数据分析应用的例子-数据分析应用举例

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析应用的例子的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析应用的例子的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么？
2. 大数据在科研上的应用有哪些？

数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么？

数据分析主要包含五个步骤：

1. 明确目的：明确数据分析的目的，确保数据分析有效进行并为数据的***集、处理提供方向；
2. 数据收集：在DAP产品中会通过应用系统定义模块实现对多个应用系统数据的***集工作；
3. 清洗加工：在DAP产品中会通过ODS和数仓实现对业务系统数据的层层加工过滤，得到最终需要的业务数据；
4. 数据展示：在配置好数据模型之后，可以通过绑定echarts组件的方式实现业务数据的可视化展现；
5. 报告撰写：主要用于描述对业务数据分析的过程和分析之后得到的结果。

数通畅联的DAP数据分析平台主要有以下三个优点：

1. 在多层的数据加工过滤之中，通过聚合计算和横向合并可以得到多指标信息的数据，更加拓宽了数据的业务性和可分析性；
2. 业务数据的可视化展现让用户可以更直观地对各个业务数据进行处理和分析；
3. 在ESB等数据调度工具的***之下，更加快速地实现了数据跟进，让用户可以实时跟进数据状况，有助于企业做出相应的决策。

数通畅联专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注。

数据分析过程主要有下面6个步骤：

1、明确目的：确定分析需要解决的业务问题，最好能将业务问题转化成数学问题。

2、数据收集：基于对业务问题的理解，通过各种方法和渠道收集能支撑业务分析的数据源，不仅限于数据库，也可以考虑一些各种部门的公开数据，比如统计局、大数据局等部门。

3、数据处理：通过技术手段，对收集的数据进行提取、清洗、转化和计算，异常值处理、衍生字段、数据转换等具体步骤。

4、数据分析：这里主要有两个技术手段，统计分析和数据挖掘，找到相关的数据关系和规则，然后利用业务知识来解读分析结果。在这里有一点需要说明，分析技术是为业务服务的，如果你的结果不能有助于业务问题的解决，统计分析和数据挖掘技术再好再高明，也没有意义，这点是我们做数据分析的人要谨记的。

5、数据展示：分析数据的可视化，在整个数据分析过程中也比较重要，这个步骤是将你前面做的工作量尽可能的展示给大家，具体的可视化技术，可以百度看下，是一个非常专业的学科。

6、报告撰写：展示你整个分析过程中的价值部分，在这里需要结构清晰地展示你整个分析过程，包括你的分析结果和依据，以及你结合业务知识提出的解决方案，最终解决你第一步的业务问题。然后基于报告将分析过程进行落地，为企业产生价值。

如果从不同层面来划分，数据分析还可以得到下面这样的流程。

特别地，在分析层，我们可以分成两部分，一个是建模分析，另一个是描述性分析。

以上是个人的观点，希望对你有帮助。

之前在CDA学了数据分析现在在做电商，感觉就是首先是定需求、定目标，然后提数，做数据处理分析、出报表，研究关键指标，提出运营策略，监督运营情况，复盘，得出结果，这样的过程

谢谢邀请！

一、数据分析流程：

1.明确分析目的与思路：

一切以解决业务问题为中心，依据分析目标明确思路，打开分析视角，使数据分析框架体系化。

2.数据收集与预处理：

数据来源有Excel/CSV/SQL数据库/NoSQL数据库/Hive数据仓库/外部数据，从数据来源收集数据后需要做清洗工作，包括缺失值、错误值、重复值、异常值等都要处理好，当然还有转换、拆分、合并等等工作也可能要做，这样才能满足后续数据分析的要求。

3.数据分析与挖掘：

使用各种数据分析方法与分析工具（如Excel/SQL/SPSS/SAS/Tableau/Power BI/Python）进行分析挖掘。

4.数据可视化并生成报告：

使用专业化图表，也可以结合表格，最后以报告方式输出数据分析成果。

二、岗位内容：

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数据分析(Data Analysis)，一般数据分析常常有以下5个步骤:

01

定义需求 Define requirement

数据分析的目的往往是支持决策，首先需要的是明确目标: 我需要解决什么问题?

举一个简单的例子:

我们发现今年三月份某产品的销量减少了50%，而我们想去分析这背后的原因，从而可以去解决销量下跌的问题。

再举一个例子:

如果我们想要知道如何在不牺牲产品质量的情况下降低生产成本，过往的产品数据，供应商报价,以及竞争对手和市场中收集到的数据也许可以帮助我们分析解决这一问题。

02

收集数据 Data collection

数据收集主要一般从内部来源 (Internal Sources) 开始。这通常是从CRM软件，ERP系统，市场营销自动化工具等收集的结构化数据。从中我们可以获取到包含有关客户，财务，销售差距等信息。

其次是外部来源 (External Sources)，从中可以收集到许多的结构化和非结构化数据。

例如，如果您希望对某品牌进行用户行为分析，则可以从主流评论网站或社交媒体应用程序接口 (API) 收集数据。

03

数据清理 Data Cleaning

从所有必要的来源收集数据后，接下来一个步骤就是清理和整理数据。在数据分析过程中，数据清理非常重要，这是因为并非所有数据都是好数据。

为了产生准确的结果，必须识别并清除重复的数据，异常的数据以及其他可能使分析产生偏差的不一致之处。60％的数据科学家表示，他们的大部分时间都花在清理数据上。

04

数据分析 Data Analysis

数据分析可以通过许多不同的方法达成:

