数据分析基本要求
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务
及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱
了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据
分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到
实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、
交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析
法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分
分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工
具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行
分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目
了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌
握一定的设计原则。
销售会议临时通知：1、所有办事处经理以上人员（含办事处经理）全部参加（3号下午到郑州开会，4号5号两天）。2、参会人员统一着白色衬衣、黑色裤子、黑色皮鞋。
3、参会人员暂时不要定返程票。（到时候需要组织拓展培训）
新媒体运营数据分析思维
新媒体运营数据分析思维 如果以下有任何一条击中你，说明你正在做无用或者表面的数据分析 *把微信数据后台的图截屏出来做工作报告，然而并没有什么卵用 *认为关注文章的阅读数、点赞数、评论数就是数据分析 *微信更新的内容，是你“想”到的内容，而不是根据数据依据推动出来的内容 *你没法证明产品转化和你的微信运营有什么卵关系 做微信运营数据分析核心点在于：你怎么证明你的工作对公司有价值 显然，以上提到的每一点，都无法证明你的工作非常牛叉，都无法证明业务转化和你有半毛钱关系，都无法证 明你的你更新的每一篇文章，是有依据的更新。 结果是： 1.微信阅读高评论多的时候，领导同事说，好耶，然后就没有然后了。 2.领导说让你更新什么文章就更新什么文章，反正大家都是拍脑袋决定写什么，那就听领导的 3.你涨薪无望，因为你在老板眼里，除了能每周写3篇文章，你还能干嘛 4.你进步无门，你压根不知道内容吸引的是什么用户，吸引了多少用户，转化了多少用户 如果你可以利用数据告诉你的老板，你的工作对公司有这样的价值： 你会说：“在x天的周期内，零成本，通过微信引流100名潜在付费用户，实际转化34人，（举例产品单价1000），共获得收益34000。” 你的老板会给你一个拥吻说，小张啊，我想给你谈谈给你涨工资的事情，万事好商量嘛。 所以问题确切说应该是：如何做能证明和最终转化有关的微信运营数据分析 要想做好微信效果数据分析，就要设置好，微信转化路径，这里举例把最终转化结果作为最终转化目标（如果 你的产品是社交产品，那你想清楚最终目标是什么），从一个陌生用户阅读你的文章开始，这就进入了一个转 化漏斗。在转化过程中，你可以设置多个转化环节，你也可以理解为是为了达到最终转化目标而设定的分目标。 具体执行起来会，你可以得出来这样一条路径 第一步：通过微信文章获取来阅读文章的用户 注意，文章内容本身要和产品相关，不要把注意力放在阅读数和评论数上，你要记得你最终的目标是转化数字，
数据属性
数据属性 数据具有数值属性、物理属性。在数据处理上数据又具有集合性、隶属性、稳定性、方便性、重复性、共同性、指向性以及运算规则及运算约束。我们先看一个命题，求一个苹果和一个梨的和？由于它们的物理属性不同，我们不能求出它们的和。再看命题现在有一个苹果和一个梨，问是否满足3个人，每人一个苹果或梨，由于物理属性转移到“人”概念下的“个”，所以必须先进行加法运算，其结果是分析命题的依据。数据是复杂的，它可以是任何介质上所记录的信息，比如我们可以对文字信息进行拷贝、连接、检索、删除，都是数据概念下的操作。 详细解释 进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。 柯岩《奇异的书简·船长》：“ 贝汉廷分析着各个不同的数据，寻找着规律，终于抓住了矛盾的牛鼻子。”数据（data）是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。可以是数字、文字、图像，也可以是计算机代码。对信息的接收始于对数据的接收，对信息的获取只能通过对数据背景的解读。数据背景是接收者针对特定数据的信息准备，即当接收者了解物理符号序列的规律，并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时，便可以获得一组数据所载荷的信息。亦即数据转化为信息，可以用公式“数据+背景=信息”表示。 编辑本段计算机科学中的解释 数据：在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据，数据经过加工后就成为信息。 在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。是组成地理信息系统的最基本要素，种类很多。 按性质分为 ①定位的，如各种坐标数据；②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。 按表现形式分为
