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大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity) [1]  。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。 展开全文
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity) [1]  。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。
信息
分析步骤
可视化分析
外文名
Big data analysis
大数据概括
数据量大、速度快(高性能)
含    义
是指对规模巨大的数据进行分析
中文名
大数据分析
大数据分析工具介绍
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。国内的有BDP,国云数据(大数据魔镜),思迈特,FineBI等等。有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
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  • Python金融数据分析入门到实战

    万人学习 2019-09-26 17:08:33
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  • 大数据分析与应用技术创新平台

    万次阅读 2018-11-15 16:54:48
    大数据分析与应用技术创新平台   张平文, 鄂维南, 袁晓如, 傅毅明 北京大学数学科学学院,北京 100871  北京大学大数据科学研究中心,北京 100871   北京大学信息科学技术学院,北京 100871   北京...

    原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/kCDYOInF8KjHstIMAWSljA

     

    大数据分析与应用技术创新平台

     

    张平文, 鄂维南, 袁晓如, 傅毅明

    北京大学数学科学学院,北京 100871 

    北京大学大数据科学研究中心,北京 100871 

     北京大学信息科学技术学院,北京 100871 

     北京大数据研究院,北京 100871


     

    摘要:针对我国大数据挖掘与分析能力弱、大数据算法应用和综合能力不高等问题,系统地介绍了大数据分析与应用技术创新平台的总体技术框架,详细分析了我国大数据分析与应用五大共性技术存在的不足和解决思路,并阐述了创新平台中四大支撑平台的设计思路与应用方向,最后对大数据分析与应用技术国家工程实验室未来的发展方向和重点工作进行了介绍。

     

    关键词:大数据;数据处理;质量控制;数据挖掘;可视分析;智能数据管理;国家工程实验室

     

     

    论文引用格式:

    张平文, 鄂维南, 袁晓如, 等. 大数据分析与应用技术创新平台[J]. 大数据, 2018, 4(4): 86-93.

    ZHANG P W, E W N, YUAN X R, et al. Big data analysis and application technology innovation platform[J]. Big Data Research, 2018, 4(4): 86-93.

     

     

    1 引言

    目前,我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础,拥有一定的市场优势和发展潜力,但也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域不广等问题,这些问题亟待解决。《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》提出“加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度,着力推进数据汇集和发掘,深化大数据在各行业创新应用,促进大数据产业健康发展”,强调推进基础研究和核心技术攻关。

    针对我国大数据挖掘与分析能力弱、大数据算法应用和综合能力不高等问题,急需开展关键技术的攻关研发与突破工作。为践行国家大数据战略,北京大学牵头,联合中国科学院数学与系统科学研究院、中山大学、北京奇虎科技有限公司、北京嘀嘀无限科技发展有限公司、中国信息安全研究院有限公司等多家单位,共同申请建设大数据分析与应用技术国家工程实验室,并于2017年初获得了国家发展和改革委员会的正式批复。其目标是围绕数据科学理论体系、大数据计算系统与分析理论等重大基础研究进行前瞻布局,开展数据科学研究,引导和鼓励在大数据分析的理论、方法及关键应用技术等方面展开探索;加强数据清洗、大数据分析发掘、大数据可视化等领域关键技术攻关;围绕多源异构数据分析,针对视频、文本等多种数据类型,研究大规模机器学习的基础和创新方法,依托合作支撑单位开展面向大数据分析的全流程框架和工业标准的设定、大规模数据分析系统平台的搭建;针对多项代表性应用的大数据分析应用平台进行设计和优化,注重大数据分析理论和系统的源头创新,提升数据分析处理能力、知识发现能力和辅助决策能力;切实和有效地突破目前我国在大数据分析和应用方面的技术瓶颈,形成一整套具有国际影响力的大数据分析系统软件,推动我国大数据产业的发展。本文将系统地分析我国大数据分析与应用的五大共性技术的瓶颈和解决思路,介绍大数据分析系统开发平台、大数据系统测试评估平台、大数据分析可视化展示平台、重大应用示范与系统集成平台四大支撑平台的设计与应用,并对大数据分析与应用技术国家工程实验室未来的发展方向和重点工作进行展望。

     

    2 五大共性技术

    如图1所示,在一个典型的大数据分析与应用流程中,数据经过预处理后,采用以大数据统计为代表的共性模型和算法与大数据挖掘技术进行计算分析,再结合高度智能灵活的可视分析,最后支持复杂场景下的智能决策。分析的结果将进一步反馈到数据处理,并再次进入分析过程,进一步提供基于数据的洞见能力和决策支持。可见,在大数据分析与应用中,大数据预处理与质量控制技术、大数据分析支撑理论与算法、大数据挖掘技术、大数据可视分析技术、大数据智能知识管理与决策支持技术构成了大数据分析与应用的五大共性技术。这五大共性技术也是构建大数据分析与应用技术创新平台的关键环节。

     

    图1 大数据分析与应用技术创新平台的总体框架

     

    2.1 大数据预处理与质量控制技术

    (1)数据中的可信度建模问题

    在对复杂结构数据的可信度进行建模时,需要采用“不确定性”和“数据溯源”两个维度。对于不确定性而言,可以采用概率图模型对所研究的复杂结构数据进行数据建模,其中根据应用的需要考虑图模式中的点、边的不确定性以及它们之间的互相依赖关系。除此以外,还考虑到复杂结构数据的多源特性,不同的数据源提供的数据的可信度是不同的。在对数据的不确定性建模的基础上,还要考虑数据的“溯源”问题。大数据分析与应用技术创新平台将数据的不确定性和溯源作为一种统一的元数据,为描述关联数据的可信度提供建模。

