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主題:圖說數(shù)據(jù)挖掘是神馬?

 
bf108

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 發(fā)表于 2012-12-17 14:01 | 只看他
樓主

圖說數(shù)據(jù)挖掘是神馬?








圖說數(shù)據(jù)挖掘是神馬?



1、數(shù)據(jù)挖掘需要‘神馬樣’的流程?


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 2、哥,有沒有詳細(xì)點的,來個給力的!



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3、數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)上的理解是?


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4、數(shù)據(jù)在統(tǒng)計意義上有哪些類型?


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5、他們的含義是什么呢?



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6、基本的探測指標(biāo)有哪些?



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7、數(shù)據(jù)挖掘的算法有哪些呢?



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8、需要掌握的工具有哪些?


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9、知道這些工具不知道如何在工作中用呀?有沒有‘浮云’般的角度?


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10、結(jié)果如何可視化的展現(xiàn)?


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11、還有沒有更人性化、智能化的展現(xiàn)?


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12、上面這圖看起來很給力,背后很復(fù)雜吧?


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13、職業(yè)的發(fā)展道路如何?



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 14、我的性格適合嗎?(有志者,事竟成)



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15、都說這行很累?NO! 懂得生活。。。。


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via:數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析


本文鏈接:http://www.i#cn/article/101212242012.html

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bf108

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 發(fā)表于 2012-12-17 14:03 | 只看他
2樓
忘掉啤酒和尿布吧,那只是個號稱刊登在《哈佛商業(yè)評論》上的傳說,這種業(yè)務(wù)上很難解釋的事件被傳得神乎其神,如果是真的,早被廣泛應(yīng)用了。

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 發(fā)表于 2012-12-17 14:28 | 只看他
3樓

一起扯扯數(shù)據(jù)分析

1、了解數(shù)據(jù)?

在別人的眼里數(shù)據(jù)分析既是很深奧的職業(yè),也是被人挑戰(zhàn)的職業(yè),更是讓你又恨又愛的職業(yè)!其實這些都不重要的,重要的是對此行感興趣,骨子里有量化一切的意識!什么是數(shù)據(jù)?很多人首先腦海中出現(xiàn)的是1、2、3......等等,為何有這樣的印象?其實是我們數(shù)據(jù)分析師為了更好的運用“統(tǒng)計學(xué)”所以要將許多數(shù)據(jù)想盡辦法來轉(zhuǎn)化為1、2、3這樣的數(shù)據(jù)形式,從而更深入、科學(xué)的分析data,不扯這個了,這個沒什么意思,看圖:

扯扯數(shù)據(jù)分析 - Data Mining - 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析

2、了解數(shù)據(jù)分析?

提起數(shù)據(jù)分析,多數(shù)人第一印象就是圖表,什么柱形圖、條形圖、餅圖等等,還有現(xiàn)在比較時髦的信息化圖表,對信息化圖表感興趣的可以關(guān)注一下@cnsns (新浪微博),這些都是數(shù)據(jù)分析師展現(xiàn)的方式而已,最重要的是你知道數(shù)據(jù)背后的故事,而且更夠解讀并加以應(yīng)用!時髦叫法:數(shù)據(jù)—信息—知識—智慧!

扯扯數(shù)據(jù)分析 - Data Mining - 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析

3、了解數(shù)據(jù)分析流程?

 數(shù)據(jù)分析的過程其實就是圍繞著如何解決商業(yè)問題來展開,沒什么捷徑!用@數(shù)據(jù)化管理(新浪微博)的話:“大膽假設(shè),小心求證”

扯扯數(shù)據(jù)分析 - Data Mining - 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析

接下來用一個圖來看看分析問題,解決問題的思路,這個圖來自@郵政數(shù)據(jù)應(yīng)用中心(新浪微博)

扯扯數(shù)據(jù)分析 - Data Mining - 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析

4、開始行動....

商業(yè)問題理解透徹了,下來就該行動了,列出數(shù)據(jù)需求詳單(數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)口徑、字段名稱、數(shù)據(jù)用途等等),拿到數(shù)據(jù)后別著急分析,先對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的驗證,看看數(shù)據(jù)的風(fēng)險點,比如是否重復(fù)、是否存在異常、是否缺失、是否同量綱等等),驗證完畢后,就要初步了解數(shù)據(jù)了,看數(shù)據(jù)的集中趨勢、分布、離散等。

扯扯數(shù)據(jù)分析 - Data Mining - 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析

5、瘋狂‘挖煤’。要練就統(tǒng)計心法,制圖之功,工具挑選!

具體的大家等待@小蚊子樂園(新浪微博)的書吧《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析》,里面講的very詳細(xì)!

詳細(xì)大家看看目的就了然一切了!http://blog.sina.com.cn/s/blog_49f78a4b0100rt9y.html

扯扯數(shù)據(jù)分析 - Data Mining - 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析

6、撰寫報告

常見的方式:專業(yè)軟件出數(shù)據(jù)、excel做圖、PPT展示

常見的目錄:1、總體結(jié)論 2、分析背景、目的、方法、思路  3、主題內(nèi)容  4、營銷建議 

常見的疑惑:這是內(nèi)部數(shù)據(jù)分析得到了,許多詳細(xì)的分析無法開展,建議針對重點的問題進(jìn)行外部調(diào)研,獲取內(nèi)部數(shù)據(jù)無法得到的,內(nèi)外結(jié)合,效果更佳!