GIS中的数据分析
二、GIS中的数据分析 第1节空间数据分析 地理信息系统(GIS)与—般的计算机辅助制图(CAM／CAD)系统的主要区别在于GIS具有空间数据的分析、变换能力。除一些基本的变换功能如数据更新、比例尺变换，投影变换外．主要的空间分析和变换功能为地理数据的拓扑和空间状况运算，属性综合运算，几何要素与属性的联合运算等。为了完成这些运算，GIS一般都以用户和系统交互的形式提供以上分析处理能力。应指出，栅格数据结构与矢量数据结构的空间分析方法有所不同。一般来说，栅格结构组织数据的空间分析方法要简单一些。 下图以分级结构形式概括的各种空间分析类型和方法:
图: GIS空间分析方法 一、综合属性数据分析 GIS中属性数据一般采用关系型数据库管理，因此，关系数据库中各种分析功能都可以对属性性数据进行分析。 (一)数学计算 属性数据中的数字型数据可以进行“加”、“减”、“乘”、“除”、“乘方”等数学运算，以产生新的属性值，如人口数／图斑面积(km)＝人口密度。 (二)逻辑运算 逻辑运算的基本原理是布尔代数，这种逻辑分析几乎可以在所有
的空间分析中得到应用。它按属性数据的组合条件来检索其他属性项目或图形数据，以及进行空间聚类. (三)单变量分级分析 属性的单变量分级分析是把单个属性作为变量，依据布尔逻辑方法分成若干个类别。这种分析方法，可进行属性数据的合并式转换，把复杂的属性类别合并成简单的类别,以实现空间聚合 (四)多变量统计分析 多变量统计分析主要用于数据分类。在GIS中存储的数据具有原始的性质，以便用户可以根据不同的使用目的，进行任意提取和分析，特别是对于观测和取样数据．随着采用的分类和内插方法的不同，得到的结果有很大的差异, 因此,在大多数情况下, 首先是将大量未经分类的属性数据输入信息系统的数据库，然后要求用户建立具体的分类算法，以获得所需要的信息。 1．变量筛选分析 随着现代数据收集系统的不断改进，在一个取样点上常可以收集到几十种原始变量。在这些变量中有许多是相互关联的，可以通过寻找一组相互独立的变量，使多变量数据得到简化，这就是变量筛选分析。常用的变量筛选方法有主成分分析法、主因子分析法和关键变量分析法等。 主成分分析是以取样点作为坐标轴，以属性变量作为矢量矩阵，研究属性变量之间的亲疏关系。 主因子分析是以属性变量作为坐标轴，以取样点作为矢量矩阵,
用Excel进行统计趋势预测分析
用Excel进行统计趋势预测分析 在统计工作中运用电脑技术，不仅仅需要使用专门的统计软件，还应当使用一些其他软件为我们的统计工作服务，excel以强大的处理表格、图表和数据的功能被广泛地应用于统计领域。预测分析是统计数据分析工作中的重要组成部分之一，Excel中不仅可以用函数，也可以用“趋势线”来进行趋势预测分析。下面介绍一下具体使用方法。 一、函数法 1、简单平均法 简单平均法非常简单,以往若干时期的简单平均数就是对未来的预测数。 例如，某企业今年1－6月份的各月实际销售额资料如图1。在c9中输入公式average（b3：b8）即可预测出7月份的销售额。 图1 2、简单移动平均法 简单移动平均法预测所用的历史资料要随预测期的推移而顺延。仍用上例，我们假设预测时用前面3个月的资料，我们可以用两种方法实现用该法预测销售额： 一是在d6输入公式average(b3:b5)，拖曳d6到d9，这样就可以预测出4－7月的销售额；二是运用excel的数据分析功能，选取工具菜单中的数据分析项（如没有此项，则选择加载宏来加载此项），然后选择移动平均，在输入区域输入b3：b8，输出区域输入d4：d9，也可以得到相同的结果。 3、加权移动平均法 加权移动平均法在简单移动平均法的基础上对所用的资料分别确定一定的权数，算出加权平均数即为预测数。还是用上例，在e6输入公式sum(b3＊1＋b4＊2＋b5＊3)/6，把e6拖曳到e9即可预测出4－7月的销售额。 4、指数平滑法
指数平滑法是通过导入平滑系数对本期的实际数和本期的预测数进行加权平均计算后作为下期预测数的一种方法。仍用上例（b2，f3的数据都为1月份的预测销售额），假设平滑系数为 0.3，我们也可以用两种方法实现。用该法预测销售额： 一是在f4输入公式 0.3＊b3＋ 0.7＊f3，把f4拖曳到f9即可；二是运用数据分析功能，在工具菜单中选取数据分析项后，选择指数平滑，在输入区域输入b2：b9，阻尼系数输入 0.7，输出区域输入f2：f11，也可得到2－7月份的预测销售额。 5、直线回归分析法 直线回归分析法就是运用直线回归方程来进行预测。手工情况下进行直线回归分析需要进行大量的计算，而利用excel中的forecast函数能很快地计算出预测数。我们还是用上面的例子，在g9输入公式forecast(a9,b3:b8,a3:a8)，就可得到7月份的预测销售额。 6、曲线回归分析法 曲线回归分析法就是运用二次或二次以上的回归方程所进行的预测，如抛物线、指数曲线、双曲线等曲线形式。本文仅以指数曲线为例来说明预测的过程。例如，某企业近5年的销售额资料如图2所示。我们首先可用折线图反映实际值如图2，从折线图中可看出，该企业的销售额呈现超常规的指数增长，可以选用指数模型来拟合该增长类型。在c7中输入公式growth(b2:b6,a2:a6,a7)，即可得到第6年的预测销售额。 图2 二、“趋势线”法 Excel图表中的“趋势线”是一种直观的预测分析工具，通过这个工具，用户可以很方便地直接从图表中获取预测数据信息。
