业务分析是巨大的！业务分析有助于决定如何使用数据，以及可以使用哪些模型来做出更好的业务决策。业务分析可以被称为“企业的数据科学”。尽管有许多模型可用于做出业务决策，但业务分析有助于识别最佳模型。

2.业务分析是一个使用组织中可用的所有统计数据达成建设性结论的程序/研究。组织雇用业务分析专家，评估公司以前的报告，以了解他们是否正确进行。过去的报告有助于他们评估即将发生的事件是否有利于组织或反对。在这两种情况下，对公司都有利。如果企业处于正确的轨道，他们仍然可以改善，如果没有，那么它可以帮助他们找到解决办法来纠正这个问题。

3.首先要掌握基础数学和统计学。了解为什么和在哪里使用平均值，中位数和模式。在你开始之前，你需要爱上你的数据，这是我的教授所说的。当你写关于女朋友的诗，你必须知道我可以从中知道什么。不要用大数据驱动我的误解或数据分析是hadoop，spark等框架。当然，他们有助于更快地获得结果，但逻辑与我们如何将数据转化为有用的信息。按照array老师的视频课程。无论你是学生还是做任何工作，如果你能知道你做什么，那就很容易根据它来找到答案。

4.

· 了解统计信息和多变量统计信息

· 学习SQL和数据库

· 学习编码（Python，R）

· 学习使用新的非结构化数据类型

· 参加MOOC课程数据科学课程（Coursera，Udacity等）

· 考虑数据科学或数据分析的研究生学位

5.您应该深入分析计算的基础知识。您应该了解可扩展性，容错能力，复制性，开放性，地理独立性等分布式编程中的问题。要分析大数据，您需要对统计信息或机器学习有较好的了解。您也可以使用Hadoop，HBase，Hive等分析大数据的工具。DBMS的基础知识也是首选。要使用任何大数据工具，如hadoop，您应该知道一种编程语言（比如Java或Python）。如果要集中精力编程大数据，从分布式计算开始，然后尝试设置一个hadoop集群（单节点，然后是多节点）。我们公司的一个java开发在学Hadoop，别人给了他一套视频，我看了看从基础入门、生态圈组件、商业项目讲解都挺详细的。需要视频的可以到他鹏you圈留言，你可以通过TBanna521找到他。

本规律橙色5数合几开几，预测百位数字：1

本规律橙色12数合0，顺序走8，7，6，5，4规则，预测个位、：4

本规律橙色9数合6，预测头位：4

本规律橙色9数合几开几，预测百位：8

本次的个位规律性和唯一性都很强，顺序走8，7，6，5，4局，这个是一个顺序局，运行到本期第五局。本期个位铁律：4

综合以上规律详解，得出本期预测的1组四字号码：4184

（图片来源于网络）

作者：苏格兰折耳喵

来源： 运营喵是怎样炼成的 （yymzylc）

（温馨提示：图片显示毛糙和不清楚，是分辨率过高的缘故，点击图片，即可看到高清大图。 ）

本文将对一个案例进行从数据采集、数据清洗、数据分析再到数据可视化的全流程分析，力求条理清晰的展现外部数据分析的强大威力。以下是本文的写作框架：

1 分析背景

1.1 分析原理---为什么选择分析虎嗅网

在现今数据爆炸、信息质量良莠不齐的互联网时代，我们无时无刻不身处在互联网社会化媒体的“信息洪流”之中，因而无可避免的被它上面泛滥的信息所“裹挟”，也就是说，社会化媒体上的信息对现实世界中的每个人都有重大影响，社会化媒体是我们间接了解现实客观世界和主观世界的一面窗户，我们每时每刻都在受到它的影响。

综合上述两类情形，可以得出这样的结论，透过社会化媒体，我们可以观察现实世界：

由此， 社会化媒体是现实主客观世界的一面镜子，而它也会进一步影响人们的行为，如果我们对该领域中的优质媒体所发布的信息进行分析，除了可以了解该领域的发展进程和现状，还可以对该领域的人群行为进行一定程度的预判。

