数据处理概述
数据处理概述
1.1信息与数据
1.1.1什么是信息
信息是人们的头脑中对现实世界各种事物的抽象反映，它是反映客观世界里各种事物特征和变化的知识。
信息可划分为经济信息、社会信息、科技信息、军事信息
1） 信息是可以是别的
2） 信息是可以转换的
3） 信息是可以存储的
4） 信息是可以处理的
5） 信息是可以传递的
6） 信息是可以再生的
1.1.2什么是数据
数据，又称资料。是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。
数值数据使得客观世界严谨有序，而其他类型的数据使得世界丰富多彩任何具体事务，都要通过信息来反映和认识。但信息作为一种抽象的反映，不可能直接被计算机所接受。处理任何信息，都要通过数据来完成。
1.1.3数据与信息的联系及区别
信息和数据之间存在着内容和形式上的联系，数据是用来负载信息的物理符号（包括数字、字母和符号），是表达和传播、交换信息所必需的工具；而信息则是对数据的解释，信息要通过数据的形式表现出来，它只能依靠数据而存在，不可能独立出来。
数据分析师的主要职责概述
数据分析师的主要职责概述 数据分析师负责挖掘并分析行业的现状及需求，负责研究市场竞争对手的产品，进行分析对比，提供产品策略和运营建议。下面是小编为您精心整理的数据分析师的主要职责概述。 数据分析师的主要职责概述1 职责： 1. 在网站数据和营销传播两个方向上提供多维数据分析服务，并根据数据分析结果提出业务策略建议; 2. 负责使用网站分析工具，对全站的流量进行统计、分析和监控，分析流量的****、关键词、访问深度，停留时间等维度，能得出相应的逻辑给出指导意见; 3. 根据网站的架构和逻辑，对分类页面和商品单页的用户行为进行统计分析，对站内搜索行为作分析统计，对品类，页面内容的改进做指导; 4. 对平台的用户行为路径做统计分析，设置转化目标和布局跟踪代码，实时监控转化漏斗的各个环节，并且提出相对应的优化意见;
5. 对平台用户的地域分布、年龄比例，性别比例，职业构成等进行统计和分析，给出相应的建议; 6. 对已经形成订单的客户和订单管理系统中收集来的数据做整理，按照相应的逻辑进行分类，并配合其他市场人员进行营销和推广; 7. 对各个推广平台的数据进行整理，统一优化整个系统的数据资源配合进行全渠道营销。 任职要求： 1. 两年以上媒体网站、电商网站、网络营销数据分析岗位相关工作经历，有电商平台工作经历优先考虑; 2. 熟悉Google Analytics 或者Omniture 按照电商网站的类目逻辑和转化路径漏斗逻辑来布局数据监控代码，并且测试数据的准确性，形成相关的报表; 3. 熟练使用各种办公软件，如PPT、EXCEL等，能独立撰写数据分析报告; 4. 熟悉电子商务网站的数据分析模型和用户数据分析模型，了解如何通过数据分析优化电商平台; 5. 精通至少一种数据分析/挖掘软件操作，如SAS，SPSS等;
数据分析报告范文
数据分析报告范文 数据分析报告范文数据分析报告范文： 目录 第一章项目概述 此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。 第二章项目市场研究分析 此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。 第三章项目数据的采集分析 此章包括数据采集的资料、程序等。第四章项目数据分析采用的方法 此章包括定性分析方法和定量分析方法。 第五章资产结构分析 此章包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。 第六章负债及所有者权益结构分析 此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。 第七章利润结构预测分析
此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。 第八章成本费用结构预测分析 此章包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。 第九章偿债潜力分析此章包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章公司运作潜力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。 第十一章盈利潜力分析 此章包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。 第十二章发展潜力分析 此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。第十三章投资数据分析 此章包括经济效益和经济评价指标分析等。 第十四章财务与敏感性分析 此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。 第十五章现金流量估算分析 此章包括全投资现金流量的分析和编制。