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中，事务型数据处理需求非常常见，例如：淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点： 一是事务处理型操作都是细粒度操作，每次事务处理涉及数据量都很小。 二是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行的某列； 三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查，对事务完整性和数据一致性要求非常高。 四是事务性操作都是实时交互式操作，至少能在几秒内执行完成； 五是基于以上特点，索引是支撑事务型处理一个非常重要的技术。 在数据量和并发交易量不大情况下，一般依托单机版关系型数据库，例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER，再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL 数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量和并发交易量增加情况下，一般可以采用ORALCE RAC集群方式或者是通过硬件升级(采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑。 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中，由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对，这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用的系统来解决本问题。
2 数据统计分析 数据统计主要是被各类企业通过分析自己的销售记录等企业日常的运营数据，以辅助企业管理层来进行运营决策。典型的使用场景有：周报表、月报表等固定时间提供给领导的各类统计报表；市场营销部门，通过各种维度组合进行统计分析，以制定相应的营销策略等。 数据统计分析特点包括以下几点： 一是数据统计一般涉及大量数据的聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现。 三是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外，目前越来越多的用户希望能做做到交互式实时统计； 传统的数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库的数据仓库技术。主要采用维度模型，通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析的结构来实现高性能的数据统计分析，以支持可以通过下钻和上卷操作，实现各种维度组合以及各种粒度的统计分析。 另外目前在数据统计分析领域，为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算的数据库仓库系统也成为一个发展趋势，例如SAP的HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中的规律和知识。
传统分析与大数据分析的对比
“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。 数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB（PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。 通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下 数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。 数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。 在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。 与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。 传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析 企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。 大数据分析用例 基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。 客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。
