大数据分析方法论介绍

大数据分析方法论介绍

一. WHY：为什么要做数据分析

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。如果我们想了解这批顾客的质量是都比较好，还是良莠不齐，则需要通过方差和标准差来描述。如果想知道更详细的内容，可以了解每个区间的用户数是多少，来做判断。

有一些Tips 供大家参考：

1.比率指标：关注实际效果（下单转化率，光看下单数是没有用的）

2.伴生指标：既要看新客数也要看CAC，确保数量的前提也要确保质量

3.防止坏指标：错误指标，虚荣指标，复杂指标

这里简单解释下每个Tips 的目标。之所以采取比率指标和伴生指标，是因为能够明显反映业务的「效率」且能够有效防止因为追求单个指标而导致动作变形。如果说这辆车能跑十万公里，其实并

不能表示这辆车的性能怎么样。只有「速率=路程/时间」，才能反映这辆车的效率。同时，如果片面追求速率，会导致汽车在设计时剑走偏锋，给驾驶者带来危险，因此需要再加个「故障率」或「事故率」等伴生指标来确保安全。

坏指标中的「虚荣指标」首次出现《精益数据分析》一书中，作者简单把「PV/UV」等指标都归为虚荣指标。刚开始时我颇为认可，但后续在实际的应用过程中，发现对于很多业务的监控，这些指标并避免不了。后续我便把「虚荣指标」更正为「把距离业务目标过远的环节定义为核心监控指标」。对于一个即时通讯APP 来讲，下载次数，启动用户数，注册用户数需要监控，但不能作为核心监控的指标。更合适的应该是消息数或「进行过对话的用户数」。复杂指标往往是各种「指数」，用了很多指标各种加减乘除，这会导致此类指标在发生波动时，很难分析原因。

拥有对指标的定义权和解释权是个段位非常高的事情。这要求设计者深入了解业务和拥有极高的抽象能力。对于分析师来讲，拥有指标定义权将凸显出你在业务方的重要性。当然，这里并不是鼓励大家为了定义指标而定义指标。寻找业界已有量化方法并在公司内推广，也是件功德无量的事情。

举个美女外卖的「美女厨师率加权指导值」为例。为避免泄露商业机密，将这个原本用来衡量用户体验的指标换成「美女厨师率」，以下背景也稍作修改，大家领会精神即可。指标的背景是为了保证用户的用餐体验，美女外卖总部提出每个城市的商家必须配备一定比例的美女厨师。但城市提出异议：不同城市拥有的商家情况不一样，大型的商家厨师多，美女厨师率会相对较低，不能用统一的值来对比所有城市。因此总部便设计出来这么一个指导值：将全国商家进行分层，每个层次的商家得出全国平均值，然后各个城市对标平均值产出自身的对标值，即「美女厨师率加权指导值」。虽然在计算上稍微复杂点，但在实际应用的过程中，BD 们只需要知道总体的差距和每一层商家的差别，很容易针对性的落地和优化。

1.1.2 建立指标体系

在根据「指标设计方法」上，如何建立起围绕业务的指标体系呢。核心是根据业务特征确定核心指标，在核心指标的基础上以不同的角度进行拆解。然后再慢慢补充其他业务的指标情况。

拆解的时候，要做到按指标拆解而非维度。比如订单数，也可以拆解为各品类的订单数合计。这一点可以通过保持上下两层指标名称不一致来避免。拆解的过程依照金字塔方法论的「逐层拆解，不重不漏（MECE）」。若拆解出来或业务补充的指标过多，可借鉴数据仓库的「域」概念来管理这些指标，如上图的「交易域」，「商品域」和「用户域」。

在一个规范的指标体系中，已经涉及到元数据管理的领域了。包括针对指标命名的规范，数据存储和计算的管理等等。大家有兴趣地可以搜下相关文章，或阅读阿里巴巴新出的《阿里巴巴大数据实践之路》。下面截取一张来自云栖大会的，关于指标命名规范的PPT 给大家：