课后习题模块一电商数据分析概述
（课后习题）模块一电商数据分析概述 16. 简答题（分值：5分） 电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中 参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率； 推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量； 销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率； 供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。 17. 简答题（分值：10分） 电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。 （1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？ 参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。 18. 简答题（分值：10分）
（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100% ）； （3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？ 参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。 旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。 （3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。 （课后习题）模块二基础数据采集 16. 简答题（分值：25分） 下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。
互联网数据分析概论 如何用数据说话
互联网数据分析概论如何用数据说话 一、用数据说话 1、数据的价值 01、以用户为中心 以用户为中心是一种观念和意识的转变; 从事情的发展上看，改变是因为行动，行动是因为意识。只有意识和观念发生了改变，才能在行动上做出改变，才能获得结果的改变。 以用户为中心的重要性和意义实在是没有多说的必要。无论是自大还是自我还是自以为是还是刚愎自用，这些负面词汇的结果都是不以用户为中心。 02、没有度量，就没有改变 以用户为中心是一种意识，那么如果有了这种意识和认知后，如何做到呢? 要想以用户为中心，首先得了解用户的心理;如何了解用户的心理呢?只有通过用户的行为来进行观察;用户的行为是什么呢?就是一条条的数据。 用户的行为通过数据来展现，我们只有通过数据才能知道用户做了什么，只有知道用户做了什么我们才知道问题在哪里，然后才能做出改变。 没有度量，就没有改变;没有数据，就不了解用户。 03、永远稀缺 这个世界是稀缺的。时间永远不够，条件永远不充分，资源永远稀缺。既然这样，就要学会分清轻重缓急，学会利用二八法则; 因为你不可能做好每一件事，因为你不能做完每一件事，因为你不能拿下每一个用户，因为你不能实现每一个理想。 既然这样，在行动之前就要学会放弃。唯有放弃才能获得。抓住最重要的，最有价值的，其他的爱咋咋地; 数据分析的最大价值，在我看来，就是告诉我们该抓住哪些，该放弃哪些! 用少量的时间和精力，做最有价值的事情，获得可观的收获，这就是数据