信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗 因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户 分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组 从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。 竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。 医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。 产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。 未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。 总结 大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。
大数据、数据科学和数据分析的定义
大数据、数据科学和数据分析的定义与应用 数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。 以下我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。 首先让我们开始理解这些概念是什么。 一、数据科学 在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析相关的所有领域的领域。 数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的结合。 简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。 二、大数据 大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。 用来描述庞大数据量的流行语，无论是非结构化还是结构化的大数据，每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。
Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。” 三、数据分析 数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。 数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。 它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用 （1）互联网搜索 搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。 （2）数位广告 整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。 （3）推荐系统 推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。 许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。 五、大数据的应用 （1）金融服务大数据 信用卡公司，零售银行，私人财富管理咨询公司，保险公司，风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不
数据分析和数据建模
数据分析和数据建模 大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 数字时代到来之后，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环节也被记录下来，客户的消费行为和网上行为都被采集下来。企业拥有了多维度的数据，包括产品销售数据、客户消费数据、客户行为数据、企业运营数据等。拥有数据之后，数据分析成为可能，企业成立了数据分析团队整理数据和建立模型，找到商品和客户之间的关联关系，商品之间关联关系，另外也找到了收入和客户之间的关联关系。典型的数据分析案例如沃尔玛啤酒和尿布、蛋挞和手电筒，Target的判断16岁少女怀孕都是这种关联关系的体现。