1.1.3 建设指标维度字典

这里是转转公司早期部分的指标维度字典，（Bus Matrix），一定程度上解决了之前公司内对于指标定义不清或不统一的问题。现在这套东西已经产品化，可以在可视化产品中查看和显示了。

对于暂没能力产品化的公司，建议可由分析师们通过Google Docs 或Wiki 对一些关键和常用的指标进行统一的维护。

对于维度总线矩阵，主要是在以维度建模的数据仓库，设计数据产品，多维度交叉分析时提供框架和基础。

1.2 明确量化重点

每个阶段，都应该明确当前的业务重点。量化体系需要根据业务阶段，更改量化重点及方式。这同时意味着，有更细节的指标及更大的监控和推广力度。

比如外卖行业早期，经历了看重订单数，到订单额，到新客数+补贴率，到新客数+资金使用效率（交易完成进度/费用完成进度）的历程。我们可以看到，随着战争的阶段不断升级和变化，从不

计成本打下市场份额，到看中订单质量，到存量市场争得差不多了，开始考虑新客数量，同时控制补贴力度，到战争趋于常态化，开始控制整体补贴额度，靠拼效率来战胜对手。每个阶段，都需要根据不同的战场情况来判断当前重点，从而围绕该重点建立一套360度无死角的分析监控体系。

1.3 确保数据准确性

在数据准确性这个话题里，数据产品已经有成熟的数据质量管理方法，涉及了数据源，指标计算和数据呈现等各个环节的监控。本文主要从分析师的角度阐述确保准确性的方法，数据产品相关的就先不赘述了。

1.采取可信来源：多来源交叉确认，采用新来源时需格外小心

2.确认加工方式：指标定义和加工算法

3.Double Check：量级，计算逻辑和业务常识

这里着重讲下Double Check 的技巧，这些技巧可以让很多管理层或投资人在不了解业务的前提下，就能判断出来数据是否有问题。

量级Check：每个数据有它的大概范围，比如DAU，WAU 和MAU。

计算逻辑Check：一般对于整体部分型的分数，比如市场份额，那么它必须满足：1，取值最大不能超过1；2，各部分加和应为1；3，两数字加和后，和应该在中间范围内。

业务常识Check：根据其他常用数字推算出该业务范围。如果有人跟你说某某社交APP DAU 过亿，你大概知道是否在吹牛，因为日活过亿的APP 就那么几个。对于DAU/MAU，各个行业都有响应的范围值，淘宝为：34.6%，天猫15.5%，京东15.8%。

1.4 站在业务方的角度

除了「量化」之外，另外一个重点词语是「业务」。只有解决业务问题分析才能创造价值。价值包括个人价值和公司价值。对于公司来讲，你提高了收入水平或者降低了业务成本，对于个人来讲，你知道怎么去利用数据解决业务问题，这对个人的能力成长和职业生涯都有非常大的帮助。

如何站在业务方的角度思考问题呢，总结起来就是八个字「忧其所虑，给其所欲」。这里不仅适用于分析师这个岗位，在所有以供需为主要关系的交互过程里，精准理解对方需求对于供给方都是最重要的。比如PM 对于用户，分析师对于业务方，下级对于上级。

在具体的落地过程中，主要是在这以下几个环节

1.沟通充分

2.结论简明

3.提供信息量及可落地建议

4.寻求反馈

在沟通上，确定业务方想要分析什么，提出更合理专业的衡量和分析方式，同时做好节点同步，切忌一条路走到黑。在分析业务需求上，跟很多产品需求分析方法论是类似的，需要明确所要数据背

后的含义。举例来讲，业务方说要看「页面停留时长」，但他实际想要的，可能是想衡量用户质量，那么「留存率」「目标转化率」才是更合适的指标。

在阐述分析结果上，要记得结论先行，逐层讲解，再提供论据。论据上，图> 表> 文字。因为业务方或管理层时间都是有限的，洋洋洒洒一大篇邮件，未看先晕，谁都没心思看你到底分析了啥。需要做到，在邮件最前面，用1-3 句话先把结论给出来，即使需求方不看后续内容都可以了解你报告80% 的内容。

