为了在教学方面自我完善，自我提高，更好的服务于教学工作，结合自己的教学实践浅谈一些自己的心得：　　一、统计与概率的内涵的进一步认识　　数据能够帮助我们认识世界、做出决策和预测，而统计正是与数据打交道的科学，它是在人们对现实生活中数据资料的收集、整理、分析的过程中发展起来的。　　（1）紧密联系学生生活实际，创设情境。有了这样的情感学生学起数学知识来当然是事半功倍了。例如：“分苹果”的情境创设，动手操作，激发了学生提出问题，解决问题的欲望，让学生在情境中感受、理解数学问题。再如：圆的周长收集整理的实际测量，也练习了学生的动手操作。　　（2）在课堂上让学生充分交流讨论。在民主、和谐的氛围中开拓思维，积极参与，充分合作。教师适时地参与到学生的讨论和交流当中，较好地扮演了组织者、参与者、合作者的角色。　　（3）运用丰富多彩的课堂教学手段。随着科技的进步和发展，我们的课堂也要跟上时代的潮流改变传统的一支粉笔进课堂，这两节数学课让我增长了很多见识，随着一个个课件的展示，本来很难理解的数学难题变得形象、具体，一个个教学难点也随之被攻破。课堂也显得生动活泼了很多。如果有条件我们也要丰富我们的课堂，提高课堂的教学效率。

（4）引用《不列颠百科全书》对统计学的一个定义。《不列颠百科全书》对统计学的一个定义：“统计学是关于收集和分析数据的科学和艺术”。我认为定义中有三个比较关键的核心词，第一个是数据。“数据”和“数”的最重要的区别是数据是具有实际背景的，而“数”则并不一定。从这个意义上我们就可以理解了为什么说可以把“统计”从过去我们认为的“数的运算”中单独出来，成为一个相对独立的学习领域，统计主要作用正是通过数据处理来提取信息从而帮助人们进行决策。进一步，“随着信息高速的增长，我们需要进一步扩大对数据的认识。事实上，现在的数据不仅仅是数，其实图像也可以看成是数据、语句也可以看成是数据。只要蕴含着一定信息的，无论是什么表现形式，都可以看作是数据”。　　二、教学当中概念的处理方法　　在教学中，我们应该首先注重学生统计观念的形成与培养。能从统计的角度思考与数据信息有关的问题；能通过收集数据、描述数据、分析数据的过程，作出合理的决策，认识到统计对决策的作用；能对数据的来源、处理数据的方法以及由此得到的结论进行合理的质疑。收集整理养出来的感觉，统计学习要培养学生能自觉地想到运用统计的方法解决有关的问题。学生没有经历数据的收集过程，随机的数据对他们来说还是确定的，学生也就根本无从体会统计思想方法的价值。因此必须创设原始的随机情境，突出活动性，让学生亲身面对实际问题，亲自调查、收集数据，先体会随机数据的不确定、杂乱无章，然后组织学生经历数据的分类整理，凸现随机数据的特点。在这样的教学情形下，学生才深深地领悟到统计思想确实很有用。

我们还要注重学生在概率实验中的操作体验。教学中应以学生亲身经历和体验统计过程作为主线，即对数据从收集、整理、描述到分析、运用的全过程中突出学生的主体参与，再此过程中引导学生发现并提出问题，用适当的方法收集和整理数据，用合适的图表展示数据，对数据作简单的分析并对自己的分析、思考进行交流和改进。由于处理数据没有唯一的样式，在统计过程中，不同情况下、不同的学生会用不同的方法来记录和表示数据。因此，引导学生经历数据处理过程的教学具有很强的探索性。　　三、如何介绍收集和数据的分析和运用　　统计处理数据的步骤主要包括：第一是要确定需要解决什么问题；第二是决定收集数据的方法并收集数据；第三是整理并尽可能清晰地描述数据；第四是分析数据，并做出决策和推断。统计学有着它科学的一面，但也有艺术的一面。对于同样的数据，由于背景和目标不同可以有多种分析的方法，需要根据问题的实际背景选择合适的方法。也就是统计的方法没有简单的理论意义上的对和错，只有好和不好。　　统计在收集数据和运用数据做出推断等方面吸收了概率的主要成果和主要方法，产生了以抽样为特征的数学与概率论的统计学。数理统计学是运用统计的方法来研究随机现象、从而描述随机现象总体趋势的数学模型，它不会把注意力停留在个别的现象特征上，而是了解大量随机现象的总体的变化趋势，并由此得出随机现象的基本统计规律，进而得到关于社会发展、科学发现的统计预测。

最后，我们再概括地分析一下统计与概率的关系。实际上，众所周知，统计与概率都是研究随机现象的学科。“不论怎么说，机遇（或说偶然性）无所不在，机遇伴随着人的一生（当然随人的情况而有异），这是一个无法回避的现实”。统计与概率正是从不同的角度来研究怎样更好的刻画随机现象，统计主要侧重于从数据来刻画随机，概率则主要侧重于建立理论模型来刻画随机。另一方面，概率为统计提供了理论基础。在运用样本估计总体的过程中，抽样的合理性、样本推断总体的合理性，包括犯错误的风险，都需要概率的知识来提供科学依据（这在下文还要论述）。“‘机遇（机会）的数学’，它包含数学中的两个学科分支——概率论和数理统计学。概括来说就是，前者属于机遇数量化的理论基础。而后者则是其应用。”　　四、统计与概率课程的教育价值　　由上一段内容我们可以看出，统计的关键是客观地提炼和表述现实世界中广泛存在的随机信息，准确地分析并把握随机信息中的关键因素的规律性，科学地应用数据并做出正确决策是统计与概率的主要任务，而这也构成了大学阶段学习统计与概率的重要原因。具体来说，学习统计与概率的主要目的是让学生适应现代社会的需要；帮助学生形成和运用数据进行推断的思考方式；有助于学生朝着数学思考、解决问题、情感态度等多方面的发展。/　

在以信息和技术为基础的现代社会里，生活中充满着大量的数据和随机现象，各种信息量以成倍地速度增长，这时就需要人们面对它们做出合理的决策。事实上，每个人每天都会遇到许多需要判断和推理的事情。总之，生活已先于数学课程将统计与概率推到了学生的面前，统计与概率的思想已渗入人们日常生活和社会生活的方方面面。　　许多的例子表明，随着计算机等信息技术的飞速发展，数据日益成为一种重要的信息，21世纪的公民面临着更多的机会和挑战，常常需要在不确定情境中，根据大量无组织的数据，做出合理的决策，这就需要人们能对纷繁复杂的信息做出恰当的选择与判断，具有一定的收集??处理信息、做出决策的能力，并且能够进行有效的表达与交流。而统计与概率正是通过对数据的收集、整理和分析，来为人们更好的制定决策提供依据和建议。因此，要培养学生具有收集并处理数据、做出恰当的选择和判断的能力，以适应现代社会的发展，就必须将统计与概率的基本思想、方法和知识作为义务教育阶段数学课程的重要组成部分。统计与概率的学习必将为数学与学生的日常生活及其他学科联系起来提供一条自然的途径。

统计学方法在数据挖掘中的应用探究

数据挖掘就是指从众多实际应用数据中获取批量大、有噪声、且随机性强的数据，将潜在的信息与数据提取出来，就是从数据中挖掘有价值的知识，而大多数原始数据具有一定的结构化特征，比如，关系数据库中的数据；也可以通过文本、图形、图像等半结构化发掘有用知识，这些知识可以是数学的也可以是非数学形式的；数据挖掘能以归纳形式存在，能够被广泛应用到信息查询、信息管理、信息决策控制中，方便数据的维护与管理。由此可见，数据挖掘是一门交叉性强的学科，加强对其的研究非常有意义，下面将对统计方法在数据挖掘中的具体应用进行分析。　