鉴于此种情况，作为互联网从业者的笔者想分析一下互联网行业的一些现状，于是想到了虎嗅网。

虎嗅网创办于2012年5月，是一个聚合优质创新信息与人群的新媒体平台。该平台专注于贡献原创、深度、犀利优质的商业资讯，围绕创新创业的观点进行剖析与交流。虎嗅网 的核心，是关注互联网及传统产业的融合、一系列明星公司（包括公众公司与创业型企业）的起落轨迹、产业潮汐的动力与趋势。

因此，对该平台上的发布内容进行分析，对于研究互联网的发展进程和现状有一定的实际价值。

1.2 本文的分析目的

笔者在本项目中的分析目的主要有4个：

（1）对虎嗅网内容运营方面的若干分析，主要是对发文量、收藏量、评论量等方面的描述性分析；

（2）通过文本分析，对互联网行业的一些人、企业和细分领域进行趣味性的分析；

（3）展现文本挖掘在数据分析领域的实用价值；

（4）将杂芜无序的结构化数据和非结构化数据进行可视化，展现数据之美。

1.3 分析方法---分析工具和分析类型

本文中，笔者使用的数据分析工具如下：

Python3.5.2（编程语言）

Gensim（词向量、主题模型）

Scikit-Learn（聚类和分类）

Keras（深度学习框架）

Tensorflow（深度学习框架）

Jieba(分词和关键词提取)

Excel（可视化）

Seaborn（可视化）

新浪微舆情（情绪语义分析）

Bokeh（可视化）

Gephi（网络可视化）

Plotly（可视化）

使用上述数据分析工具，笔者将进行2类数据分析：第一类是较为传统的、针对数值型数据的描述下统计分析，如阅读量、收藏量等在时间维度上的分布；另一类是本文的重头戏---深层次的文本挖掘，包括关键词提取、文章内容LDA主题模型分析、词向量/关联词分析、DTM模型、ATM模型、词汇分散图和词聚类分析。

2 数据采集和文本预处理

2.1 数据采集

笔者使用爬虫采集了来自虎嗅网主页的文章（并不是全部的文章，但展示在主页的信息是主编精挑细选的，很具代表性），数据采集的时间区间为2012.05~2017.11，共计41,121篇。采集的字段为文章标题、发布时间、收藏量、评论量、正文内容、作者名称、作者自我简介、作者发文量，然后笔者人工提取4个特征，主要是 时间特征 （时点和周几）和 内容长度特征 （标题字数和文章字数），最终得到的数据如下图所示:

2.2 数据预处理

数据分析/挖掘领域有一条金科玉律：“Garbage in, Garbage out”，做好数据预处理，对于取得理想的分析结果来说是至关重要的。本文的数据规整主要是对文本数据进行清洗，处理的条目如下：

（1） 文本分词

要进行文本挖掘，分词是最为关键的一步，它直接影响后续的分析结果。笔者使用jieba来对文本进行分词处理，它有3类分词模式，即全模式、精确模式、搜索引擎模式：

· 精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析；

· 全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；

· 搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

现以“新浪微舆情专注于社会化大数据的场景化应用”为例，3种分词模式的结果如下：

【全模式】: 新浪/ 微舆情/ 新浪微舆情/ 专注/于/ 社会化/ 大数据/ 社会化大数据/ 的/ 场景化/ 应用

【精确模式】: 新浪微舆情/ 专注/于/ 社会化大数据/ 的/ 场景化/ 应用

【搜索引擎模式】：新浪，微舆情，新浪微舆情，专注，于，社会化，大数据，社会化大数据，的，场景化，应用

为了避免歧义和切出符合预期效果的词汇，笔者采取的是精确（分词）模式。

（2） 去停用词

这里的去停用词包括以下三类：

标点符号：， 。！ /、*+-

特殊符号：▲等

无意义的虚词： “the”、“a”、“an”、“that”、“你”、“我”、“他们”、“想要”、“打开”、“可以”等

（3） 去掉高频词、稀有词和计算Bigrams

去掉高频词、稀有词是针对后续的主题模型（LDA、ATM）时使用的，主要是为了排除对区隔主题意义不大的词汇，最终得到类似于停用词的效果。

Bigrams是为了自动探测出文本中的新词，基于词汇之间的共现关系---如果两个词经常一起毗邻出现，那么这两个词可以结合成一个新词，比如“数据”、“产品经理”经常一起出现在不同的段落里，那么，“数据_产品经理”则是二者合成出来的新词，只不过二者之间包含着下划线。