    (2)数据中的数据质量检测和评估

    数据质量决定了数据的可用性。传统的数据质量检测方法中,最经典的方法是挖掘数据之间的函数依赖关系以及带有约束的函数依赖等。然而这些方法只考虑了关系数据库表中各个列之间的函数依赖关系。数据质量的检测需要研究复杂数据的数据质量问题。例如知识图谱数据的数据质量问题需要考虑两个方面的特征:图结构特点以及知识图谱数据中的本体语义。

    (3)大数据抽样

    大数据分析中有很多问题,其中一个很重要的问题是计算精度和计算复杂度的平衡。一个好的计算方法一方面要误差小,另一方面要计算速度快。大数据分析中这两方面目标几乎不能同时达到。当前应发展更普适的、更稳健的再抽样方法,其普适性将表现在适合于广义线性模型以及一般凸优化问题,其稳健性将表现在统计推断结果的精确性,即均方误差的减小。

    2.2 大数据分析支撑理论与算法

    数据分析算法大致可以分为计算数学算法、统计算法、计算机算法、优化算法等。由于这些算法来源于不同领域,其侧重点和使用的主要工具都有所不同,然而它们之间又有着千丝万缕的关系,相互关联。

    (1)大数据分析的计算数学理论与算法

    计算数学包括数值分析、数值代数和最优化等,为大数据分析提供了坚实的理论和算法基础,也拓展了大数据分析的应用领域与范围。在大数据的研究中,要推动变分法、偏微分方程、低秩和稀疏优化的结合,为图像科学和医疗影像提供新的数学模型和数值方法;推动计算数学与机器学习的结合;推动偏微分方程与机器学习的结合,发展高维数据分类、聚类和降维的新方法和理论。针对数据模型,可以推广基于多尺度的降维方法在物理模型中的应用,例如图像表示的小波方法就可以看成一个多尺度方法。深度学习网络的训练也和多重网格算法有很多相似之处,可以系统地研究多尺度方法在非结构数据分析中的应用。基于多层次神经网络的深度学习方法可以看成一种自适应、多尺度、多层次的表示方法,加深了对深度学习的理解,有助于找出其基本原理并推广。神经网络也可以看成一种特殊的图模型,从图模型的角度来看,神经网络有希望发展出更一般的多尺度、多层次模型。多年来,在计算数学领域发展出了一系列行之有效的并行算法、随机分析方法和张量分析方法,这为大数据分析提供了有效的途径。优化算法是计算数学和大数据分析的主要课题之一,实验室将研究在大数据中如何发展有效的优化算法。

    (2)大数据统计分析方法

    在分析大数据时,比较大的一个挑战是如何处理大数据的复杂性和不确定性,需要运用统计学原理及方法、机器学习方法来处理这两方面分析中的技术问题。数据的不确定性会带来预测结果的不确定,在统计中可以用随机变量的分布来描述数据的不确定性,然后用置信区间或置信带来量化预测结果的不确定性。

    随着计算机硬件的发展与大数据时代的来临,深度学习作为一种通用的人工智能算法,在近些年取得了巨大的成功。对比传统的模式识别方法,深度学习不再需要人工进行特征设计,而是采用端到端的方式进行训练,并在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等很多领域都取得了突破性的进展。目前的深度学习算法主要面临模型复杂度较高、速度慢以及需要大量训练数据等问题。为了进一步推动深度学习的发展和广泛应用,仍需要突破以下关键技术:深度神经网络模型的预测加速和模型压缩、类人的深度学习过程以及新型的深度学习优化方法等。随着深度学习的不断发展,各种复杂的网络结构,特别是深层神经网络,由于灵活性较高,具有良好的表达能力,引起了越来越多的关注。但由于缺乏理论上的指导和支撑,目前深层神经网络的大量自由参数大多数情况下仍需依赖经验来调节与优化,离理论上的最优性能仍有较大差距。此外,如此复杂的模型很容易在特定的数据集上得到近乎理想的拟合效果,然而在推广泛化性能上却往往很难得到保障。为了推动深度学习的发展,继续提高模型的性能,需要对复杂神经网络的优化算法进行进一步的研究。

    深度学习在许多领域都有广泛的应用。在实际应用中,根据计算平台资源等方面的限制,往往需要设计出不同计算复杂度的模型。由于缺乏系统性方法的指导,很多神经网络的超参数(如卷积神经网络的层数、每层卷积神经网络卷积核的类型与数量等)都需要依赖经验来设定,然后通过大量的实验来验证模型的性能。因此,将深度学习算法在特定问题上进行应用的关键是如何在学习的过程中简单有效地完成超参数的自动选择。

    深度学习在监督学习领域已经取得了巨大的成功。基于监督学习的深度学习方法通常需要海量的标注数据进行训练,从而保证模型的推广性能。但在很多应用中,标注数据往往很难获得或者获得成本过高,而没有标注的原始数据往往很容易获得。相对地,人脑可以在没有监督信息时主动地从周围环境中学习。因此,要实现更加高级的智能行为,现有深度学习算法需要突破传统的监督学习模式,从监督学习向半监督学习乃至无监督学习转变,借鉴人与环境之间的交互过程,主动且自动地完成增强学习,以摆脱对监督信息的依赖,在更严苛的环境下完成学习任务。

