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大数据分析技术是否可以从零基础开始学习

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来探讨一下这个问题。

首先，大数据分析技术是可以从零基础开始学起的，但是需要一个系统的学习过程。

大数据分析的学习过程可以按照以下几个步骤进行规划：

第一：数学及统计学基础。大数据分析目前有两种主要的分析手段，一种是采用机器学习方式，另一种是采用统计学方式，不论采用哪种方式都需要掌握数学知识和一定的统计学知识。虽然数学和统计学具有一定的难度，但是可以从基础部分开始学起，然后根据实验要求再逐步深入。

第二：编程语言。大数据领域比较常见的编程语言包括Java、Python、Scala、R等，其中Python语言在数据分析领域的应用比较多，而且Python语言简单易学、功能强大，所以从Python开始学起也是个不错的选择。Python语言的学习可以分成三个阶段，第一个阶段是学习基本的Python语法，第二个阶段可以学习各种库（Numpy、Scipy、Matplotlib等）的使用，第三个阶段进行场景分析。

第三：大数据平台。目前比较常见的大数据平台是Hadoop、Spark，基于Hadoop的大数据应用生态已经趋于成熟，不少商用大数据平台也是基于Hadoop构建的，所以从Hadoop平台开始学起是不错的选择。第四：参加实践。大数据分析涉及到的环节比较多，除了分析环节，还涉及到数据的采集、整理、存储和呈现，如果单纯的通过自学的方式来学习大数据将是一个比较漫长的过程，所以通过实践来学习大数

据是比较不错的选择。

最后，从事大数据分析岗位还需要具备一定的行业知识，未来行业知识将是大数据分析师的核心竞争力之一。

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游戏数据分析基础知识

时间 2015-1-31 数据分析——基础知识一、新登用户数日新登用户数每日新注并登录游的用户数周新登用户数本周7天日新登用户数累计之和新登用户数：本 30天日新登用户数累计之和可解决的问题： 1)渠道贡献的新用户份额情况 2)宏走势，是否需要进行投放 3)是否存在渠道作弊行二、一次会话用户数日一次会话用户数即新登用户中只一次会话，且会话时长于规定阈值周一次会话用户数：本周7天日一次会话用户数累计之和一次会话用户数：本 30天日一次会话用户数累计之和可解决的问题： 1) 广渠道是否刷量作弊行

2)渠道广量是否合格 3)用户导入是否存在障碍点，如网络状况载时间等; 4)D步SU 于评估新登用户量，进一分析则需要定活跃用户的一次会话用户数三、用户获取本 CAC 用户获本义广本/ 效新登用户可解决的问题： 1)获效新登用户的本是多少 2)如何选择确的渠道优化投放 3)渠道广本是多少四、用户活跃 Activation 日活跃用户数 DAU ：每日登录过游的用户数周活跃用户数 WAU 截至当日，最一周含当日的7天登录游的用户数，一般按照自然周进行计算

活跃用户数正AU 截至当日，最一个含当日的30天登录过游的用户数，一般按照自然计算可解决的问题： 1)游的心用户规模是多少游的总体用户规模是多少 2)游产品用户规模稳定性游产品周期化趋势衡量 3)游产品老用户流失活跃情况渠道活跃用户存周期 4)游产品的粘性如何正AU结合广效果评估备注正AU层级的用户规模化相对较小，能够表现用户规模的稳定性，但某个时期的广和版本更新对正AU的影响也可能比较明显外游命周期处于同时期，正AU的化和稳定性也是同的五、日参与次数 DEC 日参次数用户对移游的使用记一次参，即日参次数就是用户每日对游的参总次数可解决的问题： 1)衡量用户粘性日均参次数