3 描述性分析

该部分中，笔者主要对数值型数据进行描述性的统计分析，它属于较为常规的数据分析，能揭示出一些问题，做到知其然。

3.1 发文数量、评论量和收藏量的变化走势

从下图可以看出，在2012.05~2017.11期间，以季度为单位，主页的发文数量起伏波动不大，在均值1800上下波动，进入2016年后，发文数量有明显提升。

此外，一头（2012年第二季）一尾（2017年第四季）因为没有统计完全，所以发文数量较小。

下图则是该时间段内收藏量和评论量的变化情况，评论量的变化不愠不火，起伏不大，但收藏量一直在攀升中，尤其是在2017年的第二季达到峰值。收藏量在一定程度上反映了文章的干货程度和价值性，读者认为有价值的文章才会去保留和收藏，反复阅读，含英咀华，这说明虎嗅的文章质量在不断提高，或读者的数量在增长。

3.2 发文时间规律分析

笔者从时间维度里提取出“周”和“时段”的信息，也就是开题提到的“人工特征”的提取，现在做文章分布数量的在“周”和“时”上的交叉分析，得到下图：

上图是一个热力图，色块颜色上的由暖到冷表征数值的由大变小。很明显的可以看到，中间有一个颜色很明显的区域，即由“6时~19时”和“周一~周五”围成的矩形，也就是说，发文时间主要集中在工作日的白天。另外，周一到周五期间，6时~7时这个时间段是发文的高峰，说明虎嗅的内容运营人员倾向于在工作日的清晨发布文章，这也符合它的人群定位---TMT领域从业、创业者、投资人，他们中的许多人有晨读的习惯，喜欢在赶地铁、坐公交的过程中阅读虎嗅讯息。发文高峰还有9时-11时这个高峰，是为了提前应对读者午休时间的阅读，还有17时~18时，提前应对读者下班时间的阅读。

3.3 相关性分析

笔者一直很好奇，文章的评论量、收藏量和标题字数、文章字数是否存在统计学意义上的相关性关系。基于此，笔者绘制出能反映上述变量关系的两张图。

首先，笔者做出了标题字数、文章字数和评论量之间的 气泡图 （圆形的气泡被六角星替代，但本质上还是气泡图）。

上图中，横轴是文章字数，纵轴是标题字数，评论数大小由六角星的大小和颜色所反映，颜色越暖，数值越大，五角星越大，数值越大。从这张图可以看出，文章评论量较大的文章，绝大部分分布于由文章字数6000字、标题字数20字所构成的区域内。虎嗅网上的商业资讯文章大都具有原创、深度的特点，文章篇幅中长，意味着能把事情背后的来龙去脉论述清楚，而且标题要能够吸引人，引发读者的大量阅读，合适长度标题和正文篇幅才能做到这一点。

接下来，笔者将收藏量、评论量和标题字数、文章字数绘制成一张3D立体图，X轴和Y轴分别为标题字数和正文字数，Z轴为收藏量和评论量所构成的 平面 ，通过旋转这个3维的Surface图，我们可以发现收藏量、评论量和标题字数、文章字数之间的相关关系。

注意，上图的数值表示和前面几张图一样，颜色上的由暖到冷表示数值的由大到小，通过旋转各维度的截面，可以看到在正文字数5000字以内、标题字数15字左右的收藏量和评论量形成的截面出现“华山式”陡峰，因而这里的收藏量和评论量最大。

3.4 城市提及分析

在这里，笔者通过构建一个包含全国1~5线城市的词表，提取出经过预处理后的文本中的城市名称，根据提及频次的大小，绘制出 一张反映城市提及频次的地理分布地图 ， 进而间接地了解各个城市互联网的发展状况（一般城市的提及跟互联网产业、产品和职位信息挂钩，能在一定程度上反映该城市互联网行业的发展态势）。

