大数据分析的目的是什么？

发布网友 发布时间：2022-03-25 20:18

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懂视网 时间：2022-03-26 00:39

数据分析的目的：其实就是把隐藏在大批杂乱无章的数据中进行信息的集中、萃取和提炼出来，以便找出所研究对象的内在规律。

　　数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

　　

　　数据也称为观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果。数据分析中所处理的数据分为定性数据和定量数据。只能归入某一类而不能用数值进行测度的数据称为定性数据。定性数据中表现为类别，但不区分顺序的，是定类数据，如性别、品牌等；定性数据中表现为类别，但区分顺序的，是定序数据，如学历、商品的质量等级等。

热心网友 时间：2022-03-25 21:47

1、分析现状

分析现状是我们数据分析的基本目的，我们需要明确当前市场环境下，我们的产品市场占有率是多少，注册用户的来源有哪些，注册转化率是多少，购买转化率是多少，竞品是什么，竞品的发展现状如何。

我们和竞争对手相对，优势有哪些，不足又有哪些等等，都是属于对于现状的分析。这里包括两方面的内容，分析自己的现状和分析竞争对手的现状。

2、分析原因

分析原因是数据运营者用得比较多的了，做运营的人，在具体的业务中，不光要知道怎么了，还需要知道为什么如此。在业务上，我们经常会遇到某天用户突然很活跃，有时用户突然大量流失等，每一个变化都是有原因的，我们要做的就是找出这个原因，并给出解决办法，这些就是分析原因。

3、预测未来

数据分析的第三个目的就是预测未来，所谓未雨绸缪，用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势，对于产品的运营者来说至关重要。

作为运营者，可根据最近一段时间产品的数据变化，根据趋势线和运营策略的力度，去预测未来的趋势，并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行，而且实现数据驱动业务增长。

扩展资料：

大数据要分析的数据类型主要有四大类：

1、交易数据(TRANSACTION DATA)

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-GENERATED DATA)

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。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3、移动数据(MOBILE DATA)

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

4、机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)

这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向*服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。

机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。

参考资料来源：百度百科—大数据

热心网友 时间：2022-03-25 23:05

回归分析 是将一系列影响因素和结果进行一个拟合，拟合出一个方程，然后通过将这个方程应用到其他同类事件中，可以进行预测

所谓回归，就是向某个理想的状态或平衡状态的趋向发展，通过回归可以找出哪些影响因素，对结果的影响规律

热心网友 时间：2022-03-26 00:40

大数据意为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

热心网友 时间：2022-03-26 02:31

1.分类
检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类的数据。
2.预测
预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。
3.关联规则和推荐系统
关联规则或关联分析是指在诸如*之类的大型数据库中找到一般的关联模式。
在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。
4.预测分析
预测分析包括分类、预测、关联规则、协作过滤和模式识别（聚类）之类的方法。
5.数据缩减和降维
当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时，通常会提高数据挖掘算法的性能。减少变量的数量通常称为“降维”。降维是部署监督学习方法之前最常见的初始步骤，旨在提高可预测性，可管理性和可解释性。
6.数据探索和可视化
数据探索的目的是了解数据的整体情况。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为“数据可视化”或“可视化分析”，通常使用BI商业智能等可视化工具。对于数值变量，可以使用Excel中的直方图、箱形图和散点图来了解其值的分布并检测异常值。对于分类数据，可以使用条形图分析。