在「提供信息量及可落地建议」上，先要明白什么叫信息量：提供了对方不知道的信息。太阳明天从东方升起不算信息量，从西方升起才是。在分析的过程中，一定要从专业的角度，从已知边界向未知边界进军，力求角度新颖论证扎实，并且根据分析内容给出可落地的建议。举个简单例子：

大数据方案介绍

典型云计算平台架构 开源成熟的hadoop生态体系 从企业的技术选型角度，hadoop能满足大数据场景下绝打多数需求，同时在技术可行性与成本上，具有无可比拟额优势。 1、Hadoop是架构在廉价的硬件服务器上，不需要非常昂贵的硬件做支撑。 2、开源的产品，免费的，基于开源协议，可以自由修改，可控性更大。 3、因为属于二次开发，同时因为有非常活跃的社区讨论，对开发人员的能力要求相对不高，工程师的学习成本也并不高。 4、当集群规模非常大时，开发成本和维护成本会凸显出来。但是相对于自研系统来说的话，还是便宜的很多。 hadoop的整个生态体系，涵盖了系统数据存储、数据收集、数据导入导出到关系数据库、并行计算框架、数据序列化处理与任务调度、数据挖掘和机器学习、列式存储在线数据库、元数据中心、工作流控制、系统部署配置监控、可视化处理等等方方面面。

大数据分析平台 一、海量数据存储及扩展能力 基于分布式HDFS文件系统存储，HA高可用配置，数据多副本，异地备份容灾能力，以最经济的硬件成本支持海量数据存储和扩容。 二、高负载和海量数据处理能力 基于yarn之上的资源管控与调度模型，支持资源的动态配置与热启动，公平科学的任务调度算法，达到资源利用的最大化、合理化。优先分配就近的运算节点，尽可能降低网络带宽。高容错能力，支持任务重试和资源预估，不受个别越算节点故障影响。支持动态扩充运算资源。能在海量的服务器集群中执行高复杂度、高资源需求、高运算密集型的任务。 三、灵活快速的平台搭建及全面运营监控指标体系 一键式的平台搭建，支持快速搭建集群环境。灵活方便的配置界面，可针对集群、单机进行系统配置及调优。提供自定义的服务模块安装、资源分配、权限管理。指标体系全面的监控管理、良好的可视化界面，提供自定义脚本的预警与处理。

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，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。?S：构成社会文化环境的关键指标有：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。

?T：构成技术环境的关键指标有：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、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以

常用大数据分析报告方法详解

常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 * 同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 * 上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 * 指标名称：销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效* 指标分类：时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意多个时段期间 性质分类——大类、中类、小类、单品 图例 2 框架分析法又叫全店诊断分析法销量排序后，如出现50/50 、40/60 等情况，就是什么都能卖一点但什么都不好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90 ，也是品类出了问题。 如果是20/80 或30/70 、30/80 ，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4 ）X单品销售额占类别比+销售数量权重（0.3 ） X单品销售数量占类别比+毛利额权重（0.3 ）单品毛利额占类别比 * 类别占比分析（大类、中类、小类）类别销售额占比、类别毛利额占比、类别库存数量占比、类别库存金额占比、 类别来客数占比、类别货架陈列占比 表格范例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图

数据挖掘方法论(SEMMA).