《数据分析》：中国移动客户行为分析

中国移动客户行为分析配额记录表： T.1 整体而言，你会怎样评价中国移动这家公司提供的产品和服务呢？您认为是… (访问员注意：读出所有答案，但不要读“拒答”和“不知道”) 非常好 (5) 很好 (4) 好 (3) 一般 (2) 差 (1) 拒答 ..................................................................................................... 8（终止访问）不知道 .................................................................................................. 9（终止访问） B.1 过去六个月内, 您都使用过哪些业务? (包括您在这六个月内曾使用过，现在可能没有用) ( C.1 请问您有没有通过营业厅、网站、热线、短信、邮寄帐单等渠道获取过您手机的话费信息？有......................................................................................................... 1继续访问没有 ..................................................................................................... 2跳问D4题 D.1 请问您是否亲自交手机话费？（单选）是 (1) 否......................................................................................................... 2跳问E1 D.2 请问您最常通过什么渠道交您的手机话费呢？（单选，不读出交费方法）中国移动的营业网点 (1) 中国移动发行的交费卡/充值卡 (2)

入门大数据,需要学习哪些基础知识

大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括： 1.大数据概念 2.大数据的影响

3.大数据的影响 4.大数据的应用 5.大数据的产业 6.大数据处理架构Hadoop 7.大数据关键技术 8.大数据的计算模式后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下： 1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop 的安装与使用； 2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全； 3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算

数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.wendangku.net/doc/d71801763.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！

[数据分析] 神图数据分析师的完整流程与知识结构体系

干货&神图：数据分析师的完整流程与知识结构体系【编者注】此图整理自微博分享，作者不详。一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。（注：图保存下来，查看更清晰）作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如： Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量（超过的字符会被截断）。在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出

限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送；而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。（Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低）。当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： o数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 o数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 o生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 o生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。

用户行为分析

一、什么是用户行为分析：用户行为分析：在获得网站访问量最基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据。以上只是很多种情况中一种———-针对网站的用户行为分析。那么，对于目前的互联网行业成千上万的产品，我们又该如何重新定义用户行为分析呢？重新定义的用户行为是什么呢？ 1、分析用户行为，那我们应该先确定用户群体特征； 2、用户对产品的使用率。网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等；移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等； 3、用户使用产品的时间。比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。综合以上说说的几点，其实用户行为分析可以这样来看：用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据（包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等）进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。二、用户行为分析方式都有哪些？既然是对用户的行为进行分析，那么在得到数据后，我们需要如何进行行为分析呢？分析方式有哪些呢？这里我们主要从几个维度来分析：方式、侧重、优缺点。应该具体从何开始呢？我们先说说用户行为分析的方式： 1、网站数据分析。通过对每个模块的点击率、点击量、访问量进行数据捕获，然后进行分析； 2、用户基本动作分析。用户访问留存时间、访问量等； 3、关联调查数据分析。主要在电商上的相关推荐、你可能喜欢等等； 4、用户属性和习惯分析。对用户属性和用户习惯两个维度进行分析。用户属性包括性别、年龄等固有的；用户习惯包括用户的一起喜爱度、流量习惯、访问习惯等等； 5、用户活跃度分析。综合以上可以概括为：以数据分析为导向、以产品设计反馈为导向、以对用户的调查为导向。通过上面的分析方式，我们需要整理出每种方式的分析侧重点。那么，下面我们谈谈用户行为分析的侧重点，主要有以下几点： 1、网站数据分析的侧重点：数据监测、挖掘、收集、整理、统计。 2、用户基本动作分析侧重点：统计用户基本信息，比如：性别、年龄、地域，分析用户群体； 3、关联分析侧重点：分析数据为精准营销提供数据支撑； 4、用户活跃度侧重点：主要是用户的使用频率进行分析，可以得出分析为什么用户喜欢使用这个产品这个功能。三、用户行为分析的工具有哪些？如何做好用户行为分析？工欲善其事必先利其器，我们知道了我们需要做什么事情，那么我们应该用什么工具来提高效率呢？