    2.3 大数据挖掘技术

    在大数据挖掘技术方面,该实验室主要关注文本、视频、时空等典型数据类型,同时大力开展大规模并行数据挖掘技术的研发。

    (1)文本大数据分析技术

    深度语义分析、跨领域跨语言情感分析、大规模高精度文本知识挖掘、智能文本对话、语义搜索引擎等是实现大规模文本数据挖掘和自然语言理解的基础技术。设计制造自动人机对话平台(即智能问答机器助理)被认为是现代人工智能的一项充满挑战也极具困难性的任务。能主动引领新话题的对话模式(即主动式智能问答机器助理)对于现有的被动式人机对话模式而言是全新的突破。语义搜索引擎的应用可以大规模定制化采集任意多个网址、网页和文档信息,利用语义搜索引擎分析相关内容,筛选有价值的信息,构建语义索引,自动汇聚。该平台用于大规模文本的信息筛查和收集,可有效实现基于语义的信息与知识汇聚,有利于基于文本大数据技术的应用,实现科学决策。基于该平台,可以开发行业知识服务与决策支持系统(如智能辅助诊疗、智能新闻报道)、智库信息服务(智能产品服务、智库系统)、通用个人知识助理等行业、专业及通用的知识服务应用。

    (2)面向海量视频图像数据的语义分析技术

    基于语义的图像视频分析是计算机视觉和多媒体领域的一个基本问题,与人工智能、机器学习、人机交互等领域紧密相关。其中,图像数据相关的主要任务有图像分类、物体检测等,视频相关的任务包括多媒体语义事件检测、视频语义标注等。由于视觉数据的特征表达与真实的语义之间存在“语义鸿沟”的问题,尽管现有的研究工作提出了大量理论与算法,上述问题仍然面临着巨大的挑战。特别地,在图像、视频数量爆炸式增长的今天,如何充分挖掘海量视觉数据及其语义标注信息成为新的技术难题。传统的机器学习模型往往无法充分表达海量视频图像数据的语义复杂度,并进而构建高效的用于预测的模型。因此,需要针对海量视频图像数据的特性进一步扩展与增强现有的模型、理论和算法,并在公开的数据集上评测其性能。面向海量视频图像数据的语义分析技术研究需要突破的关键问题有图像快速索引、多媒体事件检测、视频语义标注等。

    (3)时空数据分析技术

    时空数据挖掘主要分为以下几类:时空模式挖掘、时空聚类、时空分类、时空异常检测等。在应用层面,可以以社会经济现象感知为目标,以时空大数据为基础,并以时空数据挖掘算法为支撑,发展一系列分析方法,包括个体移动行为模式分析、活动时间变化特征分析、场所情感语义分析等。移动是个体层次空间行为最直接的外在表现,个体移动行为模式分析是利用时空大数据中的移动轨迹信息研究个体移动模式或模型的方法;活动时间变化特征分析是指基于城市不同区域对应的活动日变化曲线,研究其用地特征和在城市运行中所承载的功能;同时,社交媒体(如推特、微博等)中包含了大量文本数据,这些数据成为语义信息获取的重要来源,其中带有位置的社交媒体数据通常占3%,可以利用这部分数据揭示与地理位置有关的语义信息,即进行面向场所的情感语义分析。

    (4)大规模并行数据挖掘技术

    考虑到当前开放互联环境中海量数据挖掘和应用的需求,该实验室将充分考虑分布式数据的特点,结合不断发展的、多样的存储和计算环境,研究海量分布式数据挖掘的理论、方法和技术、规范体系,力争使我国在相关领域的研究成果进入国际领先行列,重点突破海量数据挖掘系统体系结构、基于云计算的数据模型、分布式数据挖掘算法(包括分类算法、关联规则算法、主成分分析算法)等关键技术。

    2.4 大数据可视分析技术

    可视分析是对大数据进行分析的一种有效手段,日益受到重视。在中国计算机学会大数据专家委员会发布的2014—2016年大数据发展十大趋势中,可视分析技术连续3年被列入其中。可视分析技术的目标是使数据分析过程透明化。它结合了可视化、人机交互和自动分析技术。在一个典型的可视分析流程中,自动分析的结果通过可视化展示给用户,用户通过人机交互技术评价、修改和改进自动分析模型,从而得到新的自动分析结果。通过这种方式,可视分析技术将人的经验智慧与机器的运算能力紧密地结合在一起。这其中,由人来定义分析任务的模式,由机器来存储和分析大量的数据。分析结果的可视化则成为人与机器合作的桥梁。

    ● 大数据原位可视分析技术。最初的面向科学的原位可视化技术将数据处理与可视化代码、数值模拟代码进行耦合,在数值模拟程序运行的过程中进行若干处理与可视化工作,即时对相关特征进行提取并存储,从而能在后续处理中得到完整、精确和可靠的数据分析和可视化结果,用以支持用户的探索与分析。原位处理能在保证数据精度的同时,大幅减少所需数据存储、数据传输以及后续处理的代价。同时,原位处理的过程中,也能即时产生相关的可视化内容,用户可以基于内容对模型模拟过程进行监测、调整和操控。同样的思路可以被推广到一般意义上的复杂大数据分析中,在大数据产生和运输过程中,同步开展有效的可视化工作,可解决大数据可视化的瓶颈问题。