特別建議解讀數(shù)據(jù)時要警鐘長鳴,推理要科學(xué),要有依據(jù),要結(jié)合場景看看以下的小故事

1)常常聽說,汽車事故多數(shù)發(fā)生在離家不遠(yuǎn)的地方,這是否就意味著在離家很遠(yuǎn)的公路上行車要比在城里安全些呢?不是,統(tǒng)計只不過反映了人們往往是在離家不遠(yuǎn)的地方開車,而很少在遠(yuǎn)處的公路上開車。
2)有一項研究表明其一個國家的人民,喝牛奶和死于癌癥的比例都很高。這是否說明是牛奶引起癌癥呢?不!這個國家老年人的比例也很高。由于癌癥通常是年齡大的人易得,正是這個因素提高了這個國家癌癥死亡者的比例。
3)一項研究表明在某個城市心力衰竭而死亡的人數(shù)和啤酒的消耗量都急劇升高。這是否表示喝啤酒會引起心臟病發(fā)作?不!兩種情況的增加是人口迅速增加的結(jié)果。若按同樣的理由,心臟病發(fā)作還可見歸咎于上百個其他因素,如咖啡消耗量增加,嚼口香糖的人增多,玩橋牌更加盛行,更多的人看電視,等等。
4)一項研究顯示出,歐洲某個城市的人口大量增加,同時鸛鳥窩也大量增加。這是否就支持了鸛鳥送來嬰兒這一信念?(歐洲有一種說法,稱嬰兒是鸛鳥送來的,常用鸛鳥來臨表示嬰兒降生)。不!它反映的事實是這個城市內(nèi)的房屋增多,鸛鳥就有更多地盤來筑窩了。
5)最近一項研究顯示,大多數(shù)杰出的數(shù)學(xué)家是大兒子。這是否意味著頭生子比以后生的兒子數(shù)學(xué)才能高些?不!這只是簡單地反映出一個事實:大多數(shù)的兒子是頭生子。

7、'回爐'營銷反饋數(shù)據(jù),做‘檢討’,練內(nèi)功!

扯扯數(shù)據(jù)分析 - Data Mining - 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析

via:數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析

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4樓

數(shù)據(jù)分析掃盲貼

一、數(shù)據(jù)分析概念

數(shù)據(jù)也稱觀測值,是實驗、測量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果,常以數(shù)量的形式給出。數(shù)據(jù)分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數(shù)據(jù)中的信息集中、萃取和提煉出來,以找出所研究對象的內(nèi)在規(guī)律。在實用中,數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷,以便采取適當(dāng)行動。數(shù)據(jù)分析是組織有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù),使之成為信息的過程。這一過程是質(zhì)量管理體系的支持過程。在產(chǎn)品的整個壽命周期,包括從市場調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的各個過程都需要適當(dāng)運用數(shù)據(jù)分析過程,以提升有效性。例如J.開普勒通過分析行星角位置的觀測數(shù)據(jù),找出了行星運動規(guī)律。又如,一個企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)人要通過市場調(diào)查,分析所得數(shù)據(jù)以判定市場動向,從而制定合適的生產(chǎn)及銷售計劃。因此數(shù)據(jù)分析有極廣泛的應(yīng)用范圍。

決策和過程控制的需求,提出對信息的需求。就過程控制而言,管理者應(yīng)識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優(yōu)化方案和過程異常變異的發(fā)現(xiàn)。

二、收集數(shù)據(jù)

有目的的收集數(shù)據(jù),是確保數(shù)據(jù)分析過程有效的基礎(chǔ)。組織需要對收集數(shù)據(jù)的內(nèi)容、渠道、方法進(jìn)行策劃。策劃時應(yīng)考慮:

①將識別的需求轉(zhuǎn)化為具體的要求,如評價供方時,需要收集的數(shù)據(jù)可能包括其過程能力、測量系統(tǒng)不確定度等相關(guān)數(shù)據(jù);
②明確由誰在何時何處,通過何種渠道和方法收集數(shù)據(jù);
③記錄表應(yīng)便于使用;
④采取有效措施,防止數(shù)據(jù)丟失和虛假數(shù)據(jù)對系統(tǒng)的干擾。

三、分析數(shù)據(jù)

分析數(shù)據(jù)是將收集的數(shù)據(jù)通過加工、整理和分析、使其轉(zhuǎn)化為信息,通常用方法有:

老七種工具,即排列圖、因果圖、分層法、調(diào)查表、散步圖、直方圖、控制圖;
新七種工具,即關(guān)聯(lián)圖、系統(tǒng)圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術(shù)、PDPC法、矩陣數(shù)據(jù)圖;

四、數(shù)據(jù)分析過程的改進(jìn)

數(shù)據(jù)分析是質(zhì)量管理體系的基礎(chǔ)。組織的管理者應(yīng)在適當(dāng)時,通過對以下問題的分析,評估其有效性:

①提供決策的信息是否充分、可信,是否存在因信息不足、失準(zhǔn)、滯后而導(dǎo)致決策失誤的問題;
②信息對持續(xù)改進(jìn)質(zhì)量管理體系、過程、產(chǎn)品所發(fā)揮的作用是否與期望值一致,是否在產(chǎn)品實現(xiàn)過程中有效運用數(shù)據(jù)分析;
③收集數(shù)據(jù)的目的是否明確,收集的數(shù)據(jù)是否真實和充分,信息渠道是否暢通;
④數(shù)據(jù)分析方法是否合理,是否將風(fēng)險控制在可接受的范圍;
⑤數(shù)據(jù)分析所需資源是否得到保障。

本文鏈接:http://www.i#cn/article/0I121R011.html

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Nile

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5樓
好詳細(xì)

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一定要把超市的經(jīng)營給搞上去!——某人員
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