Stata软件基本操作和大数据分析报告入门

Stata软件基本操作和数据分析入门第一讲 Stata操作入门张文彤赵耐青第一节概况 Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。 Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。更为令人叹服的是，Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。

除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。 Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。由于以上特点，Stata已经在科研、教育领域得到了广泛应用，WHO的研究人员现在也把Stata作为主要的统计分析工作软件。第二节 Stata操作入门一、Stata的界面图1即为Stata 7.0启动后的界面，除了Windows版本的软件都有的菜单栏、工具栏，状态栏等外，Stata的界面主要是由四个窗口构成，分述如下： 1．结果窗口：位于界面右上部，软件运行中的所有信息，如所执行的命令、执行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不同的颜色区分不同的文本，如白色表示命令，红色表示错误信息。 2．命令窗口：位于结果窗口下方，相当于DOS软件中的命令行，此处用于键入需要执行的命令，回车后即开始执行，相应的结果则会在结果窗口中显示出来。

电商数据分析基础知识.doc

电商数据分析基础知识电商数据分析基础知识信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：

(1)流量类指标独立访客数(UV)，指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上种一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。页面访问数(PV)，即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。人均页面访问数，即页面访问数(PV)/独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标

数据基础知识及数据处理

数据处理（从小数据到大数据）一、小数据 1、信息的度量在计算机中：最小数据单位：位（bit） Bit: 0 或1 （由电的状态产生：有电1，无电0）基本数据单位：字节（Byte, B） 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB。 …… 2、不同数制的表示方法十进制(Decimal notation)，如120, (120) 10，120D 二进制(Binary notation) ，如(1010)2 , 1010B 八进制(Octal notation) ，如(175)8 , 175O 十六进制数(Hexdecimal notation) ，如(2BF)16 , 2BF03H

3、不同数制之间的转换方法（1）任意其他进制（二、八、十六）转换成十进制，可“利用按权展开式展开”。例如： 10110.101B =1×24＋0×23+1×22＋1×21＋0×20＋1×2-1＋0×2-2＋1×2-3 =22.625D 347.6O =3×82＋4×81＋7×80＋6×8-1 =231.75D

D5.6H =D×161＋5×160＋6×16-1 =213.375D （2）十进制转换成任意其他进制（二、八、十六），整数部分的转换可按“除基取余，倒序排列”的方法，小数部分的转换可按“乘基取整，顺序排列”的方法。（除倒取，乘正取）例，十进制数59转换为二进制数111011B

例:十进制数0.8125转换为二进制数0.1101B 同理：317 D= 100111101B = 475O = 13DH 0.4375D = 0.0111B = 0.34O = 0.7H （3）八进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆三位”的方法。(8421法) 例如：3107.46O = 3 1 0 7 . 4 6 O =011 001 000 111 . 100 110 B =11001000111.10011B （4）十六进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆四位”的方法。（8421法）

淘宝用户行为数据分析(例)

淘宝用户行为数据分析报告（例）

01 分析背景选取了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约500名随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢），数据量约5万，分析了用户行为与商品规律。 02 分析思路

03 分析过程 3.1 前提数据来源：阿里天池。分析工具：MySQL 8.0，Navicat for MySQL。绘图工具：Excel。对数据进行数据清洗后再进行进一步分析，处理过程略，下文中仅显示数据处理后结果，不展示处理过程。 3.2 整体数据 3.2.1 数据体量 3.2.2 整体数据概览 3.2.3 日均数据概览

从图中数据可以看出，12月2日和12月3日的日访客数和点击数较前几日更多，可能由于这两日为周末，且双十二临近，但访客数与点击数的提升并未影响成交量，因缺少后续数据，故暂时推测为这是为双十二活动预热。 3.3 用户分析 3.3.1 复购率和跳失率