　一、数据挖掘与统计学的关系　　（一）数据挖掘的内涵　　通常来说，数据挖掘的定义较为模糊，没有明确界定，大部分对其的定义只是停留在其背景与观点的内容上。通过对不同观点的统一整理，人们最终将其描述为：从大量多样化的信息中发现隐晦性、规律性等潜在信息，并对这些信息进行创造、加工的过程。数据挖掘作为一门重要的交叉学科，能够将数据库、人工智能、机器学习、统计学等众多的科学融入到一起，从而实现技术与理论的创新与发展[1]。其中，数据库、人工智能与统计学是数据挖掘当中的三大支柱理论。数据挖掘的目的是从数据库当中发掘各种隐含的知识与信息，此过程的方法非常多，有统计学知识、遗传算法、粗集方法、决策法、模糊逻辑法等，还可以应用向邻近的可视技术、模式识别技术等，在以上所有技术的支持上能够使数据挖掘更为科学、有序。　　（二）数据挖掘与统计学间的关系　　通常来说，统计学的主要功能是对统计原理与统计方法进行研究的科学。具体来说就是指对数字资料进行的收集、整理、排序、分析、利用的过程，数字资料是各种信息的归纳与总结，可以将其作为特性原理的认知、推理方法[2]。而统计学则表示的是使用专业的统计学、概率理论原理等对各种属性关系的统计与分析过程，通过分析成功找到属性间的关联与发展的规律。在此过程中，统计分析方法是数据挖掘最为重要的手段之一。

　　在数据挖掘这一课题被提出来之前，统计分析技术对于人们来说更熟悉，也是人们日常开展工作、寻找数据间规律最常使用的收集整理方法。但是不能简单的将数据挖掘作为统计学的延伸与替代工具，而是要将两者的区别认识到位，再结合两者间的不同特点分析其应用特点[3]。大部分的统计学分析技术都是建立在数学理论与技巧上的，预测通常较为准确，效果能够让大部分人满意。数据挖掘能够充分借鉴并吸收统计学技术，在融入到自身特点以后成为一种数据挖掘技术。　　统计学与数据挖掘存在的目标都是一致的，就是不断对数据结构进行发掘。鉴于统计学与数据挖掘在目标上的一致性，致使很多研究学者与专家将数据挖掘作为了统计学的一个分支机构[4]。但是这种认知非常不正确，因为数据挖掘不仅体现在与统计学的关系上还体现在思想、工具与方法上，尤其是在计算机科学领域对数据挖掘起到的作用非常大。比如，通过借助数据库技术与人工智能的学习，能够关注到更多统计学与数据挖掘上的共通点，但是两者存在的差异依然非常大。数据挖掘就是指对大量的数据信息不断挖掘的过程，DM能够对数据模式内的数据关系进行充分挖掘，并对观测到的数据库处理有着极高的关注度。　　二、数据挖掘的主要过程　　从数据本身出发探讨数据挖掘过程，数据挖掘的过程分为信息的收集、数据集成、数据处理、数据变换、数据挖掘实施等过程。

　首先，要将业务对象确定下来，明确不同业务定义，并认清数据挖掘的目的，这是做好数据挖掘最关键的一步，也是最重要的一步，虽然挖掘的结果不能被准确预测到，但却需要对问题的可预见性进行探索[5]。其次，还要做好数据准备工作，包含数据清理、数据变换等工作，数据清理的实际意义是将噪声与空缺值补全，针对这一问题，可以使用平滑技术，而空缺值的处理则是属性中最常见的，可以将统计中最可能出现的值作为一个空缺值[6]。　　信息收集指的是按照特定的数据分析对象，可以将分析中需要的特征信息抽象出来，并在此基础上选择出较为科学、适合的信息收集方法，将全部的信息全部录入到特定的数据库中。如果数据量较大，则可以选择一个专门的管理数据的仓库，实现对信息的有效保护与管理；数据集成就是指将来源不同、格式不同、性质不同、特点不同的数据集成到一起，进而为企业提供更为全面、系统的数据共享平台；数据变换就是通过聚集、概化、规范化等方式对数据进行挖掘，对于一些实用数据，则可以通过分层与分离方式实现对数据的转换；数据挖掘就是结合数据仓库中的数据信息点，并选择正确的分析方法实现对有价值数据的挖掘，事例推理、规则推理、遗传算法等都是应用较多的方法[7]。　　三、统计学方法中的聚类分析　　在统计学聚类方法基础上能够构建出潜在的概率分布假设，可以使用试图优化的方法构建数据与统计模型的拟合效果。基于统计学聚类方法当中，Cobweb方法是在1987年由Fisher提出的，能够以分类树作为层次聚类创建的方法，在分类树上，每一个节点都能代表着一个概念，该方法就是对节点概率描述的过程。Cobweb方法还使用了启发式估算方式，使用分类效用对分类树的构建进行指导，从而实现对最高分类的划分目的，能够将不同分类对象全部归类到一个类别中，并依据这些内容创建出一个新的类别。但是这种方法也存在一定局限性，局限性在于假设的属性概率分布都是独立的，并不能始终处于成立状态中。

2017 年马云在某次年会演讲中提到一件让他惊讶的事情。

在西湖边上他曾看到乞丐在用支付宝收款码进行乞讨，从界面操作上看该乞丐还能熟练应用支付宝提供的「生意通」功能，研究本周的乞讨收入趋势以及单位小时的乞讨金额，从而为自己制定更加高效的的乞讨策略。

图片来源于网络

乞丐都在用数据分析来武装自己了，身为互联网从业者，你还敢落后？为了让你感知到数据分析对工作效率提升价值，我们来看一个真实的运营案例。

你为什么要学习数据分析

运营研究社在 2018 年以前，公众号图文的推送时间是不固定的，在早上、中午、下班时间、深夜都有过推送，所以相应的阅读量的波动也非常大。

在今年年初我提出了一个假设“如果把推送时间固定的话，会不会对图文打开率（阅读量）的提升有促进作用”。

为了检验这一设想，当时我需要解决的第一个问题是：

“运营研究社的公众号黄金推送时间在哪？”

我导出了运营研究社过去 1 年里的图文数据，并拿推送时间、打开率、标题 3 个数据字段来构建散点图。

运营研究社过去半年图文数据

从过去 1 年的推送时间和打开率的散点分布图来看，高打开率的图文主要集中在中午 12 点、13 点两个个时间段，于是我把将这两个时间点定义成运营研究社图文推送的黄金时间。

在实践中也证明了“在固定时间推送内容有利用提升打开率”假设是正确的，从阅读数据上的反馈就是我们的阅读量在 3 个月时间里提升了 200%。

无论是在生活还是工作，数据分析已是一项必备技能。

我在招聘网站上研究了近 100 个运营岗位的职责要求，用户运营、内容运营、产品运营、社群运营、渠道运营，它们几乎都会在靠前的位置写上这样一行文字：

“通过有效的数据分析（点击率，访问，转化率等），研究分析用户的需求制定运营策略”。

为了让你能够掌握最实用的数据分析技能，本篇文章将带你了解数据分析字段与产品指标、熟知数据驱动运营的底层方法。

“竟巧妇难为无米之炊”，为了让小伙伴们赢在起跑线，下面将开始系统讲解数据分析里的底层元素——数据字段。

你的基础数据字段足够全嘛？

2015 年我在百度贴吧在内容运营，当时的我们核心 KPI 是将次日留存率提升至 45%，于是我就想研究用户首次登入的内容消费量与次日留存的关系，以期通过优化内容推荐系统来提升次日留存。