分析的价值与意义所在! 我是个懒人，鄙视加班，鄙视没日没夜的工作，从来不认可付出就有回报，更不认为要想成功就得付出超出常人的汗水。可是我不甘寂寞，怎么办?那就要保证每一击都必中。如何保证?通过数据，分析球路，只击打成功概率最高的那一球。其他的放过。 2、PC、移动的数据概率 01，PC 随便用百度搜一下，就知道网站数据分析都分析哪些数据。例如：PV、IP、页面访问轨迹、访问时长、跳出率、流量来源等等。 02，移动 虽然移动应用是个新鲜事物，但也是相对而言，其实也不是很新了。下载量、安装量、用户的使用数据、留存和活跃等等。这些数据都是移动应用要看的数据。 二、统计工具和方法 1、理论指导实践 数据分析，分析是次要的，事实上分析只是个低级的事情，就那些数据，就那些指标。 真正重要的是，是你用什么理论在指导你的分析。 网站用户来说，一般都用两种理论：生命周期理论和行为模型理论。 结合生命周期理论与用户行为模型理论，就可以做出有价值的分析。 2、目标导向 前面我为什么没有详细的说PC和移动的数据?因为说那些一点价值都没有! 是的，在你不知道你为何而分析的时候，那些数据一点价值都没有! 想想你工作的目的吧?网站的存在是为了盈利，盈利需要目标用户，获得目标用户需要设计出满足用户需求的产品，需要提供满足用户需求的内容。 你的目的是什么?你的目的是了解用户的偏好，然后投其所好，用你的产品和内容满足他的偏好，然后让他更多、更久、更频繁的使用你的产品。
大数据分析的审计概论
大数据分析的审计概论 当下，大数据分析之于审计是十分必要的，也是时髦的，我亦凑个热闹撰此文以抛砖引玉。 大数据，在数据业界已经应用得趋于成熟了，但对于我们审计人员来说，还是比较新鲜的事物。何谓大数据？通常地说，大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力、流程优化能力的海量的、高增长率和多样化的信息资产。根据此定义，我们要把关注点放在大数据是数据集合与数据资产这两个方面，同时还要关注大数据在得到充分有效分析之后，可以给数据资产拥有者所提供的决策力、洞察力和流程优化能力。基于此，我们进一步挖掘大数据分析的概念是什么？《大数据时代-生活、工作与思维的大变革》的作者肯尼思-库克耶认为：大数据分析是指不用随机分析，而采用所有数据分析处理的分析方法。 大数据的概念基本清楚了，与此对应的小数据又是什么？其实，小数据的概念是大数据概念出来以后才应运而生的。小数据指通过抽样调查方法获得的数据；小数据分析遵循统计分析原理，运用统计工具、统计理论来开展分析论证，因此小数据也就是我们平常说的统计数据，小数据分析也就是我们平常所应用的各种抽样调查分析。
基于以上，我们就比较清楚地知道了，小数据和小数据分析是与大数据和大数据分析应运而生的概念，是与大数据和大数据分析相对的概念。 说了半天大数据的相关概念，我们不妨再看看大数据具有哪些特征？ 第一个特征是全量数据（volume）。全量数据是什么意思？大数据，数据大，大到全量，大到百分百的数据，占有一定比重的数据不是大数据；但若以占有一定比重的某个特征数据作为整体进一步挖掘分析时，这一部分数据就成为大数据了，是某个特征数据的大数据。因此，我们可以进一步说，全量数据就是事关于此的全部的所有数据。就商业银行来说，各项存款总额、各项贷款总额、不良贷款总额、银行卡透支总额、信用卡发卡总卡片数、员工总数等等，所有这些纳入分析范畴之维度下的总数据就是该类大数据概念下的全量数据。根据大数据的全量数据这一特征，我们应正确定义，没有使用全量数据的分析，就不能说是大数据分析。这是大数据分析的第一个显著特征，也是衡量是不是大数据分析的第一个标准。 第二个特征是高速（velocity）。高速是指高速产生数据和高速处理数据。大数据是高速产生的，产生于日常生产和生活之中，处于时刻产生与时刻变化之中，且速度非常快。比如我们曾经在“光棍节”那一天看到马云在阿里巴巴电子显
医学著作《无毒一身轻—21天改变体质》
医学著作《无毒一身轻—21天改变体质》 [日期：2008-3-14] 来源：作者：[字体：大中小] 人生许多的不幸和悲哀多数都是源自于无知与疏忽，无知就是你该知道的不知道，疏忽就是你该注意而没有注意，这就非常非常不值得。疏忽所造成的伤害远远大过无知，这两个都必需要花些时间。有一个东西，是全世界没有象祖国大陆蔓延那么多的，而且你看看现在年轻人身体为什么越来越差，你看看他们肚子饿，在各大机场，甚至在贵宾室，还有在工地，我看到他们忙得没有时间吃饭。还有科学家，为什么身体越来越差，去年二月台湾发生了一件很大的新闻，很优秀的三个大学教授，很年轻的，都四十多岁，最年轻的才41岁，两个礼拜死了三个优秀的大学教授，你有空去看看。为什么他们身体这么差？你看他们平时很忙啊，口渴的时候没时间喝水，你知道他们喝什么吗？