上图反映的结果比较符合常识，北上深广杭这些一线城市的提及次数最多，它们是互联网行业发展的重镇。值得注意的是，长三角地区的大块区域（长江三角洲城市群，它包含 上海 ， 江苏省 的 南京 、 无锡 、 常州 、 苏州 、 南通 、 盐城 、 扬州 、 镇江 、 泰州 ， 浙江省 的 杭州 、 宁波 、 嘉兴 、 湖州 、 绍兴 、 金华 、 舟山 、 台州 ， 安徽省 的 合肥 、 芜湖 、 马鞍山 、 铜陵 、 安庆 、 滁州 、 池州 、 宣城 ）呈现出较高的热度值，直接说明这些城市在虎嗅网各类资讯文章中的提及次数较多，结合国家政策和地区因素，可以这样理解地图中反映的这个事实：

长三角城市群是“一带一路”与长江经济带的重要交汇地带，在中国国家现代化建设大局和全方位开放格局中具有举足轻重的战略地位。中国参与国际竞争的重要平台、经济社会发展的重要引擎，是长江经济带的引领发展区，是中国城镇化基础最好的地区之一。

长三角城市群是“一带一路”与长江经济带的重要交汇地带，在中国国家现代化建设大局和全方位开放格局中具有举足轻重的战略地位。中国参与国际竞争的重要平台、经济社会发展的重要引擎，是长江经济带的引领发展区，是中国城镇化基础最好的地区之一。

接下来，笔者将抽取文本中城市之间的 共现关系 ，也就是城市之间两两同时出现的频率，在一定程度上反映出城市间经济、文化、政策等方面的相关关系，共现频次越高，说明二者之间的联系紧密程度越高，抽取出的结果如下表所示：

将上述结果绘制成如下动态的流向图：

由于虎嗅网上的文章大多涉及创业、政策、商业方面的内容，因而这种城市之间的共现关系反映出城际间在资源、人员或者行业方面的关联关系，本动态图中，主要反映的是北上广深杭（网络中的枢纽节点）之间的相互流动关系和这几个一线城市向中西部城市的单向流动情形。流动量大、交错密集的区域无疑是中国最发达的3个城市群和其他几个新兴的城市群：

京津冀城市群

长江三角洲城市群

珠江三角洲城市群

中原城市群

成渝城市群

长江中游城市群

上面的数据分析是基于数值型数据的描述性分析，接下来，笔者将进行更为深入的文本挖掘。

4 文本挖掘

数据挖掘是从有结构的数据库中鉴别出有效的、新颖的、可能有用的并最终可理解的模式；而文本挖掘（在文本数据库也称为文本数据挖掘或者知识发现）是从大量非结构的数据中提炼出模式，也就是有用的信息或知识的半自动化过程。

本文的文本挖掘部分主要涉及高频词统计/关键词提取/关键词云、文章标题聚类、文章内容聚类、文章内容LDA主题模型分析、词向量/关联词分析、ATM模型、词汇分散图和词聚类分析。

4.1 关键词提取

对于关键词提取，笔者没有采取词频统计的方法，因为词频统计的逻辑是：一个词在文章中出现的次数越多，则它就越重要。因而，笔者采用的是 TF-IDF （termfrequency–inverse document frequency）的关键词提取方法：

它用以评估一字/词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度，字/词的重要性会随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。

由此可见，在提取某段文本的关键信息时，关键词提取较词频统计更为可取，能提取出对某段文本具有重要意义的关键词。

下面是笔者利用jieba在经预处理�...