想法很好，现实却很悲剧，我在给技术同学提数据分析需求时，他们很佛性的回了句：

“抱歉，我们没有统计用户的内容消费数据”。

由于缺乏用户的内容消费数据，我当时只能搁置这套数据分析方案了（在补充统计用户消费字段的 1 个月后才最终落地执行）。

跟大家分享这个案例，主要是希望大家能够理解，数据分析的底层关键支撑是基础数据字段，没有基础数据字段你的任何数据分析方案都执行不了，没有基础数据字段，你再老司机也无法用数据驱动运营。

所以，为了能够做好数据分析，你需要尽可能全面的提出你的数据字段需求，具体来说包括如下 2 类基础数据字段：

1）用户信息数据字段

它指的是用户的社会信息数据，比如姓名、性别、出生年月、籍贯、婚姻、学历，手机、邮箱等字段

对于电商和母婴类产品来说，还需要基于「用户行为数据」推导家庭类型、家庭人数、家庭小孩标签、工作岗位、所处行业等高级用户信息数据字段。

2）用户行为数据字段

用户行为数据字段在记录时的格式通常是User id（哪个用户）+Active（哪种操作）+Time（何时产生）。

比如今天上午，我在贴吧客户端首页看了一篇与 China Joy 有关的的贴子，并且还对妹子们的颜值留进行了评轮。那么贴吧官方会将我的看贴行为数据，以如下格式被统计下来。

用户行为数据字段是每一位用户在产品上操作行为的数据记录，不同产品类型需要的需要记录的用户行为是不一样的。

阅读内容、点赞、评论、分享是社区产品的关键用户行为字段，点击产品、添加购物车、下单、付费、评价是电商产品的关键用户行为字段……

相比于用户信息数据而言，用户行为数据是数据分析的重中之重，可以基于用户行为数据的处理加工，分析出每天产品的登入用户总量（DAU）、新用户留存以及评论用户总量等产品数据指标。

促进数据增长指标都有那些?

有两位内容运营的同学，有一天领导问他们最近的产品情况怎么样。

其中一位运营说产品表现很不错，每天都有很多人互动和称赞，另外一位运营回答说产品有问题，用户都不怎么会将内容分享出去。

如果你作为老板，你应该相信谁？

我想这两位同学你应该都不会相信，甚至还会很生气，因为你的员工没有一点点的数据分析意识。

现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话：

如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。

为了能够让数据驱动业务增长，我们需要制定业务的衡量标准，用统一的衡量标准来定义和评价业务，这个统一的标准在数据分析中叫做指标。

案例中的两位内容运营如果能够以互动率和点赞率、分享率这 3 个产品数据指标来向领导汇报自己的运营工作的话，或许就能够在领导心中留个好印象了。

了解和使用指标是数据分析思维的第二步，我们需要基于具体的业务需求设定能够驱动产品增长的指标。（Ps：数据指标是由用户基础数据字段处理加工而成）

按照比较受大家认可的 AARRR 产品增长模型，我们可以将指标分为五大类：拉新指标、活跃指标、留存指标、转化指标、传播指标。

5个产品的拉新指标

运营通过渠道投放让“用户”接触到产品，当“用户”觉得产品不错就会去下载它，打开产品发现里边的内容蛮适合自己，“用户”就会注册产品，最终成为产品真正的用户。

以上是绝大部分运营都会经历的拉新过程，如果你想监控整个过程，并且评估拉新的执行效果，那么你就需要设置如下数据指标。

1）浏览量

俗称曝光量，指的是产品的推广信息在朋友圈、搜索引擎、应用商店等渠道渠道中被多少用户看到。与浏览量相对应的是点击量，它们俩的比例在业内有一个专业词汇 CTR（CTR=点击量/浏览量），很多广告平台会用 CTR 来评估广告质量。

2）下载量

指的是 App 的安装次数，是衡量拉新效果的结果指标。不过，App 下载其实是一个中间态，为了让产品从曝光到下载有一个高转化，你需要注意应用大小、介绍文案的打磨。

比如游戏类 App，为了避免怕漫长的下载时间造成玩家流失，会选择让用户下载后以补丁形式完成全部素材的加载。

3）新增用户

下载并不是意味着就是用户，如果某个“用户”只下载了并没有注册，那它就是一个无效的用户。对于用户的界定，每个产品是不一样的，大部分的产品是用户注册了 App，就被定义为用户了，比如知乎、微博、小红书、百度贴吧。

4）获取成本

用户获取必然涉及成本，而这是运营新手最容易忽略的。目前常见的成本的计算方式有 CPM（千次曝光成本）、CPC（单次点击成本）、CPA（单次获客成本）。

5个产品的活跃指标

相比于下载量和用户量而言，在人口红利消失后，大家开始更关注实实在在的东西了——你到底有多少活跃用户。

用户活跃作为运营的核心工作，不论移动端、网页端或者微信端，都有相关指标可以衡量。

1）活跃用户数

DAU 指的是日活跃用户数量，指的是在 24 小时内活跃用户的总量。把时间周期拉长的还有周活跃 WAU 和月活跃 MAU。（MAU 指的是一个月时间周期里去重后的活跃用户总和）

Ps：与活跃用户相对应的还有流失用户、忠实用户、回流用户，其中流失用户是长期不活跃，忠诚用户是长期活跃，回流用户是曾经不活跃或流失，后来又再次打开产品的活跃用户。

2）活跃率

活跃用户数衡量的是产品的市场体量，活跃率看的则是产品的健康。

比如说某款产品的 DAU 是 100 万，可能你觉得还不错，但是我跟你说它的总注册用户是 1 亿，活跃率仅为 1%，你的感受可能就是这款产品很不错了。

3）在线时长

现在数据分析也越来越注重用户行为了，为了深入研究一款 App 的活跃健康度就需要去研究在线时长（它是视频类网站的核心数据指标）。

不同产品类型的访问时长不同，社交肯定长于工具类产品，内容平台肯定长于金融理财，如果你是做内容的产品的，发现大部分用户访问时长只有几十秒，那么最好分析一下原因。

4）启动次数

它体现的是用户的使用频率，用户的日均启动次数越多，说明用户对产品的依赖性越高，活跃度也就越好。

社交产品的人均启动次数会在 3-5 次之间，是通互联网中在启动次数指标中数值最高的。

5）页面浏览量

PV（PageView）是页面浏览量，UV（Unique Visitor）是一定时间内访问网页的人数，用户在网页的一次访问请求可以看作一个 PV，用户看了十个网页，则 PV 为 10。

PV 是互联网早期 Web 站点时代的活跃指标，也可以理解为网页版活跃。

5个产品的留存指标

如果说活跃数和活跃率是产品的市场大小和健康程度的话，那么用户留存衡量产品是否产品能够可持续发展，如果你是早期产品就更应该关注是留存指标了。

1）用户留存率

留存率 = 留存用户 / 当初的总用户量

用户在某段时间使用产品，过了一段时间后，仍旧继续使用的用户，被称为留存用户。

假设产品某天在某渠道新增了用户 1000 个，第二天仍旧登入产品的用户有 350 个，第 7 天仍旧登入产品的有 100 人，那么这个渠道获取来的用户次日留存率有 35%，那么称七日留存率为 10%。

Facebook 有一个著名的 40-20-10 法则，即新用户次日留存率为 40%，七日留存率为 20%，三十日留存率为 10%，有此表现的产品属于数据比较好的。

