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大数据分析方法.pptx

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文档介绍

文档介绍:主要内容
引言
数据分析的工作框架
数据分析的实施流程
总结
第一页,共21页。
引言
第二页,共21页。
引言
言数据必称“大” 的时代
交通大数据、旅游大数据、网购大数据
2011年开始的各种各样的“V”:
Volume、Variety、Velocity(Value、Veracity-真实性)
各种全新的配套手段:
存储(云);处理(并行);
保护(安全性);分析(数据挖掘、机器学习)
潜力无限 vs 言过其实?
创新为主 vs 传承为主?
第三页,共21页。
引言
思考1:“大”数据,到底应该多大?
量级不严格、范围不严格
思考2:新方法,到底有多新?
大多数传承传统方式
新方法解决面窄
思考3:新结论,到底多有价值?
陈述事实多,推理结论少
展示效果好,实践应用差
总结:大数据更多是一种新的数据观
充分认识数据的价值(潜力与局限)
正确选择分析的方法
第四页,共21页。
引言
零售数据分析:我们的优势
1、拥有最精华的数据,产出结论有说服力
(大而全不一定是长处:收集成本高、筛选困难)
2、时间长涵盖面广,便于比较分析
我们需要仔细分析的是:
想做什么
能做什么
怎样做
第五页,共21页。
数据分析的工作框架
第六页,共21页。
工作框架
需要的结论:既想要也想得到的
数据资源和分析方法大量扩充 — 右半边扩张
分析对象理解和问题思考有所不足 — 左半边停滞
最重要的还是商业思维
需要得到的结论
数据分析可以解决的内容
大数据
商业思维
数据资源
理解 Deep Understanding
分析方法
洞察 Insight
前瞻 Prospect
第七页,共21页。
工作框架
充分扩展两个部分,首先代表:
理解宏观问题
给出系统假设
将假设化简至可被数据分析
其次,两项工作无法忽视:
充分研究了解对象 — 我们想要知道什么
(发现问题)
判断我们想要研究的问题是否有意义
(减少人力损耗)
第八页,共21页。
工作框架
数据分析的六个阶段
1、对研究对象主观的和客观的、整体的和局部的认识
2、提出希望探索的宏观的问题(自由的或是有明确的)
3、探讨分析这些问题并产生结论的价值
4、为选出的研究问题提出充分的假设。
5、将研究假设进行拆解、划分成为可定量分析的单元。
6、结合数据资源和数据分析方法产生结论,验证假设及理论的扩展性。
第九页,共21页。
工作框架
两个重要问题
产生的结论要有理论解释
反面例子:消费额和停车场大小正相关
(相关性需要结合背景)
机器学习方法解释性差、往往模型拟合数据,由于现实世界太复杂,参数太多,因此使用效果并不好
认真思考提出问题的操作性
反面例子:不同客户的消费偏好分析、竞争力比较
我们将结合六个步骤,分别讨论完成它们的方法和一些重点问题
第十页,共21页。