一种方法是通过数据挖掘 (Data Mining)，这被定义为“数据库内的知识发现”。诸如聚类分析，异常检测，关联规则挖掘之类的方法可以揭示数据之中隐含的规律。

另一种方法是使用商业智能和数据可视化软件，例如Excel，Power BI等，这些工具可生成易于理解的报告和图表。在接下来的文章中，我们也会重点去学习如何使用Excel，Power BI等工具。

05

解释结果 Results Interpret

最后一步是解释数据分析的结果，这部分很重要，因为这是企业从前四个步骤中获得实际价值的方式。

如果对于数据分析师感兴趣的话可以关注我[大笑] 我会持续更新文章，分享学习***，

大数据在科研上的应用有哪些？

大数据在科研上的应用有很多呀，

比如说就医疗上，利用大数据的技术比如hadoop，hive，hbase，flume，kafka，spark，redis等可以进行数据存储，然后进行数据建模，接着数据分析，然后就行数据挖掘来发现哪些我们观察不到的关系，也可以进行智能分析诊疗方案，预测病情，也可以为医师提供决策，还有就行大数据在ct方面的应用，在图像重建上，

可以***用分布式计算来快算实现算法，从而快算的恢复原型，大数据在人工智能方面应用很多，比如机器人，机器人首先需要数据建模，然后在利用大量的数据就行机器训练，最后可以是机器人训练的和人差不多，可以比人还厉害，就像谷歌的阿尔法狗，
还有大数据在人文地理方面也起着相关重要的影响，改善区域和城市空间和居民行为，同时大数据在面向空间规划可以起到优化的作用。还有在地震方面的研究，通过数据挖掘可以***地震的趋势等。

感谢悟空的邀请。

大数据是建立在当前蓬勃发展高新电子产业基础上，经过几十年技术沉淀发酵，产业结构不断裂变，社会不断追求更高效、更合理、更科学化。是当前社会应运而生的。是对数据***集、汇总、融合、处理、反馈、分享的大***。

大数据对科研的影响可谓方方面面，甚至是整个社会已经全面渗透。以前做科研时，对数据比较原始。一天才能画好一张图纸，几天才能得到一个数据，各个部门要不断协调。一个项目完成费时费力。效率低，信息不流畅，比较封闭。当大数据融入时！是对整个科研事业全面系统升级优化。突破了时间、距离的界限。例如现在中国高铁系统的管理、全国社保卡系统的管理、国产大飞机C919的研发、制造等等…无不是对大数据全面应用、整合。

大数据对科研来说有点是倍增器，放大了科研功效作用，提高了效能。及时反馈，增大了合力，加快了进程。总之，影响说之不尽。

感谢悟空邀请！

关于大数据在科研上的应用，应是有很多，在这里我们也只能谈跟我们相关的场景。

医辽科研上应用

1、为常见疾病临床诊疗提供参考

2、为医院精细化管理提供依据

3、为病人提供个性化服务

4、为监床医学科研提供海量的参考案例资料

农业科研上应用

1、根据市场上的销售需要提供种值指导

2、根据历史上的天气数据进行预估服务

当然还有很多的科研应用，比如金融投资、风险评估、电商购物、出行服务、智慧城市、智慧教育、智慧交通等等。

大数据代表的是历史记录，在整合后，形成可参考的价值，便于科研人员，根据历史与现在的数据进行对比，找到相关的规率，形成相关的结论。

[大数据] 是 过往 *** 的 ***、归纳、堆积、积累、总结。它为我们的工作，生活，计算，科学研究 … 提供数据分析，方案筛选，***指导，结果预断 起关健作用。[大数据] 不仅可运用于科研，随着时代的发展，数据的收集与累积，[大数据] 时代的到来，[大数据] 可以用于我们生存生活的方方面面。

大数据的核心是算法。算法是很复杂的东西。如果单讲算法的话，谷歌可以说是大数据的先锋雏型。谷歌之前都是分类目录类型搜索引擎。谷歌通过统计分析同一关键词的点击率，给出先后的排名顺序。大数据最开始的应用在互联网上，广告是最广泛的应用。超算，云计算，大数据，人工智能，界限已经越来越小，反而形成相互依存，相互依赖，相互促进的作用。在科研领域超算的作用无容置疑。大数据通常会用在社会科学领域，例如洛杉矶犯罪分析预测。城市交通领域优化红绿灯时间减少交通雍堵和等待。我国正在建设的天网及人脸识别，精准预防和打击犯罪。阿里城市大脑。科大讯飞人工智能医疗机器人。推荐大家看一部很老的美剧《数据追凶》，如果不是专业人士里面的内容是很难看懂的，具体来说大数据汇集了物理学，化学，统计学，概率论，博弈论信息科技，生物学，工程学，大数据的目的是通过分析毫不相干的冗余数据之间的关系，得出最可能的结果。待以后科学技术条件允许时，研究其因果关系。例如头条信息推送也是利用了大数据分析技术。当然算法是核心的技术机密，商业秘密核心竞争力。

到此，以上就是小编对于数据分析应用的例子的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析应用的例子的2点解答对大家有用。