关联分析是统计学应用最早的领域，早在1846年伦敦第二次霍乱期间，约翰医生利用霍乱地图找到了霍乱的传播途径，平息了伦敦霍乱，打败了霍乱源于空气污染说的精英，拯救了几万人的生命。伦敦霍乱平息过程中，约翰医生利用了频数分布分析，建立了霍乱地图，从死亡案例分布的密集程度上归纳出病人分布同水井的关系，从而推断出污染的水源是霍乱的主要传播途径，建议移除水井手柄，降低了霍乱发生的概率。 另外一个典型案例是第二次世界大战期间，统计分析学家改造轰炸机。英美联盟从1943年开始对德国的工业城市进行轰炸，但在1943年年底，轰炸机的损失率达到了英美联盟不能承受的程度。轰炸军司令部请来了统计学家，希望利用数据分析来改造轰炸机的结构，降低阵亡率，提高士兵生还率。统计学家利用大尺寸的飞机模型，详细记录了返航轰炸机的损伤情况。统计学家在飞机模型上将轰炸机受到攻击的部位用黑笔标注出来，两个月后，这些标注布满了机身，有的地方标注明显多于其他地方，例如机身和侧翼。有的地方的标注明显少于其他地方，例如驾驶室和发动机。统计学家让军火商来看这个模型，军火商认为应该加固受到更多攻击的地方，但是统计学家建议对标注少的地方进行加固，标注少的原因不是这些地方不容易被击中，而是被击中的这些地方的飞机，很多都没有返航。这些标注少的地方被击中是飞机坠毁的一个主要原因。军火商按照统计学家的建议进行了飞机加固，大大提高了轰炸机返航的比率。以二战著名的B-17轰炸机为例，其阵亡率由26%降到了7%，帮助美军节约了几亿美金，大大提高了士兵的生还率。 一数据分析中的角色和职责 数据分析团队应该在科技部门内部还在业务部门内部一直存在争议。在业务部门内部，对数据场景比较了解，容易找到数据变现的场景，数据分析对业务提升帮助较大，容易出成绩。但是弊端是仅仅对自己部门的业务数据了解，分析只是局限独立的业务单元之内，在数据获取的效率上，数据维度和数据视角方面缺乏全局观，数据的商业视野不大，对公司整体业务的推动发展有限。业务部门的数据分析团队缺少数据技术能力，无法利用最新的大数据计算和分析技术，来实现数
大数据在新闻媒体中的作用分析
浅谈大数据在新闻媒体中的作用分析 大数据指在互联网保留下来的远超出传统数据库的海量数据。新闻媒体通过使用一定的运算方法对大数据进行分析可以深化新闻叙事和对事实作出准确判断，对未来进行预测报道，满足用户的定制信息要求，使得数据可视化和具有交互性。 在大数据的驱动下，各种媒体纷纷成立数据新闻部来迎接新的机遇和挑战，对数据新闻的研究也日益兴盛。当新闻媒体碰撞大数据，业已形成的认识首先是：大数据为新闻媒体提供的不是最终结果，而是寻找结果的线索。 那么大数据在新闻媒体中起到什么作用？ 支持每天对数万条新闻进行有效抓取 快速准确地自动跟踪、采集数千家网络媒体信息，扩大新闻线索，提高采集速度，能完整地获取需要采集的页面，遗漏少，网页采集内容的完整性在99%以上。 探码大数据支持多线程处理技术，支持运行多条线程的同时抓取，实现24小时数万分布在全球的服务端进行蚂蚁搬家的方式，将您需要的数据全面准确的抓取回来，可快速高效地对
目标站点或栏目进行信息采集，大大加快了信息的抓取速度，保证在同等单位时间内信息的抓取量成倍数增长。 支持对所需内容的智能提取、审核 新闻媒体网站采用大数据平台和技术，使记者们以及相关的数据分析者得以更多地对数据进行快速、及时、准确地智能提取和审核，节约报道成本，获得更大关注，以此更好地为受众提供最为及时的新闻资讯报道。 快速拥有大量新闻数据信息的填充 在以内容影响新闻媒体阅读量的前提下，再加上人们注意力的有限性，决定了用户只会根据自己的习惯和爱好选择有用的信息内容，那么新闻媒体采用大数据技术正好可以弥补这一方面，我们可以快速的拥有大量新闻数据信息，同时根据人们的偏好喜爱，进行归类，筛选出关注度高的内容进行填充报道。 使新闻媒体投放更有针对性 腾讯网络媒体事业群副总经理赵强在现场举了一个例子，比如可以通过用户QQ的使用习惯，对QQ的使用者进行多角度分析——是不是有视频、是不是可以愿意装扮自己的空间、是阅读财经新闻、美容新闻还是游戏攻略等，都可以分析出数据，包括人口属性、社交属性、内容偏好和电商兴趣等等，帮助媒体更好地去投放广告信息 实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化 面对互联网海量的信息，新闻媒体都迫切希望获取与自身有价值新闻信息，如何方便快捷地获取这些信息就变得至关重要了。如果采用原始的手工收集方式，费时费力且毫无效率，面对越来越多的信息资源，劳动强度和难度可想而知。因此，新闻媒体网站采用大数据平台和技术可以实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化。 大数据可以作为是新闻媒体的一个服务工具，不仅提升新闻从业者的技能，还可以最大限度
大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告
大数据技术与应用专业 人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000
数据分析与筛选