就是喝可乐汽水，你看现在小孩子是不是都这样，年轻人是不是都这样。肚子饿了，没有时间吃饭，吃什么？吃方便面。祖国大陆是全世界方便面销量最大的地区，而且年轻人吃方便面的数字比例，（对不起，那个统计数字我没有带过来），是我去年看到的统计数字，真是惊人啊！吃方便面量非常大。方便面是先用油去炸过，它是高油脂的食物，它是高热量的食物，尤其它是高磷的食物，它的磷之高几乎无以伦比，它是没有纤维的，是多盐的，是多味精调料的，完全符合癌症食品的要求。如果你家的孩子爱吃方便面，请你叫他去做一个实验，如果你养一只小老鼠，让它吃方便面，连续吃21天，它就死掉了，你看多毒。我知道我讲完你还是要吃的，因为有时候没有时间。那怎么办呢？所以我建议你，一个月最多吃一包，吃之前先吃五斤的蔬菜，解毒。 我现在要讲的东西，就是你们每天都吃的，很可怕的东西，就是红肉。肉，尤其是红肉，在医学上已经证实，在世界上红肉消耗量最大的地区，就是得癌症比例最高的地区。什么叫红肉呢？红肉就是羊肉、牛肉、猪肉。我曾经在祖国大陆的医学院，请教了几位医学院的院长，还有几位医学专家，我说请你们告诉我，以前在困难时期，肉很少摄取的时候，尤其在配给的时候，那个时候有没有大肠癌？他们说根本听都没有听过。大肠癌一定都是喜欢吃高热量，高脂肪，高蛋白，零纤维，那就“恭喜”你，很容易得大肠癌。得大肠癌很痛苦，死之前很折磨你，所以尽量不要再吃红肉。如果你非吃不可，请你吃白肉，白肉是比红肉好的。我
大数据时代的Excel统计与分析
大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值 3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 3.11 Excel在数据分析中的应用 3.11.1 Excel操作技巧 3.11.2 Excel函数公式：Vlookup，left/right/mid，sumif/sumifs等 3.11.3 Excel神器之二：创建数据透视表 第4章大数据的图表分析案例 前言：常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表：饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡
图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具，您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练：分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程 3. 不同的预测模型各自的优缺点 4. 多元回归分析：如何分析多个因素对目标值的影响程度，包含 i. 如何建立多变量业务预测模型 ii. 如何评估业务模型的有效性 iii. 企业外部变量（例如经济宏观数据）的选择和过滤 5. 回归分析演练：如何量化分析广告的效果
spss统计分析软件概述
第一章 spss 统计分析软件概述 练习题 1. spss 的中文全名和英文全名是什么 答：statistical package for the social science 社会科学统计软件包 Statistical product and service solutions 统计产品与服务解决方案 2. spss 有哪两个主要窗口他们的作用和特点各是什么 答：spss 数据编辑器窗口与spss 结果查看窗口 Spss 数据编辑器窗口：作用:定义spss 数据结构、录入编辑和管理待分析的数据。 特点：SPSS 运行过程中自动打开；SPSS 中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的；窗口中的数据文件以.sav 存于磁盘上；两个视图：数据视图和变量视图。 Spss 结果查看窗口：作用：显示管理spss 统计分析结果、报表及图形。 特点：在进行第一次分析时自动打开，也可手工打开；输出窗口可以关闭，窗口内容以.spv 存于磁盘上；两个视图：目录视图和内容视图。 3. 什么是spss 的数据集什么是spss 的活动数据集 答：数据集：spss 各数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合。 