    ● 多尺度时空可视分析技术。面对多种不同来源、不同粒度的数据,如何在时空内进行融合是分析时空数据的巨大挑战。在统一空间内,将多源数据进行可视化处理并提供有效的可视分析手段是目前的研究热点之一。多尺度时空可视分析技术是探索应对大规模、异构的时空数据时较为通用的交互式分析和探索方法。

    ● 支持态势感知的大数据可视分析技术。传统的数据分析任务主要是针对单个或者一类数据进行的分析,随着大数据的出现,各式各样具有隐性相关关系的数据涌现出来。在一些复杂任务中,往往需要同时对不同类别的数据进行采集、监控、分析以及响应。支持用户对这类分析过程进行实时感知把握是今后可视分析需要具备的重要功能。

    2.5 大数据智能知识管理与决策支持技术

    面向大数据的知识发现、管理和决策支持服务平台是大数据分析流程中关键的一环。其中包括4个方面的主要内容:一是面向多源异构数据源的知识图谱构建和融合,将不同的数据源的数据进行有效的整合,形成面向一个领域或者开放领域的完备的知识图谱;二是海量知识数据的存储和查询等数据管理问题,一个面向海量知识数据的高效的知识图谱数据管理系统是提供知识服务和支撑上层决策的基础;三是智能知识检索和分析,笔者希望为用户提供一种基于可视化技术的、交互式的知识数据访问和分析的平台接口,方便普通用户使用知识图谱;四是在上述知识图谱的构建和分析的基础上,针对复杂的问题提出定性定量综合集成建模体系,从而有效支持相关决策。

     

    大数据支撑平台

    针对上述技术,大数据分析与应用技术创新平台将搭建相应的支撑平台,支持方法和系统的研发与落地。

    (1)大数据分析系统开发平台

    大数据分析系统开发平台建设专门面向大数据分析技术的支撑平台与系统,实现大数据机器学习算法的高效并行化,为各种机器学习算法提供统一的、用户透明的调度过程。构建两个面向大数据分析的算法库:面向大数据统计与机器学习分析处理基础算法的并行算法库、面向大数据挖掘技术核心算法的并行算法库。依托天河二号超级计算机,设计面向大数据分析与处理的软件支撑平台,包括基于天河二号的大数据可视化分析系统、支撑大数据可视化的基础并行算法库、实现知识图谱的基础并行算法库与软件系统支撑平台。重点突破大数据背景下深度学习、数据挖掘等各类应用的共性问题,研究解决这些问题的基础算法的并行性,研究并行编程框架及其支撑系统,创建基于天河二号的大数据分析软件支撑平台与系统。

    (2)大数据分析系统测试评估平台

    大数据分析系统测试评估平台是一个综合性试验测试平台,能够实现各种大数据分析方法和系统在多种数据对象、应用场景下的主客观质量测试和应用验证。大数据分析系统测试评估平台将建立标准测试方法和手段,并建立综合性的测试数据集合,能够提供多种情况下的测试评估能力,对其他平台的结果具有良好的支撑作用。

    (3)大数据分析可视化展示平台

    大数据分析可视化展示平台将提供先进的可视化显示环境,提供对目标数据分析效果的高效可视化,提供高度沉浸式、高像素分辨率的大规模可视化设施。大数据分析的可视化通常需要同时展示大量、高精度、多角度的复杂图形信息,以便使用者进行观察与分析。

    (4)重大应用示范与系统集成平台

    重大应用示范与系统集成平台主要通过与共建单位合作,在安全、交通等方面建设包括多种应用在内的大数据重大应用示范与系统集成。

     

    未来发展方向

    大数据分析与应用技术国家工程实验室瞄准国家的重大需求进行发力和突破,同时,还将以企业和市场的需求为导向,以提高产业自主创新能力为目标,力争在我国大数据分析与应用领域形成一批重大的标志性成果。

    在科研与人才的体制机制上,积极进行探索和创新,与北京大学大数据科学研究中心、北京大数据研究院等院校机构和科研单位进行深度协作,整合各方资源,发挥各方优势,努力实现机构共建、人才联聘、成果共享的“三位一体”运行新机制。

    在大数据人才培养上,将以往的分学科、分阶段的“串联式”培养方式升级为多学科交叉、理论与实践并行的“并联式”培养方式,联合北京大学数学科学学院、信息科学学院等院系,聚合数学、计算机、工程应用等多方面的资深专家,为大数据领域的优秀人才营造良好的成长环境。在提高人才培养效率的同时,使其具备利用大数据相关理论与实践经验解决具体问题的实战能力。

    大数据分析与应用技术国家工程实验室依托北京大学建立研究环境与核心团队,构建创新生态。针对大数据分析技术,建立研究开发和试验平台,开展针对大数据的预处理和质量控制、大数据的计算数学理论与算法、大数据的统计方法及理论、大规模机器学习方法、面向异构多源大数据的挖掘和分析、大数据的可视化以及知识计算和决策支持等方面的研究;针对重点行业应用和数据产业的发展需要,建立大数据分析系统和数据产业工业化应用的全流程开发框架和系统标准;并以支撑平台为基础,加强与支持单位以及优势单位和地区开展的合作研究,突破现有大数据分析的技术瓶颈,引领国内外大数据分析产业的发展,涌现一批具有自主知识产权、形成国际影响力的大数据分析系统平台,为我国大数据分析产业的发展以及基于大数据的政府决策、企业创新等提供基础支撑。

