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  • 提到数据分析,肯定要提到数据分析模型,在进行数据分析之前,先搭建数据分析模型,根据模型中的内容,具体细分到不同的数据指标进行细化分析,最终得到想要的分析结果或结论。 一:数据分析模型 要进行一次完整的...

    在这个数据为王的时代,作为一个产品经理或者增长黑客,数据分析是必修课之一。

    提到数据分析,肯定要提到数据分析模型,在进行数据分析之前,先搭建数据分析模型,根据模型中的内容,具体细分到不同的数据指标进行细化分析,最终得到想要的分析结果或结论。

    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

    二:五大数据分析模型

    1、PEST分析模型

    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。

    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。

    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。

    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

    三:总结

    五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!
       人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.大数据分析,主要有哪些核心技术?
    http://www.duozhishidai.com/article-1938-1.html
    2.构建一个企业的大数据分析平台 ,主要分为哪几步?
    http://www.duozhishidai.com/article-8017-1.html
    3.数据科学,数据分析和机器学习之间,有什么本质区别?
    http://www.duozhishidai.com/article-7892-1.html
    4.数据分析是什么,如何完善数据分析知识体系
    http://www.duozhishidai.com/article-7743-1.html
    5.数据分析是什么?如何从零开始学习数据分析?
    http://www.duozhishidai.com/article-7653-1.html


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  • 聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类,即所谓物以类聚,以期从中发现规律和典型模式。这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。除传统的基于多元统计分析的聚类方法外,近些年来模糊聚类和神经网络聚类...

    1.统计学

    统计学虽然是一门“古老的”学科,但它依然是最基本的数据挖掘技术,特别是多元统计分析,如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。

    2.聚类分析和模式识别

    聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类,即所谓物以类聚,以期从中发现规律和典型模式。这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。除传统的基于多元统计分析的聚类方法外,近些年来模糊聚类和神经网络聚类方法也有了长足的发展。

    3.决策树分类技术

    决策树分类是根据不同的重要特征,以树型结构表示分类或决策集合,从而产生规则和发现规律。

    4.人工神经网络和遗传基因算法

    人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域,对计算机科学人工智能、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响,而它在数据挖掘中也扮演着非常重要的角色。人工神经网络可通过示例学习,形成描述复杂非线性系统的非线性函数,这实际上是得到了客观规律的定量描述,有了这个基础,预测的难题就会迎刃而解。目前在数据挖掘中,最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络不过,由于人工神经网络还是一个新兴学科,一些重要的理论问题尚未解决。

    5.规则归纳

    规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律,这大致包括以下几种形式:IF…THEN…

    6.可视化技术

    可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术,为了方便用户理解和使用这类技术,必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等,否则很难推广普及数据挖掘技术。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    构建一个数据挖掘模型,主要分为哪几步?
    http://www.duozhishidai.com/article-9719-1.html
    数据分析与数据挖掘有什么关系,本质是一样的吗?
    http://www.duozhishidai.com/article-9712-1.html
    在做数据挖掘的过程中,容易犯的错误有哪些
    http://www.duozhishidai.com/article-9694-1.html


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  • 云计算的核心技术主要有哪些

    万次阅读 2019-04-11 14:06:02
    为保证高可靠性、高可用性和经济性,云计算存储数据采用了分布式存储的方式,并采用冗余存储的方式确保存储数据的高可靠性,即为同一份数据存储多个副本或采用多份备份法,采取并行的方法为大量...

    云计算在技术上是通过虚拟化技术架构起来的数据服务中心,实现对存储、计算、内存、网络等资源化,按照用户需求进行动态分配。用户不再是在传统的物理硬件资源上享受服务,而改变为在虚拟资源层上构建自己的应用。

    (1)数据存储技术

    为保证高可靠性、高可用性和经济性,云计算存储数据采用了分布式存储的方式,并采用冗余存储的方式确保存储数据的高可靠性,即为同一份数据存储多个副本或采用多份备份法,采取并行的方法为大量的用户提供服务,云计算的数据存储技术也具有高传输率和高吞吐率的特点,Google、英特尔、雅虎等厂商采用的都是这种数据存储技术。