活动数据集：按打开的先后顺序，各数据集依次自动命名为：数据集0、数据集1、数据集2等等，其中只有一个数据集为当前数据集，称为活动数据集，用户只能对某一时刻活动数据集中的数据进行分析。 4. spss 有哪三种主要使用方式各自的特点是什么 答：SPSS 的运行方式有三种，分别是完全窗口菜单运行方式、程序运行方式、混合运行方式。 完全窗口菜单运行方式的特点：所有分析操作过程都是通过菜单和按钮及对话框方式进行的.是经常使用的一种运行方式,适用于一般分析和SPSS 的初学者。 程序运行方式的特点：手工编写SPSS 命令程序；一次性提交计算机运行；适用于大规模的分析工作和熟练的SPSS 程序员。 混合运行方式的特点：在使用菜单的同时编辑SPSS 程序,是完全窗口菜单方式和程序运行方式的综合。 5. .sav,.spv,.sps 分别是spss 哪类文件的扩展名 答： .sav 是 spss 中数据文件的扩展名 .spv 是 spss 中输出文件的扩展名 .sps 是 spss 中语法文件的扩展名 6. spss 的数据加工和管理功能主要集中在哪些菜单中统计绘图和分析功能主要集中在哪些菜单中 答：SPSS 数据的加工和管理功能主要集中在 Data （数据操作和管理）和 Transform （数据基本操作）菜单中，统计绘图和分析功能主要集中在 Graphs （制作统计 图形）和 Analyze （统计分析）菜单中。 7. 请查阅相关资料，解释概率抽样和非概率抽样中各具体抽样方法的特点和使用场合。 答：非概率抽样： spss 统计分析软件概述 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】
数据分析生命周期概述
数据分析生命周期是专门为大数据问题和数据科学项目而设计的。该数据分析生命周期可以分成 6 个阶段，而项目工作可能同时分处于其中的若干阶段。对于生命周期的大多数阶段，项目在它们之间的移动可以是正向的，也可以是反向的。也就是说，项目既可以从一个阶段进行到下一个阶段，也可能从一个阶段返回到上一个阶段。项目的正向或者反向移动伴随着新信息的出现和项目团队对项目的更多了解而发生，并且在实际中并不罕见。这种生命周期设计使得项目实践者可以进行反复迭代式的流程管理，并最终推动项目工作向前进行。 数据分析生命周期定义了从项目开始到项目结束整个分析流程的最佳实践，它脱胎于数据分析和决策科学领域中的成熟方法，并建立在广泛收集了数据科学家的反馈并且参考了其他成熟流程的基础上。以下是几种被参考的流程。 ，一种已经使用了几百年的关于思考和解构问题的可靠方法框架。 其中最有价值的理念之一是先形成假设，然后找到方法进行测试。 -DM是一种流行的数据挖掘方法，为如何设定分析问题提供了有用参考。 的DELTA 框架：该框架提供了一种用于数据分析项目的方法，其中 涉及组织技能、数据集以及领导者的参与。 的应用信息经济学（Applied Information Economics ，AIE ）方法[6]： AIE 提供了一种衡量无形资产的方法，还在开发决策模型、校正专家预测，以及获得信 息预期价值等方面提供了指导。 技能”为数据分析生命周期中专注模型建立、执行和关键发现的第 2 到第4 阶段所涉及的若干技术提供了参考。 概述了数据分析生命周期的 6 个阶段。项目团队在某一阶段学到的新东西常常促使他们重返生命周期中更早的阶段，并基于新发现的见解和知识进一步改进工作。因此，这6 个阶段形成一个循环，箭头代表了项目在相邻阶段之间可能的反复迭代，而最大的环形箭头则代表了项目最终的前进方向。图中还包括了一些问题示例，以帮助确认每位团队成员是否获得足够信息，以及是否取得足够进展支持进入下一个阶段。需要注意的是，这些阶段的定义并非是对项目流程的硬性规定，而是旨在为项目能否适时向前进提供衡量标准。 下面是数据分析生命周期几个主要阶段的简单概述。 第1 阶段——发现：在这个阶段，团队成员需要学习业务领域的相关知识，其中包括项目的相关历史。比如，可以了解该组织或者业务单位以前是否进行过类似项目，能否借鉴相关经验。团队还需要评估可以用于项目实施的人员、技术、时间和数据。在这个阶段，重点要把业务问题转化为分析挑战以待在后续阶段解决，并且制定初始假设用于测试和开始学习数据。 第 2 阶段——数据准备：第 2 阶段需要准备好分析沙盘，以便团队在项目过程中进行使用数据和进行数据分析。团队需要执行提取、加载和转换（ELT）或者提取、转换和加载（ETL）来将数据导入沙盘。ELT 和ETL 有时被缩写为ETLT。数据应在ETLT 过程中被转换成可以被团队使用和分析的格式。在这个阶段，分析团队需要彻底熟悉数据，并且逐步治理数据