     

    结束语

    本文从我国大数据分析与应用的共性技术、大数据支撑平台和应用的现状和存在的问题出发,介绍了大数据分析与应用技术国家工程实验室建设的大数据分析与应用技术创新平台技术架构。创新平台围绕数据科学理论体系、大数据计算系统与分析理论等重大基础研究进行前瞻布局,开展数据科学研究,引导和鼓励在大数据分析的理论、方法及关键应用技术等方面展开探索。创新平台将引领大数据分析技术和国际标准发展,为我国大数据分析产业健康发展提供技术支撑、实验中心和人才基地。在产学研结合方面,该平台将成为支撑产业健康发展的核心试验支撑平台和充满活力的开放式研究开发环境。

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  • 大数据分析系统

    万次阅读 2018-09-21 10:06:33
    数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中,采集相关的业务数据,集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后,存储到数据仓库的基础库中;然后,通过业务需要进行一系列的数据转换...

    1. 概念、分类

    数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中,采集相关的业务数据,集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后,存储到数据仓库的基础库中;然后,通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市,供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。

    根据数据的流转流程,一般会有以下几个模块:数据收集(采集)、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础上进行相应变化的系统模型。

    按照数据分析的时效性,我们一般会把大数据分析系统分为实时、离线两种类型。实时数据分析系统在时效上有强烈的保证,数据是实时流动的,相应的一些分析情况也是实时的。而离线数据分析系统更多的是对已有的数据进行分析,时效性上的要求会相对低一点。时效性的标准都是以人可以接受来划分的。

     

    2. 网站流量日志数据分析系统

    2.1. 系统的意义

    网站流量数据统计分析,可以帮助网站管理员、运营人员、推广人员等实时获取网站流量信息,并从流量来源、网站内容、网站访客特性等多方面提供网站分析的数据依据。从而帮助提高网站流量,提升网站用户体验,让访客更多的沉淀下来变成会员或客户,通过更少的投入获取最大化的收入。

    Ø 技术上

    可以合理修改网站结构及适度分配资源,构建后台服务器群组,比如

    1、辅助改进网络的拓扑设计,提高性能

    2、在有高度相关性的节点之间安排快速有效的访问路径

    3、帮助企业更好地设计网站主页和安排网页内容

    Ø 业务上

    1、帮助企业改善市场营销决策,如把广告放在适当的Web页面上。

    2、优化页面及业务流程设计,提高流量转化率。

    3、帮助企业更好地根据客户的兴趣来安排内容。

    4、帮助企业对客户群进行细分,针对不同客户制定个性化的促销策略等。

    终极目标是:

    改善网站的运营,获取更高投资回报率(ROI)。也就是赚更多的钱。

    2.2. 背景知识Web访问日志

    访问日志指用户访问网站时的所有访问、浏览、点击行为数据。比如点击了哪一个链接,打开了哪一个页面,采用了哪个搜索项、总体会话时间等。而所有这些信息都可通过网站日志保存下来。通过分析这些数据,可以获知许多对网站运营至关重要的信息。采集的数据越全面,分析就能越精准。

    日志的生成渠道分为以下两种:

    一是:web服务器软件(httpd、nginx、tomcat)自带的日志记录功能,如Nginx的access.log日志;

    二是:自定义采集用户行为数据,通过在页面嵌入自定义的javascript代码来获取用户的访问行为(比如鼠标悬停的位置,点击的页面组件等),然后通过ajax请求到后台记录日志,这种方式所能采集的信息会更加全面。

    在实际操作中,有以下几个方面的数据可以自定义的采集:

            系统特征:比如所采用的操作系统、浏览器、域名和访问速度等。

    访问特征:包括停留时间、点击的URL、所点击的“页面标签<a>”及标签的

                            属性等。

            来源特征:包括来访URL,来访IP等。

            产品特征:包括所访问的产品编号、产品类别、产品颜色、产品价格、产品利润、产品数量和特价等级等。

    以电商某东为例,其自定义采集的数据日志格式如下:

    GET /log.gif?t=item.010001&m=UA-J2011-1&pin=-&uid=1679790178&sid=1679790178|12&v=je=1$sc=24-bit$sr=1600x900$ul=zh-cn$cs=GBK$dt=【云南白药套装】云南白药 牙膏 180g×3 (留兰香型)【行情 报价 价格 评测】-京东$hn=item.jd.com$fl=16.0r0$os=win$br=chrome$bv=39.0.2171.95$wb=1437269412$xb=1449548587$yb=1456186252$zb=12$cb=4$usc=direct$ucp=-$umd=none$uct=-$ct=1456186505411$lt=0$tad=-$sku=1326523$cid1=1316$cid2=1384$cid3=1405$brand=20583$pinid=-&ref=&rm=1456186505411 HTTP/1.1

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  • Python金融大数据分析-样章

    千次下载 热门讨论 2016-01-24 21:11:56
    Python金融大数据分析
  • 数据分析-PART2--10大数据分析模型

    万次阅读 多人点赞 2018-07-31 10:00:39
    数据分析-PART2--10大数据分析模型 数据分析-PART3--数据分析常用指标 数据分析-PART4--数据分析方法 数据分析-PART5--数据分析可视化 数据分析-PART6--数据分析能力培养 数据分析-PART 7--数据分析工具网站...