SAS数据挖掘方法论─ SEMMA (2009-07-20 21:15:48 Sample ─数据取样 Explore ─数据特征探索、分析和予处理 Modify ─问题明确化、数据调整和技术选择 Model ─模型的研发、知识的发现 Assess ─模型和知识的综合解释和评价 Sample──数据取样 当进行数据挖掘时,首先要从企业大量数据中取出一个与你要探索问题相关的样板数据子集,而不是动用全部企业数据。这就象在对开采出来矿石首先要进行选矿一样。通过数据样本的精选,不仅能减少数据处理量,节省系统资源,而且能通过数据的筛选,使你想要它反映的规律性更加凸现出来。 通过数据取样,要把好数据的质量关。在任何时候都不要忽视数据的质量,即使你是从一个数据仓库中进行数据取样,也不要忘记检查其质量如何。因为通过数据挖掘是要探索企业运作的规律性的,原始数据有误,还谈什么从中探索规律性。若你真的从中还探索出来了什么“规律性”,再依此去指导工作,则很可能是在进行误导。若你是从正在运行着的系统中进行数据取样,则更要注意数据的完整性和有效性。再次提醒你在任何时候都不要忽视数据的质量,慎之又慎! 从巨大的企业数据母体中取出哪些数据作为样本数据呢?这要依你所要达到的目标来区分采用不同的办法:如果你是要进行过程的观察、控制,这时你可进行随机取样,然后根据样本数据对企业或其中某个过程的状况作出估计。SAS不仅支持这一取样过程,而且可对所取出的样本数据进行各种例行的检验。若你想通过数据挖掘得出企业或其某个过程的全面规律性时,必须获得在足够广泛范围变化的数据,以

使其有代表性。你还应当从实验设计的要求来考察所取样数据的代表性。唯此,才能通过此后的分析研究得出反映本质规律性的结果。利用它支持你进行决策才是真正有效的,并能使企业进一步获得技术、经济效益。 Explore──数据特征探索、分析和予处理 前面所叙述的数据取样,多少是带着人们对如何达到数据挖掘目的的先验的认识进行操作的。当我们拿到了一个样本数据集后,它是否达到我们原来设想的要求;其中有没有什么明显的规律和趋势;有没有出现你所从未设想过的数据状态;因素之间有什么相关性;它们可区分成怎样一些类别……这都是要首先探索的内容。 进行数据特征的探索、分析,最好是能进行可视化的操作。SAS 有:SAS/INSIGHT和SAS/SPECTRA VIEW两个产品给你提供了可视化数据操作的最强有力的工具、方法和图形。它们不仅能做各种不同类型统计分析显示,而且可做多维、动态、甚至旋转的显示。 这里的数据探索,就是我们通常所进行的深入调查的过程。你最终要达到的目的可能是要搞清多因素相互影响的,十分复杂的关系。但是,这种复杂的关系不可能一下子建立起来。一开始,可以先观察众多因素之间的相关性;再按其相关的程度,以了解它们之间相互作用的情况。这些探索、分析,并没有一成不变操作规律性;相反,是要有耐心的反复的试探,仔细的观察。在此过程中,你原来的专业技术知识是非常有用的,它会帮助你进行有效的观察。但是,你也要注意,不要让你的专业知识束缚了你对数据特征观察的敏锐性。可能实际存在着你的先验知识认为不存在的关系。假如你的数据是真实可靠的话,那末你绝对不要轻易地否定数据呈现给你的新关系。很可能这里就是发现的新知识!有了它,也许会导引你在此后的分析中,得出比你原有的认识更加符合实际的规律性知识。假如在你的操作中出现了这种情况,应当说,你的数据挖掘已挖到了有效的矿脉。 在这里要提醒你的是要有耐心,做几种分析,就发现重大成果是不大可能的。所幸的是SAS 向你提供了强有力的工具,它可跟随你的思维,可视化、快速的作出反应。免除了数学的复杂运算过程和编制结果展现程序的烦恼和对你思维的干扰。这

数据分析报告范文

数据分析报告范文 数据分析报告范文数据分析报告范文： 目录 第一章项目概述 此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。 第二章项目市场研究分析 此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。 第三章项目数据的采集分析 此章包括数据采集的资料、程序等。第四章项目数据分析采用的方法 此章包括定性分析方法和定量分析方法。 第五章资产结构分析 此章包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。 第六章负债及所有者权益结构分析 此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。 第七章利润结构预测分析