基于大数据的学生个人图谱设计概论
基于大数据的学生个人图谱设计概论 摘要随着社会经济的飞速发展，高校智慧化管理越来越受到重视；大学生个人图谱是一款服务于学生管理、教学指导与领导决策的大数据系统。该系统利用大数据技术，以学生在校期间的各类学习生活数据为基础，围绕学生日常生活、学习成绩和就业等具体问题，刻画学生多维度画像，帮助管理人员全面认识每一个学生，精确定位关注的学生群体，进行精细化管理。本文主要是将大学在校生的各方面数据整理融合后画出大学生个人图谱，然后再将数据进行关联分析[1]，可分析出迟到或缺课、挂科预警、贫困生判断、疑似不在校、学生关系图等多个模型以提高学校对学生的管理和帮助。 关键词个人图谱；大数据技术；精细化管理；关联分析；挂科预警；贫困生判定 前言 教育一直是国家和社会最关注的领域，尤其希望高校培养出优秀的人才为国家做贡献，这就需要高校对学生的精细化管理。学习上，教务处需要进行学生成绩统计，比如学生动态的成绩分析，包括学生平均成绩，所在专业，年级，班级的绝对名次，以及相对名次，（统一学生前后期成绩关系？），成绩预警报警等。针对不同的课程可按年级、专业分类的每门课程平均分，如2017级XX专业高等数学课程的平均分，并可根据条件进行横比（各个专业高等数学课程平均分相比较）与纵比（同专业不同年级比较）；不同类别学院对同一公共课程的修读情况分析，并进行连续几年的线性分析；部分前期基础课程与后期专业课程成绩分析，如前期的甲课程分数高低对后期的乙课程成绩的影响。生活上，一卡通的消费分析，运用灵活的走势图来展示学生的消费数据统计走势。 1 现状 我国对大数据的应用研究有很多，例如网易云音乐可根据用户的听歌习惯与喜好推送给他们想要的歌曲，淘宝也是记录了消费者的购物行为数据，通过大数据技术推送给不同的用户所感兴趣的商品。但在教育教学方面，大数据的应用研究还不够，尤其是研究的人员相对来说很少，采集的数据很少且分散于学校各个部门，各部门数据并没有彼此分享，这样就无法全面并且客观地分析学生的个人画像。因此，利用大数据技术去构建学生的个人图谱，通过该技术对收集的数据进行深度挖掘分析，使得对学生教育方面更加科学有效化。 北京交通大学的曾志宏等人提出了基于大数据的高校个性化画像教学模型构建研究[2]，利用大数据分析原理，从用4个步骤进行高校个性化画像教学模型构建，即个性化画像信息标签收集、大数据分析建模、画像构建及教学应用等。最近几年，英国和美国等国家的高等教育，已经有相关研究人员通过学生在线阅读文章、在线浏览视频、访问图书馆等记录利用大数据技术进行学习提前预警机制和及时的干预指导，进而完善教学方式、提高学习效率，比如美国哈佛大学等
数据分析
一.数据分析概述 1. 数据分析的概念 数据分析就是分析数据，从一大堆数据中提取你想要的信息。比较专业的回答：数据分析是有针对性的收集、加工、整理数据，并采用统计、挖掘技术分析和解释数据的科学与艺术。比较客观的回答：从行业的角度看，数据分析是基于某种行业目的，有目的地对数据进行收集、整理、加工和分析，提炼有价值信息的过程。 理解数据分析的三个方面：目标、方法、结果。 2. 数据挖掘的概念 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。 3. 商业数据分析预测的本质 数据分析和业务是紧密联合在一起的，其目的就是满足商业决策的需求。预测未来发展情况，及早发现问题，对业务进行优化，制定最优的决策方案。 4. 数据分析的8个层次 常规报表 即席查询
多维分析 警报 统计分析 预报 预测型建模 优化 5. 大数据对传统小数据的拓展 （1）大数据与小数据，大量数据的区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。 （2）.还有一个重要的区别是在用途上，过去的数据很大程度上停留在说明过去的状态，拿数据说话，实际上是用过去的数据说明过去，而大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。使数据从原来停留在说明过去变为驱动现在，我以为预测对企业的作用从两个方向： A.宏观是对趋势的预测，给企业做大势分析， B.微观是对个体的精准分析，给企业做个性化精准营销 （3）.从结构上，大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合 大数据与小数据判断原则： A.数据的量 B.数据的种类、格式 C.数据的处理速度