    一、数据分析模型

    要进行一次完整的数据分析,首先要明确数据分析思路,如从那几个方面开展数据分析,各方面都包含什么内容或指标。是分析框架,给出分析工作的宏观框架,根据框架中包含的内容,再运用具体的分析方法进行分析。

    数据分析方法论的作用:

    • 理顺分析思路,确保数据分析结构体系化
    • 把问题分解成相关联的部分,并显示他们的关系
    • 为后续数据分析的开展指引方向
    • 确保分析结果的有效性和正确性

    二、九大数据分析模型

    1.PEST分析模型:主要用于行业分析。

    1、政治环境:

    包括一个国家的社会制度,执政党性质,政府的方针、政策、法令等。不同的政治环境对行业发展有不同的影响。

    • 关键指标:政治体制,经济体制,财政政策,税收政策,产业政策,投资政策,专利数量,国防开支水平,政府补贴水平,民众对政治的参与度。

    2、经济环境:

    宏观和微观两个方面。

    宏观:一个国家国民收入,国民生产总值以及变化情况,以通过这些指标反应国民经济发展水平和发展速度。

    微观:企业所在地区的消费者收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素,这些因素决定着企业目前以及未来的市场大小。

    • 关键指标:GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。

    3、社会环境:

    包括一个国家或地区的居民受教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观点、价值观等。文化水平营销居民的需求层次,宗教信仰和风俗习惯会禁止或抵制某些活动的进行,价值观会影响居民对组织目标和组织活动存在本身的认可,审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。

    • 关键指标:人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

    4、技术环境:

    企业所处领域直接相关的技术手段发展变化,国家队科技开发的投资和支持重点,该领域技术发展动态和研究开发费用总额,技术转移和技术商品化速度,专利及其保护情况。

    • 关键指标:新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况。

    2.5W2H分析模型

    5W2H分析法主要针对5个W以及2个H提出的7个关键词进行数据指标的选取,根据选取的数据进行分析。

    3.逻辑树分析模型

    将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展。

    把一个已知问题当作树干,考虑这个问题和哪些问题有关,将相关的问题作为树枝加入到树干,一次类推,就会将问题扩展成一个问题树。

    逻辑树能保证解决问题的过程完整性,将工作细化成便于操作的具体任务,确定各部分优先顺序,明确责任到个人。

    逻辑树分析法三原则:

    • 要素化:把相同问题总结归纳成要素
    • 框架化:将各个要素组成框架,遵守不重不漏原则
    • 关联化:框架内的各要素保持必要的相互关系,简单而不孤立

    4.4P营销理论模型

    产品:

    能提供给市场,被人们使用和消费并满足人们某种需求的任何东西,包括有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组合。

    价格:

    购买产品时的价格,包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响价格的主要因素有需求、成本和竞争。

    渠道:

    产品从生产企业流转到用户手上全过程所经历的各个环节。

    促销:

    企业通过销售行为的改变来激励用户消费,以短期的行为促进消费的增长,吸引其他品牌用户或导致提钱消费来促进销售增长。

    5.用户行为模型

    用户行为指用户为获取、使用产品或服务才去的各种行动,首先要认知熟悉,然后试用,再决定是否继续消费使用,最后成为产品或服务的忠实用户。

    行为轨迹:认知->熟悉->试用->使用->忠诚

    6.AARRR模型

    这个是所有的产品经理都必须要掌握的一个数据分析模型。

    AARRR(Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral)是硅谷的一个风险投资人戴维 · 麦克鲁尔在2008年时创建的,分别是指获取、激活、留存、收入和推荐。

    比如游戏AARRR各阶段指标

    1.A(How do users find us?)
    
    DNU(日新注册且登陆用户数)、推广渠道监测(成本、流量)
    
    2.A(Do users have a great first experience?)
    
    DAU(每日登陆过游戏用户数)、日均使用时长、道具关联分析模型
    
    3.R(Do users come back?)
    
    留存率(次日留存、7日留存、21日留存、30留存)、流失率、流失预警分析模型
    
    4.R(How do you make money?)
    
    PR(付费率)、 ARPU(平均每用户收入)、ARPPU(平均每付费用户收入))、LTV(生命周期价值)
    
    5.R(Do users tell others?)
    
    K-factor、NPS等

    举个例子,用AARRR模型来衡量一个渠道的好坏。

    如果单从数据表面来看,A渠道会更划算,但实际这种结论是有问题的,用AARRR模型具体分析如下:

    渠道A的单个留存用户成本是60元,单个付费用户成本是300元;而渠道B的单个留存用户成本是20元,单个付费用户成本是33元,这样对比下来,明显B渠道的优势远远大于A渠道。

    高流量≠高转化

    误区:只关心最后一步转化

    转化率提升≠用户体验提升

    提升转化四步曲:正确的用户→流程的体验→最佳转化路径→复购与增购

    业务的了解和用户的了解,才是提高转化率本事。

    7、漏斗分析模型

    用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中用户数量的变化趋势,从而寻找到最佳的优化空间,这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中(流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中)。之所以称为漏斗,就是因为用户(或者流量)集中从某个功能点进入(这是可以根据业务需求来自行设定的),可能会通过产品本身设定的流程完成操作。