此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。 第八章成本费用结构预测分析 此章包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。 第九章偿债潜力分析此章包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章公司运作潜力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。 第十一章盈利潜力分析 此章包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。 第十二章发展潜力分析 此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。第十三章投资数据分析 此章包括经济效益和经济评价指标分析等。 第十四章财务与敏感性分析 此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。 第十五章现金流量估算分析 此章包括全投资现金流量的分析和编制。

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。 综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？ 早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其

16种常用的大数据分析报告方法汇总情况

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

简单实用的电商数据分析方法论

简单实用的电商数据分析方法论 导读：说到数据分析，大家可能就会想到回归，聚类什么的，不过对于电商的小伙伴来说，这些都太复杂了。而实际分析的时候，其实并不需要这么复杂的算法，大家需要的只是： 对比 细分 转化 分类 只要掌握了这四种思想，基本上已经可以应付日常的分析工作了。 一、对比思想 数据对比主要是横向和纵向两个角度，指标间的横向对比帮助我们认识预期值的合理性，而指标自身在时间维度上的对比，即我们通常说的趋势分析。 以店铺的成交额分析为例： 纵向对比 我们可以把最近30天的成交额显示在坐标轴上，这样就可以很明显的看到最近的成交额是否达到了预期，当然我们也可以以周或者月（或者季度，年等等）为单位。 所有的分析其实都必须要考虑实际的场景，我们看到今天的成交额比昨天大也许说明的问题还是很有限，因为今天和昨天的性质可能未必一样，例如今天可能是周六，或者恰好是节假日等等。所以我们在做纵向对比的时候，例如要判断今天（假设是周六）的成交额是否合理，除了看最近30天的趋势数据，我们还可以考虑： 最近10周的周六成交额趋势 如果今天恰好是一个节日，例如双十一，那么可以考虑和上一年的双十一做一个对比。（说明：因为间隔时间比较长，数据反映出来的意义可能比较有限） 横向对比 例如我们说，店铺这周的成交额上涨了10%，那我们是不是应该高兴呢？ 当然应该高兴，不过这个上涨的背后是否隐含着什么危机呢？当然是有的，例如你的竞争对手们这周的成交额都上涨了20%！当你洋洋得意的时候，可能已经被竞争对手拉开距离了。 也就是说，我们对一个现象判断好不好，这是需要一个参照系的。在现在的电商时代，你完全有可能知道竞争对手的成交额上涨了多少的。 再举一个更常见的例子： 假如我在不同的地方（或者平台）开了很多家店铺，某商品的成交额在A店铺上涨了10%，那这个是否值得高兴？

数据分析师的主要职责概述

数据分析师的主要职责概述 数据分析师负责挖掘并分析行业的现状及需求，负责研究市场竞争对手的产品，进行分析对比，提供产品策略和运营建议。下面是小编为您精心整理的数据分析师的主要职责概述。 数据分析师的主要职责概述1 职责： 1. 在网站数据和营销传播两个方向上提供多维数据分析服务，并根据数据分析结果提出业务策略建议; 2. 负责使用网站分析工具，对全站的流量进行统计、分析和监控，分析流量的****、关键词、访问深度，停留时间等维度，能得出相应的逻辑给出指导意见; 3. 根据网站的架构和逻辑，对分类页面和商品单页的用户行为进行统计分析，对站内搜索行为作分析统计，对品类，页面内容的改进做指导; 4. 对平台的用户行为路径做统计分析，设置转化目标和布局跟踪代码，实时监控转化漏斗的各个环节，并且提出相对应的优化意见;

