【超维内训】大数据分析与挖掘
收获的9月，超维的内训课程也在如火如荼的进行着。此次内训课程是针对于技术人员开展的《大数据分析与挖掘》。数据处理是未来发展的方向，资源普及化，在未来的生产决策中企业需要通过多种渠道采集大量数据进行需求分析。需求牵引，数据驱动。通过此次培训，进行部门间信息的传递，透过数据的基础层面进行深入的创新，实现资源普及化。
数据分析六部曲
01明确目的
1）确定分析目的：
为什么要开展数据分析？解决什么问题？只有分析目的明确了，分析过程才不会盲目。
2）分析思路：如何具体开展数据分析？需要从哪几个角度进行分析？采用哪些分析指标？
02收集数据：
数据收集的出处：
1）数据库：
公司内部资料，包括公司年报、业务资料、销售、财务、会计核算等资料
2）公开出版物：
国家统计机构和政府部门公布的有关资料，如各类统计年鉴，定期发布的统计公报等。各类权威杂志、专业期刊、产品文献、报纸、书籍所提供的资料。各种会议，如博览会、展销会、交易会及专业性、学术性研讨会上交流的有关资料。广播电视传媒、图书馆查阅到的相关资料。
3）互联网：各类经济信息中心、信息咨询机构、专业调查机构等提供的数据
4）调查数据，包括第三方数据。
03整理数据：
l 数据清洗：去掉重复值，无效值，空白数据
l 数据转化：比如将25年转化为青年人，60岁转化为老年人
l 数据提取：比身份证中出生年月提取出来
l 数据计算：求和，求平均值，最大最小值等
04分析数据：
1）选择合适的分析方法：
对比、分组、结构、趋势
2）构建合适的分析模型（算法）：
相关、回归、聚类、决策树等等
3）选择合适的分析工具：
统计工具：
Excel/Power BI、Tableau
挖掘工具：
IBM SPSS Statistics/Modeler、SAS
4.常用的分析语言：
Python
R
05呈现数据：
表格能够更准确地描述数据；但图形能更加有效、直观地传递出要表达的观点。
06撰写报告：
总结前面数据分析的结果，形成对业务的理解，给出对应的业务策略和建议，并撰写成报告，为决策者提供数据依据。
1.发现业务规律，给出业务建议
2.发现业务问题，给出解决方案
本次课程由大数据分析专家：傅老师主讲。
在理论的基础上带领着学员们进行实操的演练。
无论是Excel的透视表格，工具应用。还是Power BI的软件的分析。傅老师与学员们进行工具的实践。
课程中傅老师给出了各种复杂的数据：
学员们通过工具的应用，进行筛选，整理，分析。通过数据的呈现，分析数据背后的原因以及解决的方案。
利用数据来获得解决的方向。让学员们懂得如何更好的利用数据。
数据分析方法
针对于数据分析，傅老师带领着学员们一起了解不同的数据分析方法。
简单分析方法：
对比分析法
分组分析法
结构分析法
趋势分析法
综合分析方法：
漏斗图分析法
分组分析法
综合评价分析法
杜邦分析法
矩阵关联分析法
此次的《大数据分析与挖掘》的课程持续了两天，学员们在课程中收获满满。不仅掌握了数据分析的工具更是懂得了如何利用数据进行更好的工作。现在是大数据的时代，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。掌握《大数据分析与挖掘》提升个人能力的同时也可助力企业数据发展。