    对于我们要做的就是对按照流程操作的用户进行各个转化层级上的监控,寻找每个层级的可优化点;对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径,找到可提升用户体验,缩短路径的空间。运用漏斗模型比较典型的案例就是电商网站的转化,用户在选购商品的时候必然会按照预先设计好的购买流程进行下单,最终完成支付。如果没有整个业务流程的梳理,就不会有这种漏斗模型的产出,更别说去查找每个步骤出现用户流失的问题了。

    funnel2

    当然有些时候也要做一些竞品分析,对于同行业同类数据的转化情况做到心中有数。尽可能降低用户流失是我们的目标,但是如果可以做到不低于行业平均水准同时资源有限的话,降低这个转化漏斗的用户流失就需要被放置较低的优先级里。

    还有一些比较经典的漏斗转化模型就是用于用户注册流程上:我们需要知道多少用户点击了注册按钮(漏斗的开端),多少用户完成了信息填写(多少用户放弃填写),多少用户点击发送验证码按钮(验证码到达率),成功完成注册的人数。如果一旦在运营过程中发现某一天的注册用户数出现波动,那么除了去查一下市场渠道及广告投放,产品本身的注册功能也是可能出现这个问题的重要因素。

    对于产品的非功能页面,比如某个活动页,公司简介页等等,用户可能不会按照我们既定的流程到达,那么就要根据实际的目标来确认是否有讲这类非功能页面的转化流程做优化的必要性。

    比如,这个例子是分析从用户进入网站到最终购买商品的变化趋势。

    640.webp (1)

    从用户进入网站到浏览商品页面,转化率是40%;浏览商品到加入购物车转化率是20%等,那要找出哪个环节的转化率最低,我们需要有对比数据。

    比如第一个,进入网站到浏览商品,如果同行业水平的转化率是45%,而我们只有40%,那说明这个过程,没有达到行业平均水平,我们就需要分析具体原因在哪里,再有针对性的去优化和改善。

    当然,上面这是我们设计的一种理想化的漏斗模型,数据有可能是经过汇总后得出的。而真实的用户行为往往可能并不是按照这个简单流程来的。此时需要分析用户为什么要经过那么复杂的路径来达到最终目的,思考这中间有没有可以优化的空间。

    8、交叉分析法

    通常是把纵向对比和横向对比综合起来,对数据进行多角度的结合分析。

    举个例子:

    a. 交叉分析角度:客户端+时间

    从这个数据中,可以看出iOS端每个月的用户数在增加,而Android端在降低,总体数据没有增长的主要原因在于Android端数据下降所导致的。

    那接下来要分析下为什么Android端二季度新增用户数据在下降呢?一般这个时候,会加入渠道维度。

    b. 交叉分析角度:客户端+时间+渠道

    从这个数据中可以看出,Android端A预装渠道占比比较高,而且呈现下降趋势,其他渠道的变化并不明显。

    因此可以得出结论:Android端在二季度新增用户降低主要是由于A预装渠道降低所导致的。

    所以说,交叉分析的主要作用,是从多个角度细分数据,从中发现数据变化的具体原因。

    9、A/B测试

    A/B测试就是通过数据支撑,不同渠道、不同人群、最终选定方案。

    A/B测试需要有一定的数据支撑,建立准确性与效率高的框架,比如针对不同渠道、用户分群发布、灰度发布等来得出合适方案,这里不加以展开.

    10、归因模型

    归因模型,更准确的描述其实是一种既定的规则,我们需要根据产品的实际需求,将达成目标(形成转化)之前的功劳根据设定的权重分配给每一个转化节点。产品形成一次转化,用户可能要经历很多个转化节点(转化并不一定只完成销售。一次注册也可以看作一次转化,一次访问也可以看作一次转化,要根据业务实际需求制定)。

    归因模型在使用过程中通常分为几类:最终互动模型、首次互动模型、线性归因模型、时间衰减归因模型、自定义等,这里逐一进行描述:

    产品情景描述:用户在Baidu上搜索一个关键词,点进了一个叫a.com的网站之后放弃继续搜索。过了几天他又在自己的Facebook上看到了这个关键词的广告,随后他点击了广告最终完成购买。

    funnel3

    最终互动模型:最后一个节点将被分配100%的功劳,那么Facebook(社交媒体)上的广告获得100%的功劳;

    首次互动模型:用户首先是在Baidu进行关键词搜索的,那么Baidu(搜索引擎)将被分配100%的功劳;

    线性归因模型:用户从开始搜索到转化,共经历了三个渠道(节点),那么每个节点将被平均授予33.3%的功劳;

    时间衰退归因模型:用户在Baidu搜索和访问了a.com是几天之前的事情,那么这两个渠道因为时间经历比较长的原因将被分配较低的功劳(如各20%),Facebook将被分配相对较高的功劳(60%);

    当然,实际的业务流程和渠道转化流程不会像描述的这样简单,我们也可以根据需求自行定义。归因模型的意义在于寻找到真正对于现阶段产品发展有利的渠道,并将优势扩大化。当然,它是具有时效性的,也就是说产品的不同阶段归因模型所得到的结果很可能是不一样的。