5. 对平台用户的地域分布、年龄比例，性别比例，职业构成等进行统计和分析，给出相应的建议; 6. 对已经形成订单的客户和订单管理系统中收集来的数据做整理，按照相应的逻辑进行分类，并配合其他市场人员进行营销和推广; 7. 对各个推广平台的数据进行整理，统一优化整个系统的数据资源配合进行全渠道营销。 任职要求： 1. 两年以上媒体网站、电商网站、网络营销数据分析岗位相关工作经历，有电商平台工作经历优先考虑; 2. 熟悉Google Analytics 或者Omniture 按照电商网站的类目逻辑和转化路径漏斗逻辑来布局数据监控代码，并且测试数据的准确性，形成相关的报表; 3. 熟练使用各种办公软件，如PPT、EXCEL等，能独立撰写数据分析报告; 4. 熟悉电子商务网站的数据分析模型和用户数据分析模型，了解如何通过数据分析优化电商平台; 5. 精通至少一种数据分析/挖掘软件操作，如SAS，SPSS等;

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●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，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）

逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它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。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）

实证研究论文数据分析方法详解

修订日：2010.12.8实证论文数据分析方法详解 （周健敏整理） 名称变量类型在SPSS软件中的简称（自己设定的代号） 变革型领导自变量1 zbl1 交易型领导自变量2 zbl2 回避型领导自变量3 zbl3 认同和内部化调节变量 TJ 领导成员交换中介变量 ZJ 工作绩效因变量 YB 调节变量：如果自变量与因变量的关系是变量M的函数，称变量M为调节变量。也就是, 领 导风格（自变量）与工作绩效（因变量）的关系受到组织认同（调节变量）的影 响，或组织认同（调节变量）在领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响 关系中起到调节作用。具体来说，对于组织认同高的员工，变革型领导对工作绩 效的影响力，要高于组织认同低的员工。 中介变量：如果自变量通过影响变量N 来实现对因变量的影响，则称N 为中介变量。也就 是，领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响作用是通过领导成员交换（中 介变量）的中介而产生的。 研究思路及三个主要部分组成： （1）领导风格对于员工工作绩效的主效应（Main Effects）研究。 （2）组织认同对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的调节效应（Moderating Effects）研究。 （3）领导成员交换对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的中介效应（Mediator Effects）研究。

目录 1.《调查问卷表》中数据预先处理～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.1 剔除无效问卷～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.2 重新定义控制变量～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 2. 把Excel数据导入到SPSS软件中的方法～～～～～～～～～～ 4 3. 确认所有的变量中有无“反向计分”项～～～～～～～～～～～4 3.1 无“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 3.2 有“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 4. 效度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～6 5. 信度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～8 6. 描述统计～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～9 7. 各变量相关系数～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 12 7.1 求均值～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 7.2 相关性～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 8. 回归分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～13 8.1 使用各均值来分别求Z值～～～～～～～～～～～～～～～13 8.2 自变量Z值与调节变量Z值的乘积～～～～～～～～～～～13 8.3 进行回归运算～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.1 调节作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.2 中介作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～18 8.4 调节作用作图～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～22

大数据分析的六大工具介绍

云计算大数据处理分析六大最好工具 2016年12月

一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的， 这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

课后习题模块一电商数据分析概述

（课后习题）模块一电商数据分析概述 16. 简答题（分值：5分） 电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中 参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率； 推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量； 销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率； 供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。 17. 简答题（分值：10分） 电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。 （1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？ 参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。 18. 简答题（分值：10分）

（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100% ）； （3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？ 参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。 旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。 （3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。 （课后习题）模块二基础数据采集 16. 简答题（分值：25分） 下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。

大数据分析系统项目方案

大数据分析系统 方案

目录 第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)

4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)

大数据架构的介绍及分析

大数据架构的介绍及分析 数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI 系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI 系统来说，大概的架构图如下： 可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL 在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX，MDX表达式具有更强的多维表现能力，所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套Olap分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来： BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力，例如图片，文本，音频的存储，分析。 由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库这个东西，我