2）用户流失率

用户流失率和留存率恰好相反，如果某产品新用户的次日留存为 30%，那么反过来说明有 70% 的用户流失了。

流失率在一定程度能预测产品的发展，如果产品某阶段有用户 10 万，月流失率为 20%，简单推测，5 个月后产品将失去所有的用户。

Ps：这里可以引出一个公式，生命周期 = （1 / 流失率）*流失率的时间维度。比如产品的周流失率为 50%，那么平均用户生命周期为 14 天。

15个产品的转化指标

运营而言，拉新和活跃、留存都只是手段，最终衡量你工作业绩的是你手上掌握了多少有价值的用户。

运营就像用户成长路上的指引者，指引者产品里的用户成为能够产生价值的超级用户，即回归商业的本质。

交易类产品转化指标

1）GMV

它是一个虚荣指标，只要用户下单，生成订单号，便可以算在 GMV 里，不管用户是否真的购买了，京东在双十一对外发布的战报是 GMV。

2）成交额

成交金额指的是用户付款的实际流水，是用户购买后的消费金额，天猫在双十一对外发布的战报是成交额。

3）销售收入

它指的是成交金额减去退款后剩余的金额，属于内部机密数据了。

如果把上述的三个指标看作用户支付的动态环节，则能再产生两个新指标。

成交金额与 GMV 的比率，实际能换算成订单支付率，它体现的支付的流畅度；销售收入和成交金额，也涉及到了退款率，它体现的是产品质量。

4）付费用户量

在产品里边产生过交易行为的用户总量，同活跃用户一样，交易用户也可以区分为首单用户（第一次消费），忠诚消费用户（持续购买的用户），流失消费用户（流失后又回来的用户）等。

同时，为了研究用户的付费潜力，你还可以研究下产品的付费用户比例：

付费用户比例 = 付费用户 ÷ 总注册用户

5）ARPU

在单个促销活动中，它指的是每一笔用户订单的收入，总收入/订单数。而在整个产品生命周期中，我们更关注用户平均付费，总收入/用户数。

ARPU 可以再一步细分，当普通用户占比太多，往往还会采用每付费用户平均收入：ARPPU = 总收入÷ 收费用户数

6）复购率

和新增用户一样，获得一个新付费用户的成本已经高于维护熟客的成本。复购率更多用在整体的重复购买次数统计：单位时间内，消费两次以上的用户数占购买总用户数。

比如运营研究社的技能训练营在第一季度有 1789 个付费用户，购买次数在两次以上的有 657 人，那么我们季度复购率是 36%。

社区型产品转化指标

社区型产品的首要目的是将用户聚集在一起，并且引入用户生成内容，它的核心关键在于培养一个能够生成内容的活跃用户社区。

1）内容生成者

参与内容生存的用户�...

1、一列数据同时除以10000

复制10000所在单元格，选取数据区域 - 选择粘性粘贴 - 除

2、同时冻结第1行和第1列

选取第一列和第一行交汇处的墙角位置B2，窗口 - 冻结窗格

3、快速把公式转换为值

选取公式区域 - 按右键向右拖一下再拖回来 - 选取只保留数值。

4、显示指定区域所有公式

查找 = 替换为“ =”（空格+=号） ，即可显示工作表中所有公式

5、同时编辑所有工作表

全选工作表，直接编辑，会更新到所有工作表。

6、删除重复值

选取数据区域 - 数据 - 删除重复值

7、显示重复值

选取数据区域 - 开始 - 条件格式 - 显示规则 - 重复值

8、把文本型数字转换成数值型

选取文本数字区域，打开左上角单元格的绿三角，选取 转换为数值

9、隐藏单元格内容

选取要隐藏的区域 - 设置单元格格式 - 数字 - 自定义 - 输入三个分号;;;

10、给excel文件添加密码

文件 - 信息 - 保护工作簿 - 用密码进行加密

11、给单元格区域添加密码

审阅 - 允许用户编辑区域 - 添加区域和设置密码

12、把多个单元格内容粘贴一个单元格

复制区域 - 打开剪贴板 - 选取某个单元格 - 在编辑栏中点击剪贴板中复制的内容

13、同时查看一个excel文件的两个工作表

视图 - 新建窗口 - 全部重排

14、输入分数

先后输入 0 ，再输入 空格， 再输入分数即可

15、强制换行

在文字后按alt+回车键即可换到下一行

16、删除空行

选取A列 - Ctrl+g打开定位窗口 - 定位条件：空值 - 整行删除

17、隔行插入空行

在数据表旁拖动复制1~N，然后再复制序号到下面，然后按序号列排序即可。

18、快速查找工作表

在进度条右键菜单中选取要找的工作表即可。

19、快速筛选

右键菜单中 - 筛选 - 按所选单元格值进行筛选

20、让PPT的图表随excel同步更新

复制excel中的图表 - 在PPT界面中 - 选择性粘贴 - 粘贴链接

21、隐藏公式

选取公式所在区域 - 设置单元格格式 - 保护：选取隐藏 - 保护工作表

22、行高按厘米设置

点右下角“页面布局”按钮，行高单位即可厘米

23、复制时保护行高列宽不变

整行选取复制，粘贴后选取“保持列宽。

24、输入以0开始的数字或超过15位的长数字

先输入单引号，然后再输入数字。或先设置格式为文本再输入。

25、全部显示超过11的长数字

选数区域 - 设置单元格格式 - 自定义 - 输入0

26、快速调整列宽

选取多列，双击边线即可自动调整适合的列宽

27、图表快速添加新系列

复制 - 粘贴，即可给图表添加新的系列

28、设置大于72磅的字体

excel里的最大字并不是72磅，而是409磅。你只需要输入数字即可。

29、设置标题行打印

页面设置 - 工作表 - 顶端标题行

30、不打印错误值

页面设置 - 工作表 - 错误值打印为：空

31、隐藏0值

文件 - 选项 - 高级 - 去掉“显在具有零值的单元格中显示零”

32、设置新建文件的字体和字号

文件 - 选项 - 常规 - 新建工作簿时....

33、快速查看函数帮助

在公式中点击下面显示的函数名称，即可打开该函数的帮助页面。

34、加快excel文件打开速度

如果文件公式过多，在关闭时设置为手动，打开时会更快。

35、按行排序

在排序界面，点击选项，选中按行排序

36、设置可以打印的背景图片

在页眉中插入图片即要

来源：网络整理

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，会展业信息化、数字化领域专家。新社汇平台联合创始人，永洪数据科学研究院MVP。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、中国电子商务职业经理人。畅销书《互联网销售宝典》联合出品人。

普遍的定义认为，统计学是关于数据的科学，研究如何收集数据，并科学地推断总体特征。大数据和统计学还是存在一定区别的，其一是数据分析时不再进行抽样，而是采用population（n=all）；其二是分析方法，侧重所有变量之间的相关性，而不再根据背景学科理论筛选变量，进行假设检验。

现在社会上有一种流行的说法，认为在大数据时代，“样本=全体”，人们得到的不是抽样数据而是全数据，因而只需要简单地数一数就可以下结论了，复杂的统计学方法可以不再需要了。

普查和抽样调查是传统的两大数据收集方法。普查不需要统计学方法进行推断估计，因为通过普查，已经取得了所有个体数据和总体的实际分布，这也是为什么人类开始懂得计数就开始进行普查。抽样调查是利用抽样理论解决如何科学设计样本，取得样本个体数据，并科学地推断总体分布及特征。无论是普查还是抽样调查，其核心问题之一是要取得准确的“个体数据”。但在大数据时代，一切皆可量化，一切皆可记录，如何利用更全面、更及时、更经济的网络电子化数据，以及通过对这些数据使用新的分析及挖掘技术，产生新的见解和认识，是我们面临的重大机遇。

大数据的应用可以说是在减少人类处理数据时带入的主观假设的影响，而完全依靠数据间的相关性来阐述。而由于消除人为因素带入的误差，已经分析人员作出假设的限制（如果教育背景和保险购买额是相关的，而分析人员没想到，那这个结论就不会被分析出来，这在实际案例中是很容易发生的，大数据的核心也就在于它能更充分的发掘数据的全部真实含义。