此文接上一篇《深入浅出多维数据分析（一）核心概念之Cube、Dimension、Measure》

今天介绍Member、Level、Hierarchy三个概念。

Member（又称维度成员或成员）

在前一篇文章中已经讲过维度的概念了，维度就是业务角度。

日期这个业务角度就可以被看做一个维度，日期维度中具体的年份、季度、月份、日就是日期维度成员，如：2018年、2018年3季度、2018年10月份、2018年10月1日都是日期维度成员。

对于地区维度来说，其对应的成员是中国、华北地区、北京市、天津市、河北省等。

Level（又称成员级别或维度成员级别）

Level表示的是维度成员的级别信息。以日期维度为例，2018年9月份、2018年10月份、2018年11月份表示的都是具体的月份，所以它们的Level是月份。2018年1季度、2018年2季度、2018年3季度表示季度信息，它们的Level是季度。显然月份Level比季度Level具有更细的粒度级别。

Hierarchy（又称维度层级或层级）

将日期维度的成员用图形结构表示出来，如下所示：

一年有365天，大约52周，但是如果将周加入到上图就会造成混乱，因为有些周是跨月份和季度的。

如果需要对周信息进行分析，则可以将日期维度成员的关系以另外一种结构表示，如下图所示：

图1以【年 - 季度 - 月份 - 日】结构来表示日期维度成员结构，图2则是以【年 - 周 - 日】来表示日期维度成员结构，这就是两个不同的Hierarchy。

Hierarchy并不常用。

其他多维数据分析相关概念将会在后续文章中讲解。

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道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。

层次区别：

“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；

“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；

“法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；

“道”是指方向，是指导思想，是战略。

在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。

那么如何做好数据分析呢，今天我们来讲讲互联网运营中的十大数据分析方法。

01 细分分析

细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。

细分方法可以分为两类， 一类逐步分析， 比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区； 另一类是维度交叉， 如：来自付费SEM的新访客。

细分用于解决所有问题。

比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

02 对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值， 通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括： 时间对比，空间对比，标准对比。

时间对比有三种： 同比，环比，定基比。

例如： 本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

03 漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型， 最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：

在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

04 同期群分析

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。 通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。 同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

05 聚类分析

聚类分析具有简单，直观的特征， 网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。

例如： 在页面分析中，经常存在带？参数的页面。 比如： 资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

06 AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。 快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如： 你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

07 埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如： 重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

08 来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。

传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

09 用户分析

用户分析是互联网运营的核心， 常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

10 表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

以上是常见的数据分析方法，更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。

　大数据的两种常用定义：

　　研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

　　麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

总之大数据特点就是大数据的量大，变化速度快。也就是说，行业内的权威定义都是从大数据本身的特点进行界定，而没有涉及到它的应用和价值。随之数据行业的迅速发展，大数据融入了各行各业，现在，我们更多的是谈到大数据对我们生活的影响。

　大数据的4V特点：

　　Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

　　大数据包含哪些内容？

　　大数据是一个庞大的体系，其中大致包括以下几方面：

　　1.数据存储阶段（用户信息，行为信息存储进硬盘）。

　　2.数据挖掘 清洗 筛选（根据产品需求筛选出符合企业用于盈利需求的数据）

　　3.数据分析（通过数学分析，商业分析，将挖掘出来的数据进行产品匹配盈利分析）

　　4.产品调整（根据分析进行产品的上下架，迭代开发，达到产品迎合更多用户的选择或者销售出更多的产品。）

　　5.产品下一步的规划（譬如新开一个产品线，可以根据数据来进行分析。）

还有大家最熟悉的莫非就是上淘宝的时候，我们会看有多少评价，好评有多少？差评有多少？这家店的好评率是多少？这些都是大数据的应用。

其实大数据就是数据分析的升级！举个简单 的例子一个小卖铺，每天卖包子、豆浆、油条……当你有1000家小卖铺的时候，我们把所有的客户购买数据收集起来，你就可以把所有的这些小卖铺的售出信息做一个汇总分析，你可能会发现买包子的人大多数会买豆浆，那你就会把这两个东西放在一起，增加出货量。大数据的价值就这么体现出来了，所以说，大数据、云计算、物联网等都是不错的方向，前景很不错。

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本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。