复购率=购买次数>1的用户/所有购买用户跳失率=点击次数为1的用户/所有点击用户从复购率可以看出，一半以上的用户有复购行为，且跳失率为0，说明淘宝对用户有足够的吸引力，让用户停留。因仅有9天的数据，对用户复购时间特征没有足够的数据进行分析，因此没有对复购时间特征进行分析。 3.3.2 用户行为分析用户行为可分为四种：点击、收藏、加购、购买，对这四类行为进行分析。

因用户购买途径有4种：点击-购买；点击-收藏-购买；点击-加购-购买；点击-收藏-加购-购买。因此，从上图中暂时无法判断点击、收藏、加购与成交数的关系，需进一步分析。将用户成交方式分为四类：仅有点击行为；仅有收藏行为；既有收藏行为又有加购行为；仅有加购行为。分别计算出这四类人群的成交率。成家率=有下单行为的该类用户/该类用户总人数。可以看出，有收藏加购行为的和仅加购用户的购买率相较另外两者更高，因此，可以推测，用户的加购行为在一定程度上可以提高成交率。 3.3.3 用户时间分布分析以日为单位对用户行为进行分析，可以看出，加购量与点击量几乎呈正相关趋势，收藏数与点击数相关性也较好，而购买量则与其他量没有呈现出明显的相关性。由前文我们已经推测，12月2日与12月3日点

2018数据分析师考试大纲

2018CPDA 数据分析师考试大纲第一部分考试介绍一、考试目标数据分析师专业技术考试主要测试考生是否具备数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。侧重考查考生对数据分析知识的掌握和应用，借助数据分析知识解决实际数据分析工作和企业决策工作的能力，根据企业决策的需要，对各种相关数据进行分析和评估能力。考点涉及数据分析统计基础、数据获取、数据预处理、数据可视化、数据算法模型及客户数据分析、产品数据分析、营销数据分析、采购数据分析、物流数据分析、生产制造数据分析、智能供应链及投资收益风险分析等。二、考试科目及考试形式考试分为理论机考和实操笔试，考试时限分别为90 分钟和120 分钟，满分都为100分。 CPDA 数据分析师的认证考核采取全国统一时间，每年四次。三、教材与资料《数据分析基础》《营销数据分析》《供应链优化与投资分析》《战略管理》《面授讲义》是数据分析师考生必修必考教材与资料。四、知识点要求注释识记：要求掌握概念、熟悉理论、重点考试要求范围；理解：要求应知应会，非重点考试要求范围；应用：掌握实际使用方法，运用计算工具或分析软件进行实和分析，考试要求范围；了解：拓展性知识，非考试要求范围。第二部分考试内容根据数据分析师专业技术考试的考试目标、科目和考试形式等要求，数据分析师专业技术考试科目要点包括但不限于以下内容：一、数据分析理论知识数据分析理论知识是对考生数据分析基础知识的掌握程度的测试。数据分析基础主要从数据分析的整个流程去考查学生知识，其中涵盖了数据获取、数据预处理、数据可视化、数据分析算

大数据考试题含答案知识讲解

1 多选传统大数据质量清洗的特点有： A. 确定性 B. 强类型性 C. 协调式的 D. 非确定性 2 多选以下选项中属于数据的作用的是（）。 A. 沟通 B. 验证假设 C. 建立信心 D. 欣赏 3 多选数据建立信心的作用需具备的条件包括（）。 A. 可靠数据源 B. 多方的数据源 C. 合适的数据分析 D. 信得过的第三方单位 4 多选数据只有在与（）的交互中才能发挥作用。 A. 人 B. 物 C. 消费者 D. 企业 5 单选大数据可能带来（），但未必能够带来（）。 A. 精确度；准确度 B. 准确度；精确度 C. 精确度；多样性 D. 多样性；准确度 6 多选大数据的定义是： A. 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合 B. 任何超过了一台计算机处理能力的数据量 C. 技术 D. 商业 7 多选大数据五大类应用方向是： A. 查询 B. 触达 C. 统计 D. 预警 E. 预测 8 多选以下哪些指标是衡量大数据应用成功的标准？ A. 成本更低 B. 质量更高 C. 速度更快 D. 风险更低 9 多选大数据有哪些价值？ A. 用户身份识别

