过校准后的仪表精确测量的数据，在进行分析之前没是有任何意义的。

每一家大型制造公司都会精心收集电，水和天然气的消耗数据，但他们也只能每个月用“每吨”的比率来计算。

实际上，他们除了收集数据以外，并不会做任何的分析。

因此，当这些吨比在一个月之间的变化高达100％时，因为没有人做任何事情，也没人知道他们为什么要收集这些信息，也不清楚比率应该是多少，所以任何事情和结论都不会得出。

规则3：分析是实际与预期的比较即使以表格，图表或比率表示，计量数字的绝对值也没有任何意义。

通过比较实际和预期，我们可以知道价值来自于分析；图形，报告和仪表板并不构成分析，它们只是以另一种方式呈现相同的原始数据。

光环大数据数据分析培训数据分析的基本方法论在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。

这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。

以终为始，才能保证不会跑偏。

个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。

其中有两个重点词语：量化和业务。

首先讲下量化。

量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。

统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。

路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。

同样是转化率优化，用A方案和B方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。

要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。

1.1建立量化体系建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。

这种工作一般是由数据分析师或数据PM来担任完成。

通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。

1.1.1指标设计方法讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。

准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。

这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。

举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。

基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。

具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：以顾客质量分析为例：概况是我们看下顾客的平均支付金额，或者支付中位数，来了解顾客概况。

光环大数据培训大数据入门的四个必备常识一、大数据分析的五个基本方面1，可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2，数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。

另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3，预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4，语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

5，数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

二、如何选择适合的数据分析工具要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：1.交易数据（TRANSACTIONDATA）大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2.人为数据（HUMAN-GENERATEDDATA）非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。