当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。

其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。

使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一个工具，叫做四维分析法。

简单地来说，分析可被划分为4种关键方法。

下面会详细介绍这四种方法。

1. 描述型分析：发生了什么？

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2. 诊断型分析：为什么会发生？

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3. 预测型分析：可能发生什么？

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什么？

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。

结论

最后需要说明，每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助，同时也应用在数据分析的各个方面。

原文链接：http://kdnuggets/2017/07/4-types-data-analytics.html

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音乐作伴，轻松阅读！【文末有数据分析系列文章集】

今天飞机回程途中，遇到位北海道银行来中国出差的女生；途中聊起了各自的职业；一直聊到北京，全程让我很苦恼的是数据分析、数据分析师这些玩意如何很容易的介绍给她；

比如说她，是银行的一名普通职员，每天的任务是结算、结汇，从早到晚都在跟数据打交道；因为只用整理好的数据，所以自然不在乎也不注意，数据是如何来的；整个总结下来是，用数据的人不知道数据哪里来的，做数据的人不知道数据有什么用处；回忆了下，这还真是一个普遍的现象；

这个问题造成的后果就是，开数据会经常打架，A业务线给出的数据说xx 指标提升了，B业务给出的刚好是另外一种结论，指标在下降；等讨论完毕数据口径，会议结束，大家都感到无力。各人不禁感叹，这个会又白开了；脑袋一拍，目标就来，各种活动方案的目标基本是上拍脑袋，直接10-20倍，各自又忙活一阵子；数据快到我碗里来，昨天要的数据需求好了吗？明天老板开会，给几个数据吧；某某DLU指标掉了，看是不是数据有问题；今天push，明天Push，push ctr嗷嗷的高，同一拨用户群嗷嗷的高，用户投诉还不断；

既然业务上有这么多的问题，数据分析师是具体的解决什么样的问题呢？

Sample：

1.回答发生了什么？频率是多少？为什么会发生？

2.具体的业务问题是什么？

3.现在应该采取什么样的行动？

4.未来的趋势是什么？是否错过了机会？哪些问题（路子）是错误的、正确的，把错误的去掉，只留下正确的；

数据只有结合了业务才是有价值的，数据体现可以用四个字词概括，看数据、用数据、依赖数据、数据变现。稍微详细解释如下：

看数据，能然让业务准确、及时、完整的看到数据， 落地是在报表、取数等；

用数据，业务上通过数据做出决策 ，落地是异常监控/专题分析；

依赖数据，数据嵌入到业务的日常流程中，通过数据挖掘高价值信息推进业务，落地点在数据产品，数据挖掘产品；

数据变现，利用数据来赚钱了，落地点可在外部数据平台，数据产品上；

在这整个环节中”数据分析师“是做什么呢？我们从分析师的日常工作来分析看，临时需求、报表、数据分析与模型、数据产品，数据挖掘这几个角度来聊一下；

临时需求不必说了，就是解决业务的一次性，临时的数据需求；报表呢，是根据业务的需要，对于常规且定期查看与分析的数据，形成report；

数据分析与模型，与业务一起沟通，分析业务上的各种问题，提供一些业务上的建议与取舍，根据业务需要搞一些挖掘模型等；

数据产品，是通过可视化的方式解决一些结构化（固化）业务问题；把数据分析模型、分析思路与数据结合、面向定向业务提供分析产品；

数据挖掘，数据直接作用到业务上，比如作弊用户、标签推荐、用户行为的定向引导；

以上列举的这几类，前两类是实现看数据的，后三类是挖掘数据价值的；

数据分析师在工作时，在寻求答案的过程中，有一个很重要的衔接点，就是思考。

很多时候，分析师会受到固有问题的影响，如果不去变通，不懂得如何去提炼核心的话，就会产生思考的盲点，就注定问不出一些非常关键的问题；有时答案不重要，思考的角度才是很重要；比如在搞临时需求时，不要把临时需求当成一个取数的工作，学会梳理，学会管理；通过思考，可以发现很多业务上的问题； 了解业务，熟悉业务流程，总结与沉淀自己对业务的理解，知道行业的发展，才能提高自己；

END

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数据分析（ID : ecshujufenxi ）互联网科技与数据圈自己的微信，也是WeMedia自媒体联盟成员之一，WeMedia联盟覆盖5000万人群。

多维数据分析的概念非常容易引起疑惑，它常常让人联想到超越三维的更高维空间中的一些几何概念。其实这是完全没有必要的，多维数据分析概念本质上是极为简单和容易理解的，今天小编就用深入浅出的方式介绍这几个概念。