在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。当然，大数据的特点，确实对数据分析提出了全新挑战。例如，许多传统统计方法应用到大数据上，巨大计算量和存储量往往使其难以承受；对结构复杂、来源多样的数据，如何建立有效的统计学模型也需要新的探索和尝试。对于新时代的数据科学而言，这些挑战也同时意味着巨大的机遇，有可能会产生新的思想、方法和技术。

西线学院培训机构提供良好的教学环境，良好的师资以及行业资源，使得西线学院教学永远都是跟随行业进步的步伐。说了这么多，其实就是想让你更加了解大数据。如此优秀的资源和别人望眼欲穿的实习机会，再不行动就要被后来居上的技术人员拍死在沙滩上了。

摘　要：统计分析是一种反映统计结果的工具,它在现在的企业中,被运用得很广泛,但它所使用的技术水平也在不断的提高,特别是在反映企业统计结果方面,更具有一定的实用性。企业在使用统计分析时,涉及到很多种行业中,例如:工业、商业、建筑业和交通以及邮电等各企业统计分析工作中。

关键词：

一、统计分析的概念统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。二、统计分析的特点 　统计分析是对客观现象的一种认识活动，它在定性分析的基础上，经过定量研究，达到对现象本质及规律性的认识。　　统计分析方法具有特殊性　统计分析方法是以总体现象的数量关系为对象的一类特殊科学研究方法的总称。从应用的角度来看，统计分析方法可分为经验方法和数学方法两大类。经验方法是指一些与初等数学知识和人们的实践经验相关联的方法。数学方法又称为数理统计方法，是以数学理论，特别是概率论为基础对客观现象进行研究的方法。它可以通过对现象貌似偶然的变动来探求其必然的规律性。

统计分析的对象具有综合性　统计分析的对象不是某种社会经济现象的个体数量方面，而是现象的总体数量方面，分析研究其综合数量特征。从总体上对客观现象的数量方面进行分析，可以避免以偏概全，使认识较为全面和正确。三、统计分析方法 统计分析方法很多，但基本方法是定量分析 。l、从统计理论上看，我们所见到的统计学著作，除了统计设计、统计调查、统计整理等理论和方法外，其他大部分内容都是统计分析方法，这些统计分析方法有一个共同点，它们都是定量分析方法。 2、统计实践上看，统计分析所起的作用，是通过定量分析实现的。统计分析在人们的认识过程中有三个作用：第一，对客观事物量化，包括反映客观事物规律的数量表现；第二，根据量变程度确认事物的质，即确定区别事物质量的数量界限；第三，揭示新的规律，即通过分析数量关系，发现尚未被认识的事物的规律。　　四、企业如何运用统计分析 　　随着社会主义市场经济的发展,统计为企业发展战略的研究和制定,为各项职能管理提供必要的信息,为防范和化解风险,发挥其预警作用,新经济时代统计信息是影响企业管理层决策成败的关键。

（一）在企业经营过程中：在企业的经营管理中，统计分析占据着十分重要的地位。在认识统计的过程中，企业通过统计调查以及整理取得的统计资料能够对客观现象的数量特点取得一定的认识。若不进行深入的整理和分析，对于这些现象的认识还只停留在表面的初步认识状态，所以必须对这些统计资料加以分析和研究，才可以掌握事物的本质以及内在的发展规律，通过逐渐地深化认识，有效的深入的分析方法，查找出经营管理中存在的问题和薄弱环节，就可以提出改进的举措，给各级领导各级管理部门参考改进建议，是企业的各项管理工作不段得到改善和提高，充分显示出统计分析在企业经营管理中发挥的广泛应用。（二）在企业目标管理中：（1）在企业的各项经济指标的预测中，通常强调动态的分析预测与静态的分析预测相互结合，其中以静态分析预测为主。企业首先要根据自身发展的特点，寻找到经济运行波动的共性和差异，根据企业的总体规划以及企业的特殊性，依据企业的历史统计数据，运用相应的预测模型给出企业相关指标的科学性预测，根据预测数据制定出各项计划经营指标和各项KPI考核指标，再通过把企业的月度统计预测、季度统计预测和年度统计预测与月度、季度及年度各解段实际完成情况进行对比分析，进行不断调整修正完善，使得企业的目标管理以及考核指标得到实现和完成的保证。

（三）、在企业的决策性分析中：在我国的经济管理领域，决策性分析方法是最先被引入和普及的定量化分析方法。随着企业信息化建设的推进，企业受外部环境的影响逐步加深，这就要求企业及时对相关信息进行处理和分析。一是对市场需求和供给能力的分析。主要包括居民的购买力、商品的潜在和实际市场需求量、品牌成熟度、订单满足率、消费偏好等。通过分析，可以判断企业的赢利空间、供需缺口等，为领导层确定商品销售规模、制定阶段性营销策略等提供依据。二是对社会经济环境的分析和影响。主要包括国内、国际的宏观环境对我国行业发展的影响和对地方法规、民风民俗对企业的发展的影响。三是对企业竞争力的分析。通过分析本行业其他企业的经营情况，在对比中认识自身发展的差距和潜力，从而为制定正确的发展战略提供参考。（四）在企业过程分析和阶段分析控制中：在计划方案的落实过程中，往往会出现一些不可预知的状况。需要及时的进行过程分析和阶段分析。企业利用统计数据定期分析计划完成情况、进度情况等，可以及时的发现执行过程中所存在的问题。通过对完成阶段的结果进行对比分析，有利于确定指标完成率。便于衡量市场潜力相同的不同市场之间的业绩。也作为销售目标制定的依据。 　

在企业当中，统计分析工作是了解现状、预测未来，为了更好的促进企业发展进步的重要方法。做好统计分析工作具有重要的作用和意义。因此，我们要提高对统计分析的研究，使统计分析工作更好地成为企业发展的有力推动力量。 参考文献：[1]百度百科.统计分析[EB/OL]. 　[2]赵井霞．试谈如何进行统计分析[J]．商业经济．2004.4． 　　[3]宋安. 统计分析在企业管理与经营决策中的应用[J].经济师.2003.6

一般情况下，我们所说的分析是指，使用大量数据、统计和定量分析、解释和预测以及基于事实的管理来推动决策过程与实现价值增生。

根据分析的方法和目的，分析可以被划分为描述性分析（descri-ptive analytics）、预测性分析（predictive analytics）和规范性分析（prescriptive analytics）。描述性分析包括数据收集、整理、制表、制图以及描述正要研究的食物的特征，这类分析以往被称为“报告”。描述性分析可能非常有用，但它不能解释某种结果出现的原因或者未来可能会发生的事情。

预测性分析不仅可以对数据特征和变量（可以假定取消范围的因素）之间的关系进行描述，还可以基于过去的数据预测未来。预测性分析首先会确定变量值之间的关联，然后基于这种已知的关联预测另一种现象出现的可能性，比如在看到某个广告后，一位消费者可能会去买产品的可能性。虽然预测性分析中的预测是基于变量之间的关系做出来的，但这不代表预测性分析中都需要明确因果关系。事实上，准确的预测并不一定与需要基于因果关系。

规范性分析是更高层次的分析，如实验设计和优化等。就像医生会在出处方建议患者采取什么行动一样，实验设计试图通过做实验给出某些事情发生的原因。为了能够在因果关系研究中信心饱满地做出推断，研究人员必须妥善处理一个或多个独立的变量，并有效控制其他的变量。如果处于试验环境下的测试组的表现大大优于照相，决策制定者就应该立即推广这种实验环境。

