专业大数据分析

牛掰BI

2023-07-28

专业大数据分析通常指由数据科学家或数据分析师利用专业工具,对大规模复杂数据集进行的高级分析。它的关键要点包括:

需求分析 - 与业务部门充分沟通,理解业务需求和核心分析目标。
数据整合 - 从各种来源收集所需数据集,进行清洗、转换、合并。
数据存储 - 在Hadoop、数据仓库等平台对结构化和非结构化数据进行规范化存储。
分析工具 - 使用Python、R、SAS等工具进行统计分析、数据挖掘、机器学习等建模分析。
分析方法 - 结合业务需求,设计并执行描述性、预测性、规范性等高级分析。
分析实现 - 将分析过程编程实现,构建可重复使用的分析模型或流程。
结果评估 - 对分析结果进行评估,检查模型质量及业务相关性。
结果展示 - 使用报表、Dashboard等工具直观展示分析成果。
结果应用 - 将分析结果应用到支持决策的系统或流程中。
持续优化 - 监控和评估分析流程,不断迭代和优化。
专业大数据分析需要数据科学家具备统计、编程等技能,并与业务部门保持良好沟通,才能真正洞察数据价值,创造商业影响。