概念一：Cube（又称多维数据集或数据立方体）

举个例子，您在超市结账后会得到一个小票，上面有时间、店铺、商品类别、商品单价、购买数量、消费金额等信息，如果把某个地区全部消费者的小票收集到一起，那么这些购物小票中的数据就形成了一个关于消费者超市购物行为的数据集，这就是一个Cube。

Cube就是面向同一业务主题的数据集合，同理，一个港口的进出口数据集合、一个贸易公司的渠道销售数据集合、近几年各省份户籍变动数据都可以视为一个个Cube。

概念二：Dimension（又称维度）

超市小票的Cube里隐含着很多信息，如：

哪些商品呈现出季节性消费规律？不同区域店铺的顾客购买力如何？哪几个店铺的顾客平均购买力最强？不同年龄段消费者最爱购买的商品有没有差别？哪些商品由于不受年轻消费者欢迎可能会被渐渐淘汰？由上可见，这个超市小票Cube可以由商品、时间、区域、店铺、顾客等业务角度来描述，这些业务角度就是维度。

同理，贸易公司的渠道销售Cube可以由时间、渠道、产品、分公司、客户等业务角度所描述，那么它所关联的维度就是时间、渠道、产品、分公司、客户。

我们还可以看到，小票Cube和渠道销售Cube都关联了时间这个维度，那么这两个Cube是可以联合起来进行跨行业、跨领域数据分析的。

概念三：Measure（又称度量）

在Cube中，除了维度所代表的业务角度信息外，还有度量这个能够被精确量化的数值信息。

小票Cube中的商品购买数量、商品单价、消费总额就是度量。

今天讲解了Cube、Dimension、Measure这三个多维数据分析中的核心概念，其他概念将会在后续文章中讲解。

关注小编可以获得更多数据分析知识分享。

1、深入浅出数据系列书籍

深入浅出数据分析

入门级别，比较简单，但基本的内容涉及全面，讲解的比较清晰，最后谈到了R语言。以下两本是同一系列。

深入浅出统计学

深入浅出SQL

2、资料之美：优雅资料解决方案的幕后秘籍

知识普及性的书籍，集结了39位数据处理领域的翘楚，现身说法，分享他们如何开发各种简约而优雅的解决方案克服各种挑战，每章都解决一个具体问题，对理解数据分析的应用领域和具体做法很有帮助。

3、R 语言实战

全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。

4、数据之魅-基于开源工具的数据分析

包含大量的模拟过程及结果展示，并通过实例来阐述如何使用开源工具来进行数据分析。通过本书的阅读，读者可以清楚地了解这些方法的实际用法及用途。

5、数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理

如何利用最新的数据挖掘方法和技术来解决常见的业务问题。

比如提高营销活动的响应率，识别新的客户群并估算信用风险。此外，它涵盖更多高级主题，如准备分析数据以及为公司数据挖掘创建必要的基础架构。

6、Python数据科学手册

每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。对于需要处理大量数据的人而言，这是一本非常有价值的工作书，可以有效率地处理每天面对的问题，像是操作、转换，以及清理数据、可视化不同形式的数据，建立统计学或机器学习的模型等等。

7、用数据讲故事

通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识，以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。如何充分理解上下文，如何选择合适的图表，如何消除杂乱，如何聚焦受众的视线，如何像设计师一样思考，以及如何用数据讲故事。

8、利用Python进行数据分析

提供了大量的实践案例研究，展示如何使用Python库（如NumPy，pandas，matplotlib, IPython等）有效解决一系列数据分析问题。

9、机器学习实战

用简单的语言把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，它将机器学习的基础理论与日常数据分析的实际工具相结合。使用灵活的Python编程语言来构建实现数据分类、预测、建议以及汇总和简化等更高级功能的算法的程序。

10、机器学习系统设计

比较简单，使用Python进行机器学习并开始构建自己的机器学习项目。本书适用于机器学习初学者的Python程序员，但希望学习机器学习。

最后，花时间将这些中外文书籍吃透，数据分析理论部分就基本入门了，实践方面就需要根据企业业务需求来进行系统的练习和学习！