优化是规范性分析采用的一种方法，指试图识别出一个特定变量和另一个变量之间理想的关系水平。例如，我们可以能会对识别最有可能让产品实现高收益的价格感兴趣。同样地，优化这种方法能够识别出使了零售企业最大限制避免缺货情况的库存水平。

根据分析采用的方法以及收集和分析的数据类型，我们可以将分析分为定性分析（qualitative analysis）和定量分析（quantitative analysis）。定性分析的目的是深入了解某种现象的根本原因和诱因。非结构化数据通常是从少数非代表性案例中收集而来，并进行了非统计性分析。定量分析是分析的最初阶段，他通常是探索性分析的有效工具，定量分析是指通过统计、数学或者计算的方式对现象进行系统的实证研究。通常情况下，结构化数据是从大量典型案例中收集而来，并进行统计分析。

为了服务于研究者的不同研究目的，存在以下几种类型的分析：

*统计学：收集、整理、分析、说明和呈现数据的学科；

*预测：根据已有数据，预测一下一些感兴趣的变量在未来某个特定的时间点的情况；

*数据挖掘：通常使用算法和统计技术，自动或半自动地提取大量数据中未知的有趣模式；

*文字挖掘：用类似数据挖掘的方式从文本中得模式和趋势的过程；

*优化：在同时满足约束条件的情况下，按照某些标准利用数学方法来寻找最优的解决方案；

*实验设计：给各组随机分配被试。然后使用测试组和对照组来推导出特定结果中存在的因果关系。

虽然此处给出了一些列常用的分析方法，但在使用过程中会不可避免地出现相当大的重叠。例如，回归分析（regression analysis）是预测分析中最常用的方法，与此同时，他也是统计学、预测和数据挖掘中常用的方法。此外，时间序列分析（time seties analysis）是用于分析数据随时间变化的一种具体统计方法、在统计学和预测中经常被用到。

浅谈大数据对统计学的挑战和机遇

引言　　国际数据公司的相关研究指出，2011年全球数据生产量达1.8ZB，且全球信息总量每隔两年增长一倍[1]。在大数据时代下，对于统计学发展而言，挑战与机遇并存，挑战指的是现阶段传统统计学相关方法难以适用大数据，机遇指的是基于统计学，大数据展开数据处理、分析，促使大数据具备可视化特性。由此可见，研究大数据对统计学的挑战和机遇有着十分重要的现实意义。　　1.大数据及其目的　　现阶段，关于大数据仍旧没有一个十分明确的界定，大数据起初是源自于技术领域。在信息量不断扩大的情况下，使得常规电脑原有存储空间已不能对新处理数据进行承载，新兴数据处理技术得以产生，好比雅虎的Hadoop平台、谷歌的MapReduce等。此类技术能够对僵化层次结构、一致性予以消除，促进数据无需通过常规数据库表格进行排列，极大程度地提升了人们可处理的数据量[1]。　

　2.大数据与统计学的对比　　2.1样本统计与全样本统计的区别　　样本统计属于统计学不可或缺的依赖，样本指的是结合相应的概率自总体中随机筛选并视作总体代表的集合内容，值得一提的是随机抽样是需要成本的，包括社会关系、资金成本或者时间成本等。基于样本数量提升有限前提下，样本估计误差会随着总体数量增多而增大，这亦是样本统计无法避免的不足。大数据时代下，收集整理庞大的数据信息应运而生，数据信息发展表现出总体即是样本的态势，该属性很好的消除了样本统计这一不足。大数据时代下的全样本统计，通常情况下可对完全总体进行覆盖，然而受大部分数据属于半结构、半结构数据影响，使得概率论应用遭受一定的制约[2]。鉴于此，将全样本统计应用到统计学中，应当就总体数据展开相应的归纳、筛选，即好比在样本统计中展开数据预处理。　　2.2预测分析与非预测分析的区别　　统计学的创立，是为了对变量相互相关关系展开分析，因此获取数据是发生于变量确定之后的，数据分析价值是能够被预测的。相较于统计学的预测分析，庞大数据将互联网、传感器作为载体，存在于分析需求之前，因此构建于大数据上的分析多为非预测性分析。在统计学中，出现大数据无法有效应用局面，这是由于不具备非预测分析所需的庞大数据，庞大数据产生与数据中心、存储系统存在紧密的联系，并非短期产生。也就是说，统计学中大数据的应用发展，说明了非预测分析正逐步取代传统统计学预测分析，数据多次利用正逐步取代传统数据一次性利用的。　　3.大数据对统计学的挑战与机遇　　3.1数据生产、处理与应用的转变　

　相关统计部门经开展严格的统计设计工作，获得相关的统计数据，数据的预处理分别有数据清洗、非全面数据填补以及数据矫正等。大数据时代下的统计手段尚不十分明确，自大数据流环境而言，要不断探索新型抽样方法，并确保抽样方法的实时、连贯及可行性。除去传统的统计分析方法，还应当开发大数据动态分析、数据流算法等[3]。　　3.2大数据时代对市场营销的机遇　　3.2.1大数据营销的特点与价值　　大数据营销的特点：I.数据采集多平台化特点，即大数据时代下，大数据的数据大多来源于不同的领域、不同的渠道。II.时效性特点，随着信息技术的急速发展，互联网用户消费、购物行为方式往往会瞬间出现转变。国际先进大数据营销企业AdTime基于此大数据营销特点，采取了时间营销措施，即采取相应的技术方式全面获悉用户所需，于第一时间对用户当下的需求进行回应，以使用户在下决心购买的最佳时间及时看到对应的产品广告。III.个性化特点，在大数据时代下，广告商传统媒体导向的营销理念逐步由受众导向取代，现如今，广告商可应用大数据了解用户的地理方位，需求内容等信息，达到对用户个性化营销的目的。　　大数据营销的价值：I.升级营销与用户的匹配度，大数据营销不仅可提供给企业了解用户有效的途径，还能够与网络环境下，选取相关技术方法达到对用户精确定位的目的，从而开展好营销工作，升级营销与用户的匹配度。II.改善用户体验，大数据营销促使企业真正意义上认识到用户及其所使用企业产品情况，以给予用户最人性化的提醒。　　3.2.2大数据营销的应用　　（1）与消费者建立紧密关系　　现如今，我国一些企业营销行为仍旧处于个性化定位信息、创意设计阶段，而无法对不同消费者展开个性化的营销活动。大数据时代下，经采用相关数据分析技术方法，基于对消费群体喜好、传媒接触习惯等展开有效的分析，达到特定营销活动明确开展的目的，实现企业精心开展的营销活动精准的辐射至目标消费群体处，与消费者建立紧密关系，极大的改善营销效率、质量[4]。　　（2）掌握竞争对手数据　　企业通过对竞争对手数据的有效掌握，获悉竞争对手发展状况，基于此帮助企业制定科学合理的产品价格，提升企业产品市场竞争优势。与此同时，企业务必要全面实施以事实为前提的决策手段，广泛地应用数据分析方式对企业每一个发展运营步骤进行优化，经对企业一系列数据的充分优化、对接，促使业务环节中潜在的价值得以被有效挖掘，降低生产成本，知己知彼，促使企业在日趋白热化的市场竞争中占据有利位置。　　（3）挖掘企业内部数据　　“市场未动，数据先行”俨然转变为国际上企业有效运营发展的一致认识，为了提升企业管理效率，要求企业要充分挖掘企业内部数据，并展开有效的整合、分析，以为企业相关人员做决策提供有利的参考依据，提升决策准确性，促进企业可持续发展。