B. 描述价值 C. 实时价值 D. 预测价值 E. 生产数据的价值 10 多选大数据的预测价值体现在： A. 预测用户的偏好、流失 B. 预测热卖品及交易额 C. 预测经营趋势 D. 评价 11 单选什么是大数据使用的最可靠方法？ A. 大数据源 B. 样本数据源 C. 规模大 D. 大数据与样本数据结合 12 多选大数据是描述（）所发生的行为。 A. 未来 B. 现在 C. 过去 D. 实时 13 多选传统研究中数据采集的方法包括： A. 网络监测 B. 电话访谈 C. 对面访谈 D. 线上互动 14 单选大数据整合要保证各个数据源之间的（）。 A. 一致性、协调性 B. 差异性、协调性 C. 一致性、差异性 D. 一致性、相容性 15 单选分类变量使用（）建立预测模型。 A. 决策树 B. 分类树 C. 离散树 D. 回归树 16 多选（）是大数据应用的步骤。 A. 数据输入 B. 建模分析 C. 使用决策支持工具输出结果 D. 验证假设 17 多选避免“数据孤岛”的方法包括： A. 关键匹配变量 B. 数据融合 C. 数据输入 D. 利用样本框

人教版初中数学数据分析知识点训练及答案

人教版初中数学数据分析知识点训练及答案一、选择题 1．某地区汉字听写大赛中，10名学生得分情况如下表：那么这10名学生所得分数的中位数和众数分别是（） A．85和85 B．85.5和85 C．85和82.5 D．85.5和80 【答案】A 【解析】【分析】找中位数要把数据按从小到大的顺序排列，位于最中间的一个数（或两个数的平均数）为中位数；众数是一组数据中出现次数最多的数据，可得答案．【详解】把这组数据从小到大排列，处于中间位置的两个数都是85，那么由中位数的定义可知，这组数据的中位数是85；在这一组数据中85出现的次数最多，则众数是85；故选：A．【点睛】此题考查众数与中位数的意义．解题关键在于掌握众数是一组数据中出现次数最多的数据；中位数是将一组数据从小到大（或从大到小）重新排列后，最中间的那个数（或最中间两个数的平均数），叫做这组数据的中位数．如果中位数的概念掌握得不好，不把数据按要求重新排列，就会出错． 2．某单位招考技术人员，考试分笔试和面试两部分，笔试成绩与面试成绩按6:4记入总成绩，若小李笔试成绩为80分，面试成绩为90分，则他的总成绩为（） A．84分B．85分C．86分D．87分【答案】A 【解析】【分析】按照笔试与面试所占比例求出总成绩即可. 【详解】根据题意，按照笔试与面试所占比例求出总成绩： 64 ?+?=（分） 809084 1010

故选A 【点睛】本题主要考查了加权平均数的计算，解题关键是正确理解题目含义. 3．在学校的体育训练中，小杰投掷实心球的7次成绩如统计图所示，则这7次成绩的中位数和平均数分别是（） A．9.7m，9.9m B．9.7m，9.8m C．9.8m，9.7m D．9.8m，9.9m 【答案】B 【解析】【分析】将这7个数据从小到大排序后处在第4位的数是中位数，利用算术平均数的计算公式进行计算即可．【详解】把这7个数据从小到大排列处于第4位的数是9.7m，因此中位数是9.7m，平均数为：(9.59.69.79.79.810.110.2)79.8 ++++++÷=m，故选：B．【点睛】考查中位数、算术平均数的计算方法，将一组数据从小到大排列后处在中间位置的一个数或两个数的平均数就是这组数据的中位数，平均数则是反映一组数据的集中水平． 4．某校共有200名学生，为了解本学期学生参加公益劳动的情况，收集了他们参加公益劳动时间（单位：小时）等数据，以下是根据数据绘制的统计图表的一部分．学生类型人数时间010 t ≤＜1020 t ≤＜2030 t ≤＜3040 t ≤＜40 t≥ 性别男73125304女82926328 学初中25364411