    (2)数据管理技术

    为实现云计算系统对大量数据集进行处理和分析,进而向云计算用户提供高品质的服务,云计算的数据管理技术必须要实现高效的管理大数据集。同时,还要实现在规模巨大的数据中找到特定的数据。云计算的特点是对海量的数据进行存储、读取之后再进行大量的分析,数据读操作的频率远大于数据更新的频率。云计算中的数据管理是一种读优化的数据管理。因此,云计算系统的数据管理多数采用数据库领域中列存储的管理模式,将表按列划分后进行存储,Google 的 BigTable 数据管理技术就是比较成熟的技术。

    (3)编程模型

    云计算上的编程模型要确保简单,以保证用户能通过编写简单的程序就实现特定的目标,轻松的体会云计算提供的服务。同时也要求这种编程模型后台复杂的并行执行以及任务调度向用户和编程人员透明。

    (4)云安全

    云安全融合了网格计算、并行技术、未知病毒判别等等最新的信息安全概念和技术,是当今信息安全的全新体现。通过网状的大量客户端对网络中的软件行为异常进行检测,获取互联网上木马、恶意程序等的动态情况,实时推送到服务端进行分析处理,然后再将解决方案分发到客户端,从而及时实现安全处理。

    云计算的其他相关技术还有:设备架构技术,包括节点互联技术、数据中心节能技术;资源管理技术,包括数据存储技术、数据管理技术;任务管理技术,包括任务调度技术、数据切分技术;改善服务技术,包括可行性技术、容错性技术;以及云安全技术、并行计算技术、负载均衡技术、虚拟机技术等。

    云计算的飞速发展,给中小外贸企业提供了一种全新的、快捷的计算环境,免去了企业用户很多繁杂的工作,例如安装软件包,设置软件配置,甚至编写复杂软件,同时也给中小外贸企业节省了购置软硬件设备,配备专业人员的相关成本。云计算非常适合中小外贸企业的信息化建设。
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    公有云 vs 私有云?谁才是企业更好的选择?
    http://www.duozhishidai.com/article-8646-1.html
    让你通俗的明白什么是公有云、私有云、混合云和社区云
    http://www.duozhishidai.com/article-6112-1.html
    私有云对比于公有云和混合云,有什么优势?
    http://www.duozhishidai.com/article-1960-1.html


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  • 文本分析是指: 从文本中抽取特征词进行量化以表示文本信息。 文本一般指文字。 它是自然语言处理的一个小分支,自然语言处理还包括语音识别(常见的)等。 目的: 先决条件:将无结构化的原始文本转化为结构化的,...

    文本分析是指:

    从文本中抽取特征词进行量化以表示文本信息。

    文本一般指文字。

    它是自然语言处理的一个小分支,自然语言处理还包括语音识别(常见的)等。

    目的:

    先决条件:将无结构化的原始文本转化为结构化的,计算机可以识别和处理的信息。

    优势特点:从而可以利用机器学习,分类聚类等算法,对文本进行分析处理。

    关键环节:对文本进行抽象,建立数学模型,用来描述和代替文本。

    应用场景:处理后的文本就是高度抽象和特征化的,可以实现广告推荐,舆情监测等。

    关键技术:

    1、用向量空间模型描述文本。将非结构化文本转化为结构化。

    为什么不用词频统计和分词算法,是因为这两种方法得到的特征向量维度非常大,后期矢量处理开销非常大,不利于后期分类、聚类。

    主流方法是用特征词来表示文本,特征词必须满足:能识别文本内容、去区分其它文本、个数不能太多、容易实现。

    特征词选取后,必须有相应的权值表示不同的影响,最好对其进行排序。

    2、特征词选取的四种方式:

    用映射或者转换的方法将原始特征变为较少特征。

    在原始特征中挑选出具有代表性的特征。

    根据专家挑选最优影响力的特征。

    利用数学模型,找出最具分类型的特征。这种方式最客观,最精确。
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    什么是文本挖掘?大数据该挖掘什么?
    http://www.duozhishidai.com/article-13833-1.html
    大数据时代,文本、语义和社交分析,未来市场将走向何方
    http://www.duozhishidai.com/article-2467-1.html
    基于深度神经网络,是怎么自动生成文本摘要的
    http://www.duozhishidai.com/article-1306-1.html


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