大数据分析及工具应用

今日开辟一个新的栏目，分享干货 PPT 和资料，文末有惊喜

数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合

• 工具支撑

各种厂商开发了数据分析的工具、模块，将分析模型封装，使不了解技术的人也能够快捷的实现数学建模，快速响应分析需求。

• 数学&统计学知识

数据分析的基础，将整理、描述、预测数据的手段、过程抽象为数学模型的理论知识

• 机器学习

不需要人过多干预，通过计算机自动学习，发现数据规律，但结论不易控制。

• 传统分析

在数据量较少时，传统的数据分析已能够发现数据中包含的知识，包括结构分析、杜邦分析等模型，方法成熟，应用广泛，本文不展开介绍

• 数据挖掘

数据挖掘是挖掘数据背后隐藏的知识的重要手段

• 分析误区

不了解分析模型的数学原理，会导致错误的使用模型，而得出错误的分析结论，影响业务决策，因此在选用分析模型时，要深入了解该模型的原理和使用限制

• 行业经验

行业经验可在数据分析前确定分析需求，分析中检验方法是否合理，以及分析后指导应用，但行业特征不同，其应用也不同，因此本文不展开介绍

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公众号回复：20201012

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