如何零基础入门数据分析

如何零基础入门数据分析随着数据分析相关领域变得火爆，最近越来越多的被问到：数据分析如何从头学起？其中很多提问者都是商科背景，之前没有相关经验和基础。我在读Buisness Analytics硕士之前是商科背景，由于个人兴趣爱好，从大三开始到现在即将硕士毕业，始终没有停下自学的脚步。Coursera和EDX等平台上大概上过20多门网课，Datacamp上100多门课里，刷过70多门。这篇文章是想谈一谈个人的数据分析学习经验，希望对想要入门这个领域的各位有帮助。 1. 基本工具学习数据分析的第一步，是了解相关工具 Excel excel至是最基础的数据分析工具，至今还是非常有效的，原因是它便于使用，受众范围极广，且分析结果清晰可见。相信大多数人都有使用excel的基本经验，不需要根据教材去学习了。重点掌握：基本操作的快捷键；函数：计算函数、if类、字符串函数、查找类(vlookup 和match)，一定要熟悉函数功能的绝对和相对引用；数据透视表功能等。另外，excel可以导入一些模块来使用，典型的包括数据分析模块，作假设检验常用；规划求解，作线性规划和决策等问题非常有效。利用这些模块可以获得很不错的分析报告，简单且高效。 SQL 数据分析的绝对核心！大部分数据分析工作都是对数据框进行的，在这个过程中，需要不断的根据已有变量生成新变量、过滤掉一些样本还有转换level。

SQL的设计就是为了解决这些问题。其他常用的数据操作工具，包括R语言的数据框、Python里的pandas，基本都是借鉴了SQL的思想，一通百通。 SQL入门容易，它的语法极其简单，基本可以说上过一门相关的课或看过一本相关的书就可以了解大概，但融会贯通并能够进行各种逻辑复杂的操作，就需要长时间的锤炼了。 SQL的学习建议，随便找一本书或者网课就好，因为主流的课程基本都是一个思路：先讲SELECT、WHERE、GROUP BY(配合简单的聚合函数)、ORDER BY这类单表操作，之后讲JOIN进行多表连接。除此之外，必会的基本技能还应该包括WINDOW FUNCTION和CASE WHEN等等。学了基本的内容之后，就是找项目多练，不断提升。 R/Python 熟练SQL之后，对数据操作方面的内容就得心应手了。接下来更复杂的问题，如搜索和建模，则需要使用编程语言。 R vs Python 目前最主流的数据分析编程语言就是R和Python，网上遍是关于这两者的争论，有兴趣的可以简单看一下，但不用陷入过度的纠结。我个人的经验来看，熟练两者其中的任何一个都可以胜任数据分析中的大部分工作，不存在某一个语言有明显缺陷的情况。这里不想大篇幅的比较两者，但是想简单的说一下两者的侧重点： R语言是为了解决统计问题而设计的，因此它有一个很人性化的地方：最大程度的简化语言，从而让分析人员忽略编程内容，直面数据分析。也因为是统计语言，很多基本的统计分析内容在R里都是内置函数，调用十分便捷。此外，R