    三、总结

    10 大数据分析模型的应用场景根据数据分析所选取的指标不同也有所区别

    PEST分析模型主要针对宏观市场环境进行分析,从政治、经济、社会以及技术四个维度对产品或服务是否适合进入市场进行数据化的分析,最终得到结论,辅助判断产品或服务是否满足大环境。

    5W2H分析模型的应用场景较广,可用于对用户行为进行分析以及产品业务分析

    逻辑树分析模型主要针对已知问题进行分析,通过对已知问题的细化分析,通过分析结论找到问题的最优解决方案。

    4P营销理论模型主要用于公司或其中某一个产品线的整体运营情况分析,通过分析结论,辅助决策近期运营计划与方案。

    用户行为分析模型应用场景比较单一,完全针对用户的行为进行研究分析

    当然,最后还是要说,模型只是前人总结出的方式方法,对于我们实际工作中解决问题有引导作用,但是不可否认,具体问题还要具体分析,针对不同的情况需要进行不同的改进,希望成为一个数据专家,最重要的一点还是多实践!实践才是真理!

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    大数据分析概念

    大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。 

    大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。

                                    

    大数据分析工具介绍 

    前端展现 

    用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikVie、 Tableau 。 

    国内的有BDP,国云数据(大数据魔镜),思迈特,FineBI等等。 

    数据仓库 

    有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。 

    数据集市 

    有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

    大数据分析步骤 

    大数据分析的六个基本方面 

    1. Analytic Visualizations(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。

    2. Data Mining Algorithms(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。

    3. Predictive Analytic Capabilities(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。

    4. Semantic Engines(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。

     5.Data Quality and Master Data Management(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。 

    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。

    6.数据存储,数据仓库 

    数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中,数据仓库的构建是关键,是商业智能系统的基础,承担对业务系统数据整合的任务,为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL),并按主题对数据进行查询和访问,为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

                                                                 

    大数据分析业务成果 

    1.积极主动&预测需求: 企业机构面临着越来越大的竞争压力,它们不仅需要获取客户,还要了解客户的需求,以便提升客户体验,并发展长久的关系。客户通过分享数据,降低数据使用的隐私级别,期望企业能够了解他们,形成相应的互动,并在所有的接触点提供无缝体验。 

    为此,企业需要识别客户的多个标识符(例如手机、电子邮件和地址),并将其整合为一个单独的客户ID。由于客户越来越多地使用多个渠道与企业互动,为此需要整合传统数据源和数字数据源来理解客户的行为。此外,企业也需要提供情境相关的实时体验,这也是客户的期望。 

    2. 缓冲风险&减少欺诈: 安全和欺诈分析旨在保护所有物理、财务和知识资产免受内部和外部威胁的滥用。高效的数据和分析能力将确保最佳的欺诈预防水平,提升整个企业机构的安全:威慑需要建立有效的机制,以便企业快速检测并预测欺诈活动,同时识别和跟踪肇事者。 

    将统计、网络、路径和大数据方法论用于带来警报的预测性欺诈倾向模型,将确保在被实时威胁检测流程触发后能够及时做出响应,并自动发出警报和做出相应的处理。数据管理以及高效和透明的欺诈事件报告机制将有助于改进欺诈风险管理流程。 

    此外,对整个企业的数据进行集成和关联可以提供统一的跨不同业务线、产品和交易的欺诈视图。多类型分析和数据基础可以提供更准确的欺诈趋势分析和预测,并预测未来的潜在操作方式,确定欺诈审计和调查中的漏洞。 

                                                 

    3.提供相关产品: 产品是任何企业机构生存的基石,也通常是企业投入最大的领域。产品管理团队的作用是辨识推动创新、新功能和服务战略路线图的发展趋势。 

    通过对个人公布的想法和观点的第三方数据源进行有效整理,再进行相应分析,可以帮助企业在需求发生变化或开发新技术的时候保持竞争力,并能够加快对市场需求的预测,在需求产生之前提供相应产品。 

    4. 个性化&服务: 公司在处理结构化数据方面仍然有些吃力,并需要快速应对通过数字技术进行客户交互所带来的不稳定性。要做出实时回应,并让客户感觉受到重视,只能通过先进的分析技术实现。大数据带来了基于客户个性进行互动的机会。这是通过理解客户的态度,并考虑实时位置等因素,从而在多渠道的服务环境中带来个性化关注实现的。 

    5. 优化&改善客户体验:运营管理不善可能会导致无数重大的问题,这包括面临损害客户体验,最终降低品牌忠诚度的重大风险。通过在流程设计和控制,以及在商品或服务生产中的业务运营优化中应用分析技术,可以提升满足客户期望的有效性和效率,并实现卓越的运营。 

    通过部署先进的分析技术,可以提高现场运营活动的生产力和效率,并能够根据业务和客户需求优化组织人力安排。数据和分析的最佳化使用可以带来端对端的视图,并能够对关键运营指标进行衡量,从而确保持续不断的改进。 

    例如,对于许多企业来说,库存是当前资产类别中最大的一个项目——库存过多或不足都会直接影响公司的直接成本和盈利能力。通过数据和分析,能够以最低的成本确保不间断的生产、销售和/或客户服务水平,从而改善库存管理水平。数据和分析能够提供目前和计划中的库存情况的信息,以及有关库存高度、组成和位置的信息,并能够帮助确定存库战略,并做出相应决策。客户期待获得相关的无缝体验,并让企业得知他们的活动。

     

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