3.2.4 企业的应用案例——以亚马逊为例　　在应用大数据开展市场营销方面，美国亚马逊公司一直处于领先地位。亚马逊研发出“用户未下单，先发货”功能，即结合用户的购物需求数据信息，分析用户想要购买的产品，达到用户未下单，提前发货的目的。此外，亚马逊通过对用户检索信息的分析，评估流感的传播，但这仅仅为海量检索数据中的一项用途，相同的数据能够应用于预测大选结果、预测某类产品市场行情等等，极大地降低了统计成本[5]。　　3.3大数据时代对市场营销的挑战　　3.3.1信息收集　　大数据并非就是对数据信息展开盲目的收集，即便收集了再多的数据，倘若这些数据并非是市场营销所需要的，如此便会导致前期收集来的数据信息，变成一堆“数据垃圾”。鉴于此，为了避免这一情况发生，务必要充分分析业务需求，再对自身存在价值的数据展开收集、归纳，如此方可实现大数据的有效收集应用。　　3.3.2经验与数据　　数据采集完毕后，面对参差不齐的数据，还应当做好数据评估工作，评估对何种目标受众开展市场营销工作。鉴于此，要求采取科学合理的手段，将这些参差不齐的数据整合成可被市场营销实践应用的，经结合过去的经验，与采集数据进行有机融合，实现对目标受众的有效分析确定。　　3.3.3分析与优化　　数据分析，一方面是实现数据优化，一方面是进行决策层面上的调整、转变。此环节对于专业人才的需求提出了严苛的挑战。数据分析、数据优化对于专业人才的知识框架要求大不相同，这要求相关企业不仅要培养专业的数据分析人才，还要打造数据优化人才队伍。　

　3.4大数据营销的未来发展趋势　　信息技术不断发展，单一媒体导向的“消费者碎片化”俨然无法达到企业对于数据多样性的需求。大数据时代下，媒体的跨界融合实现对“碎片化”受众的充分聚合。在科学技术技术不断进步的背景下，跨媒介、跨平台、跨终端的多途径将不断被开拓，将使庞大的数据信息获取多维度的整合，并且在多样化网络环境下，消费者主观信息与客观数据有机融合，构筑全面用户数据库环节，将成为未来大数据营销发展的必然趋势[6]。　　4.结束语　　总而言之，大数据为传统统计学带来了严峻的考验，也为传统统计学有效发展创造了良好的契机。在大数据时代发展潮流中，我们应当充分的认识到大数据对于传统统计学而言，是补充而不是更替，构建于样本统计、预测分析内容上的传统统计学，仍旧于社会统计、经济分析中占据着主导位置。大数据时代下，为了实现企业市场营销的有效开展，相关人员务必要不断专研研究、总结经验，全面分析大数据与统计学的对比，充分认识大数据对统计学的挑战和机遇，“与消费者建立紧密关系”、“掌握竞争对手数据”、“挖掘企业内部数据”等，积极促进企业市场营销的科学合理化。

数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：

1. 分类

分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。

2. 回归

回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据，如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。

3. 聚类

聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式，其与分类分析不同，所划分的类是未知的，因此，聚类分析也称为无指导或无监督的学习。

数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。

4. 相似匹配

相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。

5. 频繁项集

频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。

6. 统计描述

统计描述是根据数据的特点，用一定的统计指标和指标体系，表明数据所反馈的信息，是对数据分析的基础处理工作，主要方法包括：平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。

7. 链接预测

链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法，链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测，基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息，利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比，网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明，网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。

8. 数据压缩

数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率，或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。

9. 因果分析

因果分析法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法，运用因果分析法进行市场预测，主要是采用回归分析方法，除此之外，计算经济模型和投人产出分析等方法也较为常用。

以上是数据分析员应熟练掌握的9种数据分析思维方法，数据分析员应根据实际情况合理运用不同的方法，才能够快速精确的挖掘出有价值的信息！

一 数据分析处理需求分类

1 事务型处理

在我们实际生活中，事务型数据处理需求非常常见，例如：淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。

这类系统数据处理特点包括以下几点：

一是事务处理型操作都是细粒度操作，每次事务处理涉及数据量都很小。

二是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行的某列;

三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查，对事务完整性和数据一致性要求非常高。

四是事务性操作都是实时交互式操作，至少能在几秒内执行完成;

五是基于以上特点，索引是支撑事务型处理一个非常重要的技术。

在数据量和并发交易量不大情况下，一般依托单机版关系型数据库，例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER，再加数据复制(DataGurad、 RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。

在数据量和并发交易量增加情况下，一般可以采用ORALCE RAC集群方式或者是通过硬件升级(采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑。

事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中，由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对，这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用的系统来解决本问题。

2 数据统计分析

数据统计主要是被各类企业通过分析自己的销售记录等企业日常的运营数据，以辅助企业管理层来进行运营决策。典型的使用场景有：周报表、月报表等固定时间提供给领导的各类统计报表;市场营销部门，通过各种维度组合进行统计分析，以制定相应的营销策略等。

数据统计分析特点包括以下几点：

一是数据统计一般涉及大量数据的聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。

二是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goupby、 子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现。

三是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外，目前越来越多的用户希望能做做到交互式实时统计;

传统的数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库的数据仓库技术。主要采用维度模型，通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析的结构来实现高性能的数据统计分析，以支持可以通过下钻和上卷操作，实现各种维度组合以及各种粒度的统计分析。

另外目前在数据统计分析领域，为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算的数据库仓库系统也成为一个发展趋势，例如SAP的HANA平台。

3 数据挖掘

数据挖掘主要是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中的规律和知识。

数据挖掘主要过程是：根据分析挖掘目标，从数据库中把数据提取出来，然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件，一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。

数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。一是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算，衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂，计算量就很大，特别是大量机器学习算法，都是迭代计算，需要通过多次迭代来求最优解，例如K-means聚类算法、PageRank算法等。

因此总体来讲，数据分析挖掘的特点是:

1、数据挖掘的整个计算更复杂，一般是由多个步骤组成计算流，多个计算步骤之间存在数据交换，也就是会产生大量中间结果，难以用一条sql语句来表达。

2、计算应该能够非常灵活表达，很多需要利用高级语言编程实现。

二 大数据背景下事务型处理系统相关技术

在google、facebook、taobao等大互联网公司出现之后，这些公司注册和在线用户数量都非长大，因此该公司交易系统需要解决“海量数据+高并发+数据一致性+高可用性”的问题。

为了解决该问题，从目前资料来看，其实没有一个通用的解决方案，各大公司都会根据自己业务特点定制开发相应的系统,但是常用的思路主要包括以下几点：

(1)数据库分片，结合业务和数据特点将数据分布在多台机器上。

(2)利用缓存等机制，尽量利用内存，解决高并发时遇到的随机IO效率问题。

(3)结合数据复制等技术实现读写分离，以及提高系统可用性。

(4)大量采用异步处理机制，对应高并发冲击。

(5)根据实际业务需求，尽量避免分布式事务。

1相关系统介绍

1) 阿里CORBAR系统

阿里COBAR系统是一个基于MYSQL数据库的分布式数据库系统，属于基于分布式数据库中间件的分布式数据库系统。该系统是前身是陈思儒开发的“变形虫”系统(以前调研过)，由于陈思儒离开阿里去了盛大，阿里当心“变形虫”稳定性等问题，重新开发该项目。

该系统主要采用数据库分片思路，实现了：数据拆分、读写分离、复制等功能。由于此系统由于只需要满足事务型操作即可，因此相对真正并行数据库集群(例如TeraData等)，此类系统提供操作没有也不需要提供一些复杂跨库处理，因此该系统存在以下限制：

(1)不支持跨库的join、分页、排序、子查询。

(2)insert等变更语句必须包括拆分字段等。

(3)应该不支持跨机事务(以前变形虫不支持)。

说白了此类系统不具备并行计算能力,基本上相当于数据库路由器!