课后习题模块一电商数据分析概述
课后习题）模块一电商数据分析概述 16. 简答题（分值：5 分）电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2 中 参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率；推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量；销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率；供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。 17. 简答题（分值：10分）电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。 （1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？ 参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。 18. 简答题（分值：10分） （2）请根据表1-3 的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）× 100% ）；
（3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？ 参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169 ，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。旺旺咨询转化率从上至下依次为：15.84% 、13.04%、12.62%、13.03%。（3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。 课后习题）模块二基础数据采集 16. 简答题（分值：25 分）下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。
互联网数据分析概论：如何用数据说话
互联网数据分析概论：如何用数据说话 一、用数据说话 1、数据的价值 01、以用户为中心 以用户为中心是一种观念和意识的转变; 从事情的发展上看，改变是因为行动，行动是因为意识。只有意识和观念发生了改变，才能在行动上做出改变，才能获得结果的改变。 以用户为中心的重要性和意义实在是没有多说的必要。无论是自大还是自我还是自以为是还是刚愎自用，这些负面词汇的结果都是不以用户为中心。 02、没有度量，就没有改变 以用户为中心是一种意识，那么如果有了这种意识和认知后，如何做到呢? 要想以用户为中心，首先得了解用户的心理;如何了解用户的心理呢?只有通过用户的行为来进行观察;用户的行为是什么呢?就是一条条的数据。 用户的行为通过数据来展现，我们只有通过数据才能知道用户做了什么，只有知道用户做了什么我们才知道问题在哪里，然后才能做出改变。 没有度量，就没有改变;没有数据，就不了解用户。 03、永远稀缺
这个世界是稀缺的。时间永远不够，条件永远不充分，资源永远稀缺。既然这样，就要学会分清轻重缓急，学会利用二八法则; 因为你不可能做好每一件事，因为你不能做完每一件事，因为你不能拿下每一个用户，因为你不能实现每一个理想。 既然这样，在行动之前就要学会放弃。唯有放弃才能获得。抓住最重要的，最有价值的，其他的爱咋咋地; 数据分析的最大价值，在我看来，就是告诉我们该抓住哪些，该放弃哪些! 用少量的时间和精力，做最有价值的事情，获得可观的收获，这就是数据分析的价值与意义所在! 我是个懒人，鄙视加班，鄙视没日没夜的工作，从来不认可付出就有回报，更不认为要想成功就得付出超出常人的汗水。可是我不甘寂寞，怎么办?那就要保证每一击都必中。如何保证?通过数据，分析球路，只击打成功概率最高的那一球。其他的放过。 2、PC、移动的数据概率 01，PC 随便用百度搜一下，就知道网站数据分析都分析哪些数据。例如：PV、IP、页面访问轨迹、访问时长、跳出率、流量等等。 02，移动 虽然移动应用是个新鲜事物，但也是相对而言，其实也不是很新了。下载量、安装量、用户的使用数据、留存和活跃等等。这些数据都是移动应用要看的数据。