数据分析的六大技能要点在现代信息时代，海量的数据给我们带来了宝贵的资源，而数据分析正是将这些数据转化为有用信息的有效手段之一。

数据分析涉及到复杂的统计分析、建模、数据挖掘等技术，针对这些工作，分析者需要具备一定的专业技能和知识。

在本文中，我们探讨数据分析的六大技能要点。

一、数据汇总的技能数据汇总是数据分析中最基本的一环。

它将数据有序地排列和组合，以便进行分析处理。

在汇总数据时，需要关注数据的完整性、正确性、可靠性和一致性等方面的质量。

分析者应该对如何有效地对数据进行清洗、剪辑、合并、归类等等技能熟练掌握。

二、数据可视化的技能数据可视化是指将数据转化为图表、图像、图形等形式进行展现，这有利于理解并发现数据中的规律和趋势。

数据可视化技能需要掌握选择合适的图表或图像类型、设计图表或图像的美观度和易于阅读性、清晰地传达数据中所含的信息等方面。

三、统计分析的技能统计分析是数据分析中最为核心和关键的一环。

它涉及到概率论、多元统计学、时间序列等学科。

分析者应该熟练掌握各种统计方法和技术，如描述性统计分析、方差分析、回归分析等等，以便有效地分析数据并为决策提供支持。

四、数据挖掘的技能数据挖掘是数据分析中的一项复杂技术，它将大数据集中的数据进行筛选、清晰、整合等过程，并通过聚类、分类等技术来发现数据中的隐藏规律。

数据挖掘技能需要掌握几种数据挖掘技术，例如关联规则、聚类、分类、异常检测等技术。

五、机器学习的技能与数据挖掘相似的学科是机器学习，它是使用算法来训练计算机使之可以优化自身的工具。

目前，机器学习已广泛运用于数据分析领域，为数据分析提供了更为智能的处理支持。

需要掌握的技能包括对机器学习算法的了解，如线性回归、支持向量机等。

六、数据管理的技能数据管理技能是指对数据进行合理的存储、管理和可视化的能力。

合理的数据管理可以最大程度地保证数据的质量和完整性，避免丢失和泄露等问题。

分析者应该熟练掌握数据模型的设计、数据仓库建设、企业数据管理等技能。

光环大数据要做数据分析首先解决的两类数据质量问题_光环大数据培训为了能够系统化地、高效地解决出现的任何问题，我们必须学会将这些问题分而治之。

毕竟，知己知彼方是解决问题的首重至要。

由此，我们才会发现解决之道就在其中。

而对于提高数据质量同样适用：每一个解决问题的方法都有不同的阶段与角度。

当一个数据质量改进程序在启动时，仅知道数据库中有多少错误计算或重复录入是远远不够的。

不止于此，我们还需要知道不同类型的错误在收集的资源中是如何分配的。

据Jim barker 一篇很有意思的博客所述，数据的质量被分解成两种不同类型。

而在本文中，我会带领大家仔细区分这些“类型”有何不同，并且如何利用这些“类型”在开发预算中确保我们的优势资源放在何处。

数据类型被誉为“数据博士”的Jim barker，借用了一个简单的医学概念来定义数据质量问题。

在他的博客中介绍了如何将这两种“类型”组合在一起，并且成功激发了那些一直纠结于找到在数据库中拉低数据质量的幺蛾子的数据分析师们的兴趣。

I型数据质量问题我们可以使用自动化工具检测到。

II型数据质量问题就非常隐秘了。

大家都知道它是存在的，但它看不见摸不着，更处理不了，因为它需要放在特殊情境才能被检测到。

它们之间的区别简而言之可归纳为如下几点：I型数据质量问题首先需要“知其然”才能来检测数据的完整性、一致性、唯一性和有效性。

这些属性靠数据质量软件甚至手动很好地找到。

你不需要有很多的背景知识，或者数据分析经验。

只要按照4个属性验证它的存在，就可以判定它错误的。

例如，如果我们在性别领域插入一个3，我们就可以判定它到底是不是一个有效值。

II型数据质量问题需要“知其所以然”来检测时效性、一致性和准确性属性。

需要研究能力、洞察力和经验，而不是简简单单就可以找得出来的。

这些数据集经常从表面上看起来没有问题。

但幺蛾子往往存在于细节中，需要时间去发现。

Jim举的例子就是一份退休人员的雇佣记录。

如果我们不知道他们早已退休的话，是看不出来这个数据是错的。

大数据统计分析方法统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。

一、指标对比分析法指标对比分析法统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。

是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。

指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。

静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。

二、分组分析法指标对比分析法分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。

分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。

统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。

三、时间数列及动态分析法时间数列。

是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。

它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。

时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。

时间数列速度指标。

根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。

动态分析法。

在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。

如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。

四、指数分析法指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。

有广义和狭义之分。

根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。

指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。

光环大数据写给喜欢数据分析的初学者一、数据分析师有哪些要求？1、理论要求及对数字的敏感性，包括统计知识、市场研究、模型原理等。

2、工具使用，包括挖掘工具、数据库、常用办公软件（excel、PPT、word、脑图）等。

3、业务理解能力和对商业的敏感性。

对商业及产品要有深刻的理解，因为数据分析的出发点就是要解决商业的问题，只有理解了商业问题，才能转换成数据分析的问题，从而满足部门的要求。

4、汇报和图表展现能力。

这是临门一脚，做得再好的分析模型，如果不能很好地展示给领导和客户，成效就大打折扣，也会影响到数据分析师的职业晋升。

二、请把数据分析作为一种能力来培养从广义来说，现在大多数的工作都需要用到分析能力，特别是数据化运营理念深入的今天，像BAT这样的公司强调全员参与数据化运营，所以，把它作为一种能力培训，将会让你终生受益。

三、从数据分析的四个步骤来看清数据分析师需具备的能力和知识：数据分析的四个步骤（这有别于数据挖掘流程：商业理解、数据理解、数据准备、模型搭建、模型评估、模型部署），是从更宏观地展示数据分析的过程：获取数据、处理数据、分析数据、呈现数据。

（一）获取数据获取数据的前提是对商业问题的理解，把商业问题转化成数据问题，要通过现象发现本质，确定从哪些纬度来分析问题，界定问题后，进行数据的采集。

此环节，需要数据分析师具备结构化的思维和对商业问题的理解能力。

推荐书籍：《金字塔原理》、麦肯锡三部曲：《麦肯锡意识》、《麦肯锡工具》、《麦肯锡方法》工具：思维导图、mindmanager软件（二）处理数据一个数据分析项目，通常数据处理时间占70%以上，使用先进的工具有利于提升效率，所以尽量学习最新最有效的处理工具，以下介绍的是最传统的，但却很有效率的工具：Excel：日常在做通报、报告和抽样分析中经常用到，其图表功能很强大，处理10万级别的数据很轻松。

UltraEdit：文本工具，比TXT工具好用，打开和运行速度都比较快。