济南联通大数据哪家好

时间:2021年11月28日 来源:

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    不同的应用场景往往需要采用不同的数据分析方式,同时在数据维度的定义上也会有所变化。对于分析人员来说,要想提升大数据的落地应用价值,一定要具备一定的行业知识。而数据指标指的是通过对于数据进行分析,可以给业务带来价值和突破的指标。数据指标的类型来源于业务需求,业务需求常用下面的一句话来概述:谁,做了什么事,结果如何。通过上面的一句话,可以将数据指标分为三大类:用户数据:用户相关的数据,如DAU/MAU、新增用户、留存率、渠道来源等。行为数据:用户使用产品产生的一些动作相关的数据,如PV、UV、访问深度、转化率、访问时长、弹出率等。业务数据:实际产生的具有业务价值的数据,如GMV、付费人数、付费转化率、付费频次、付费转化时间等。通过数据可视化的展现以及用户的画像分析,为企业决策提供高价值的依据。以上四个环节是环环相扣的环节,大数据技术要想有效地运用,必须将这四个环节有效利用起来,使它为科技的发展和人类文明的进步提供有力条件。

在进行建模之前,首先要考虑的是使用哪些变量来建立模型,需要从业务逻辑和数据逻辑两个方面来考虑:业务逻辑:变量基于收集到的数据,而数据在收集时,会产生与业务层面相关的逻辑。数据逻辑:通常从数据的完整性、集中度、是否与其他变量强相关(甚至有因果关系)等角度来考虑,比如某个变量在业务上很有价值,但缺失率达到90%,或者一个非布尔值变量却集中于两个值,那么这个时候我们就要考虑,加入这个变量是否对后续分析有价值。在选择变量时,业务逻辑应该优先于数据逻辑,因为业务逻辑是从实际情况中自然产生,而建模的结果也要反馈到实际中去,因此选择变量时,业务逻辑重要程度相对更高。3、数据分析有两种主要的方式,一种是基于统计学的分析方式,另一种是基于机器学习的分析方式,不论哪种方式都需要研发人员具备扎实的数学基础。基于机器学习的数据分析方式需要进行大量的算法训练,算法训练需要大量的数据支撑,所以在云计算时代,机器学习随着算力的增强以及数据量的提升,在实用性方面得到了较大的增强,尤其是深度学习领域的发展。数据分析一定要结合实际的应用场景,场景数据分析也是目前进行大数据分析的主要方式。 吉林运营联通大数据优势!

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