另外此类系统的在实际应用的关键问题是，根据什么对数据进行切分，因为切分不好会导致分布式的事务问题。

2) 阿里OceanBase系统

该系统也是淘宝为了解决高并发、大数据环境下事务型处理而定制开发的一个系统。该系统主要思路和特点如下：

(1)他们发现在实际生成环境中，每天更新的数据只占总体数据的1%不到，因此他们把数据分为：基线数据和增量更新数据。

(2)基线数据是静态数据，采用分布式存储方式进行存储。

(3)只在一台服务器上存储和处理增量更新数据，并且是在内存中存储和处理更新数据。

(4)在系统负载轻的时候，把增量更新批量合并到基线数据中。

(5)数据访问时同时访问基线数据和增量更新数据并合并。

因此这样好处是：

(1)读事务和写事务分离

(2)通过牺牲一点扩展性(写是一个单点)，来避免分布式事务处理。

说明：该系统虽然能处理高并发的事务型处理，号称很牛逼，但其实也只是根据电商的事务处理来定制开发的专用系统，个人认为其技术难度小于oracle等通用型的数据库。该系统无法应用到银行或者12306等，因为其事务处理的逻辑远远比电商商品买卖处理逻辑复杂。

在目前的大数据时代，一定是基于应用定制才能找到好的解决方案!

3) 基于Hbase的交易系统

在hadoop平台下，HBASE数据库是一个分布式KV数据库，属于实时数据库范畴。支付宝目前支付记录就是存储在HBASE数据库中。

HBASE数据库接口是非SQL接口，而是KV操作接口(基于Key的访问和基于key范围的scan操作)，因此HBASE数据库虽然可扩展性非常好，但是由于其接口限制导致该数据库能支持上层应用很窄。基于HBASE应用的设计中，关键点是key的设计，要根据需要支持的应用来设计key的组成。

可以认为HBASE数据库只支持作为KEY的这一列的索引。虽然目前HBASE有支持二级索引的方案，二级索引维护将会比较麻烦。

2并发和并行区别

并发是指同时执行通常不相关的各种任务，例如交易型系统典型属于高并发系统。

并行是通过将一个很大的计算任务，划分为多个小的计算任务，然后多个小计算任务的并行执行，来缩短该计算任务计算时间。

两者主要区别在于：

(1)通讯与协调方面：在并行计算中，由于多个小任务同属一个大的计算任务，因此小任务之间存在依赖关系，小任务之间需要大量通讯和协调;相反，并发中的多个任务之间基本相互独立，任务与任务之间相关性很小。

(2)容错处理方面：由于并发任务之间相互独立，某个任务执行失败并不会影响其它的任务。但是并行计算中的多个任务属于一个大任务，因此某个子任务的失败，如果不能恢复(粗粒度容错与细粒度容错)，则整个任务都会失败。

3本章总结

数据量大不一定需要并行计算，虽然数据量大，数据是分布存储，但是如果每次操作基本上还是针对少量数据，因此每次操作基本上都是在一台服务器上完成，不涉及并行计算。只是需要通过数据复制、数据缓存、异步处理等方式来支撑高并发访问量

三 大数据背景下数据统计分析技术介绍

随数据量变大，和事务处理不同的是，单个统计分析涉及数据量会非常大，单个统计分析任务涉及数据会分散在多台服务器上，且由于计算量大，采用单台服务器进行计算，会导致计算时间非常长，单个统计分析任务必须采用并行计算方式来加快单个统计分析任务执行速度。

1并行查询与并行计算技术介绍

在大数据背景下的数据统计分析技术门类很多，常见的有：

n MPP并行数据库 : TeraData、GreenPlum、Vertica等。

n 基于MapReduce并行计算框架的数据仓库：

HIVE(Hadoop平台) 、Tenzing(Google公司)

n 基于Hbase的Phoenix系统

n HadoopDB系统

n EMC公司的hapt系统

n MPP分布式查询引擎： Dremel、Impala、Presto、Shard query、Citusdb。

n 基于SPARK的Shark、基于Dryad的SCOPE、基于Tez的stinger。

n 基于hadoop+index的JethroData系统

n 基于内存计算的Druid系统

这些系统都解决了海量数据下的数据统计分析的问题，并且这些系统另外一个共同特点是都提供了SQL或者类SQL接口。

为了能够较好研究这些系统，我们需要对并行查询与并行计算的相关技术做一个简要的介绍。

首先所有的系统都可以分为三个层次: 语义层、并行计算引擎层、分布式存储层。语义层提供一个编程接口让用户表达所需要计算，并负责把该计算翻译成底层并行计算引擎可以执行的执行计划，并由并行计算引擎来执行，最下面一层是分布式存储层。

对于提供类SQL接口并行计算系统，语义层可以认为是SQL解析层。

1) 语义层

SQL语言是一种声名式语言，SQL只是表达了要做什么，而没有表达怎么做。为此，SQL解析层主要作用是：将用户提交的基于SQL的统计分析请求，转化为底层计算引擎层可以执行的执行计划。也就是解决“怎么做”的问题。

SQL解析层工作主要包括两个大方面:

(1) 通过语法分析技术来理解要做什么。在关系数据库中，一般会把SQL语言分析后，形成树型结构的执行计划。

(2) 在语法分析技术上，利用各种优化技术和算法，找出一种最经济物理执行计划。

优化可以分为两个方面：一是逻辑层面优化、二是物理执行层面优化。

(1) 逻辑层优化

逻辑层面个人认为主要是因为同样表达一个分析请求，有的人SQL写的好，有的人SQL写的烂，因此在逻辑层面可以通过一些等价关系代数变换，实现查询重写，将写的比较烂的sql变换为好的写法。

比较典型优化是：“把投影和过滤下沉，先执行过滤和投影操作”，减少中间结果。

(2) 物理层优化

物理层面优化是在逻辑优化后，结合实际物理执行过程，找出最优的物理执行计划。生成物理查询计划的工作包括:

ü 增加一些操作符： 包括扫描和排序等。

ü 确定各个操作符实现算法。例如扫描是全表扫描还是利用索引;Join是采用HASH连接、索引连接、合并排序等实现算法中的那一种。

ü 确定操作符之间的数据流转方法：物化还是流水线方式。

ü 采用基于代价估算方法确定最优的物理执行计划，目前代价估算主要是以估算该物理计划需要的IO量。另外对于并行数据库，则还要考虑通讯代价，即尽量减少数据在各个机器之间的传递。

在物理层优化的代价估算过程中，代价估算需要依靠很多统计信息，如表有多大，表中相关列的值分布是什么样子等。传统数据库在数据Load过程中会事先计算好这些统计信息。并行计算中还需要考虑通讯代价。

需要指出是，由于imapla、Presto、HIVE等系统只是一个查询引擎，它们可以直接查询以普通文件方式存储在HDFS系统上的文件，因此这些系统一般无法使用索引和各种统计信息来进行物理执行计划的优化，这些系统一般只能在逻辑层进行一些基于规则静态优化。根据SHARK论文，SHARK系统支持根据前面一些节点计算获得的信息，来动态优化后面执行计划。

(3) 物化与流水线执行方法

一条SQL语句对开发人员而言，感觉只是一次调用，但是实际上在数据库内部，一条SQL语句执行其实是有多个操作符组合而成的的树型结构计算流。如下图：

针对该计算流有两种执行方式：一是基于物化或者是实体化执行方式，另外一种是基于数据流的执行方式。

第一种方法的过程是： 把各个操作运算排序，并把每个操作运算的输出的中间结果存储在磁盘上，直到被另外一个操作运算所...