们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。 随着异构数据源的增加，例如如果存在视频，文本，图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂等ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。 数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性，但是对于数据仓库来说，我们并不需要对数据做修改和一致性的保障，原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的，所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ETL动作对数据的预先假设和处理，导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据，因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘，则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据，否则无法结构化入库，然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。 在一系列的问题下，以Hadoop体系为首的大数据分析平台逐渐表现出优异性，围绕Hadoop体系的生态圈也不断的变大，对于Hadoop系统来说，从根本上解决了传统数据仓库的瓶颈的问题，但是也带来一系列的问题：从数据仓库升级到大数据架构，是不具备平滑演进的，基本等于推翻重做。 大数据下的分布式存储强调数据的只读性质，所以类似于Hive，HDFS 这些存储方式都不支持update，HDFS的write操作也不支持并行，这些特性导致其具有一定的局限性。 基于大数据架构的数据分析平台侧重于从以下几个维度去解决传统数据仓库做数据分析面临的瓶颈： 分布式计算：分布式计算的思路是让多个节点并行计算，并且强调数据本地性，尽可能的减少数据的传输，例如Spark通过RDD的形式来表现数据的计算逻辑，可以在RDD上做一系列的优化，来减少数据的传输。

大数据分析方法论介绍

大数据分析方法论介绍

一. WHY：为什么要做数据分析 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：

医学著作《无毒一身轻—21天改变体质》

医学著作《无毒一身轻—21天改变体质》 [日期：2008-3-14] 来源：作者：[字体：大中小] 人生许多的不幸和悲哀多数都是源自于无知与疏忽，无知就是你该知道的不知道，疏忽就是你该注意而没有注意，这就非常非常不值得。疏忽所造成的伤害远远大过无知，这两个都必需要花些时间。有一个东西，是全世界没有象祖国大陆蔓延那么多的，而且你看看现在年轻人身体为什么越来越差，你看看他们肚子饿，在各大机场，甚至在贵宾室，还有在工地，我看到他们忙得没有时间吃饭。还有科学家，为什么身体越来越差，去年二月台湾发生了一件很大的新闻，很优秀的三个大学教授，很年轻的，都四十多岁，最年轻的才41岁，两个礼拜死了三个优秀的大学教授，你有空去看看。为什么他们身体这么差？你看他们平时很忙啊，口渴的时候没时间喝水，你知道他们喝什么吗？就是喝可乐汽水，你看现在小孩子是不是都这样，年轻人是不是都这样。肚子饿了，没有时间吃饭，吃什么？吃方便面。祖国大陆是全世界方便面销量最大的地区，而且年轻人吃方便面的数字比例，（对不起，那个统计数字我没有带过来），是我去年看到的统计数字，真是惊人啊！吃方便面量非常大。方便面是先用油去炸过，它是高油脂的食物，它是高热量的食物，尤其它是高磷的食物，它的磷之高几乎无以伦比，它是没有纤维的，是多盐的，是多味精调料的，完全符合癌症食品的要求。如果你家的孩子爱吃方便面，请你叫他去做一个实验，如果你养一只小老鼠，让它吃方便面，连续吃21天，它就死掉了，你看多毒。我知道我讲完你还是要吃的，因为有时候没有时间。那怎么办呢？所以我建议你，一个月最多吃一包，吃之前先吃五斤的蔬菜，解毒。 我现在要讲的东西，就是你们每天都吃的，很可怕的东西，就是红肉。肉，尤其是红肉，在医学上已经证实，在世界上红肉消耗量最大的地区，就是得癌症比例最高的地区。什么叫红肉呢？红肉就是羊肉、牛肉、猪肉。我曾经在祖国大陆的医学院，请教了几位医学院的院长，还有几位医学专家，我说请你们告诉我，以前在困难时期，肉很少摄取的时候，尤其在配给的时候，那个时候有没有大肠癌？他们说根本听都没有听过。大肠癌一定都是喜欢吃高热量，高脂肪，高蛋白，零纤维，那就“恭喜”你，很容易得大肠癌。得大肠癌很痛苦，死之前很折磨你，所以尽量不要再吃红肉。如果你非吃不可，请你吃白肉，白肉是比红肉好的。我