用户行为数据分析数据挖掘BI 项目计划书

用户行为数据分析项目计划书 2011/5/4 修改记录

目录一、项目背景 (5) 二、相关术语 (5) 1. Web数据挖掘 (5) 1)Web数据挖掘分类 (6) 2) Web数据的特点 (7) 3) 典型Web挖掘的处理流程 (7) 4) 常用的数据挖掘技术 (7) 5) Web商业智能BI（Business Intelligence） (8) 2. 网站流量统计 (10) 3. 统计指标/术语 (10) 4. 用户分析-- 网站用户的识别 (13) 5. WEB日志的作用和缺陷 (15) 6. 漏斗模型（Funnel Model） (17) 7. 目前提供此服务产品/企业 (18) 三、项目目的 (18) 四、项目需求 (18) 1. 页面统计 (18) 2. 用户行为指标 (19) 3. 潜在用户特征分析 (19) 4. 指定User Cookie的分析 (20) 5. 用户趋势分析 (20) 五、项目系统设计 (20) 六、项目详细设计 (21) 1. 数据收集 (21) 2. 数据模型 (22) 1) 统计PV量(趋势) (22) 2) 消重统计独立IP量/ IP的平均访问页面量(趋势) (22) 3) 消重统计独立UV量/ UV的平均访问页面量(趋势) (23) 4) 统计URL的访问来源Ref的量/ Ref排行(趋势) (23) 5) 统计Ref=URL的去访URL*/跳出的量/ 去访/跳出排行(趋势) (23) 6) 统计分析/预测/规律特定用户的行为(趋势) (24) 7) 统计新访客/老访客(趋势) (24) 8) 页面平均停留时间/ 页面平均时长(趋势) (24) 9) 搜索引擎列表 (24) 10) 搜索引擎关键词 (25) 11) 搜索引擎关键词(各搜索引擎) (25) 12) 老用户回头率（用户黏性） (25) 13) 新增用户增加/流失（用户黏性） (25) 14) 不活跃用户激活（用户黏性） (26) 15) 用户浏览深度（用户黏性） (26)

传统分析与大数据分析的对比知识讲解

传统分析与大数据分析的对比

“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB （PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。大数据分析用例基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。

客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。总结大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。

数据处理基础知识

检测数据处理基础知识来源:czyxyq 时间:2009-02-04 字体:[大中小] 收藏我要投稿误差及相关概念→真实值与标准值误差是测量值与真实结果之间的差异，要想知道误差的大小，必须知道真实的结果，这个真实的值，我们称之“真值”。 1.真实值从理论上说，样品中某一组分的含量必然有一个客观存在的真实数值，称之为“真实值”或“真值”。用“μ”表示。但实际上，对于客观存在的真值，人们不可能精确的知道，只能随着测量技术的不断进步而逐渐接近真值。实际工作中，往往用“标准值”代替“真值”。 2.标准值采用多种可靠的分析方法、由具有丰富经验的分析人员经过反复多次测定得出的结果平均值，是一个比较准确的结果。实际工作中一般用标准值代替真值。例如原子量、物理化学常数：阿佛伽得罗常数为6.02×10等。与我们实验相关的是将纯物质中元素的理论含量作为真实值。 1.准确度准确度是测定值与真实值接近的程度。为了获得可靠的结果，在实际工作中人们总是在相同条件下，多测定几次，然后求平均值，作为测定值。一般把这几次在相同条件下的测定叫平行测定。如果这几个数据相互比较接近，就说明分析的精密度高。 2.精密度精密度是几次平行测定结果相互接近的程度。 3.精密度和准确度的关系（1）精密度是保证准确度的先决条件。（2）高精密度不一定保证高准确度。 1.误差（1）定义：个别测定结果X、X …X与真实值μ之差称为个别测定的误差，简称误差。（2）表示：各次测定结果误差分别表示为X -μ、X -μ……X -μ。（3）计算方法：绝对误差相对误差对于绝对误差——测定值大于真值，误差为正值；测定值小于真值，误差为负值。对于相对误差——反映误差在测定结果中所占百分率，更具实际意义。 2.偏差偏差是衡量精密度的大小。误差的分类→系统误差 1.定义由某种固定的原因造成的误差，若能找出原因，设法加以测定，就可以消除，所以也叫可测误差。

云计算和大数据基础知识

云计算与大数据基础知识一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。云计算的核心理念是资源池。二、云计算的基本原理云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。三、云计算的特点 1、支持异构基础资源云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里