数据分析与筛选 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。 一：分析方法 列表法： 将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。 作图法： 作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR 为纵轴，以1/T 为横轴画图，则为一条直线。 二：数学建模中的数据分析 2.1.基本概率分布 在数学建模中对数据进行分析时通常要考虑数据的概率分布情况，这样可以更好的了解数据总体的分布情况，以及分布是否稳定等一些数据的相关特征，其中常用的概率分布有： 正态分布),(2σμN ：密度函数： 22 2)(21)(σμπσ -=x e x p 分布函数为： dt t e x F x ?∞ ---=22 2)(21)(σμπσ ）（分布n 2 2χχ：若随机变量X 1,X 2,X 3,.......Xn 相互独立，都服从标准正态分布N(0,1),则随机变量 n Y Y Y Y 22221...++= 是服从自由度n 的分布，记Y~t(n)。 n Y X T /= 服从自由度为n 的t 分布，记为T~t(n )。 F 分布F(n1,n2)
“企业新媒体运营专员”岗位分析(最终稿
关于企业新媒体运营专员的岗位分析报告 一、简要概述 对于新媒体、新媒体运营专员的界定，现在甚至没有一个明确的定义。但是市场的需求已经为这个岗位的良好的发展前景指明了方向。新媒体运营专员主要负责企业新媒体项目的运营以及新媒体团队的建设，要主持、负责企业新媒体如APP、官方微博、微信平台等的策划、运营以及推广，并且及时跟踪评估新媒体营销方案的实施效果，拓展新媒体合作伙伴，维护客户关系。 1、应运而生的企业新媒体运营专员 新媒体其实就是指对大众同时提供个性化的内容的媒体，相对于传统媒体而言，新媒体创新利用数字技术，通过网络渠道以及电脑、手机等终端，向用户提供信息和娱乐的传播形态和媒体形态。包括手机媒体、IPTV等，到微博，人人，甚至微信，豆瓣等等。而新媒体运营，就是指以新媒体为一个平台，通过运作新媒体，以这种方式来进行营销。 新浪微博粉丝的争夺，腾讯与360互掐，滴滴和快的的决斗，无一不让人们感受到新媒体平台的激烈竞争。大批的公司都在争抢并希望在新媒体这个领域能够占有一席之地。由此可见，一个专业的新媒体运营团队对一个企业来说至关重要。所以，企业新媒体运营专员应运而生。 2、企业新媒体运营专员的工作内容： 1）网络媒体信息推广，包括企业新闻事件、行业相关信息等内容的发布传播； 2）自主网络媒介平台的开发与维护，运作官方网站、微博、微信，确保人气的提升；
3）根据上级方针，创意地开展微博、微信上的活动； 4）根据公司品牌策略，结合网站、微博、微信各自的特性，寻找能引起传播的话题，引起粉丝互动，包括操作其他官方新媒体的联合推广等。 5）与公司其他部门沟通配合，搜集汇总粉丝的意见反馈和批评建议，及时反馈给相关部门负责人，了解粉丝需求并挖掘需求，掌握行业内的最新资讯，提供有质量的内容。 6）定期收集整理运营数据反馈给相关部门负责人 3、企业新媒体运营专员的素质要求： 1）热爱互联网，熟悉各种Web 2.0产品应用；对微博、SNS、博客、论坛等产品有浓厚兴趣或深刻认识，并且善于把握用户的各层次需求。 2）本科及以上及以上学历。 3）有较强的洞察力和创新能力，具有一定的敏感性，善于把握最佳的发布时机。 4）注重团队合作；善于沟通，富有创意，有服务精神。 5）具备良好的数据分析能力、语言及文字表达能力、跨团队协作能力。 6）勤劳肯干，能够承担较大工作压力，并且能按时完成上级交代工作事项。 7）具有较强的规划、分析能力和创新意识，敏感的对待产品和数据的运营 , 思维清晰而有条理。 8）具备良好的职业素质和敬业精神。 4、企业新媒体运营专员的发展前景 新媒体运营专员是伴随着互联网等一系列大众传媒的诞生而孕育而生的，
数学建模报告电子商务平台销售数据分析与预测
数模论文 论文题目：电子商务平台销售数据分析与预测题号 A 作者
电子商务平台销售数据分析与预测 摘要： 对电子商务平台销售数据分析与预测要建立在数据的基础上，但世界工厂分析认为，现在不是缺数据，而是数据太多。据统计，在今天的互联网上，每秒会产生几百万次的搜索、网络上会有几十万次的内容。稍大的电子商务公司，都会采集一些行为数据，这些数据中包含了大量对市场分析，预测有用的潜在信息,对这些信息进行深度分析,企业可以改进电子商务网站的质量并且可以提高电子商务的经营效率。论文以购买历史数据为预测客户行为的基础数据,采用神经网络，马尔可夫链方法为建模工具,对电子商务的客户访问行为、商品销售预测等问题进行了研究。本论文的主要工作如下: 1.分析每个店铺的销售特点（包括价格，服务态度，售后服务，产品质量，优惠，日常管理等店铺政策）和其销售量的关系，可用雷达图法进行分析，建立最大利润函数模型。 2.利用效用函数对所搜集到商品信息进行数学模型，但仅仅按照两种商品进行建立，需要进一步的扩展。3.利用MATLAB 统计中的命令regress求解。将回归系数的估计值带入模型中，即可预测未来两年的销售总额。
正文： 问题一：搜集同一款手机(三星note3)销量前20位的店铺相关信息，把这些信息与销售量进行相关性分析，并据此对店铺如何提高销售量提出建议。 分别到京东商城，国美，苏宁，亚马逊，淘宝等相关网站了解相关的店铺的信息得到销售量前20位的店铺。
分析每个店铺的销售特点（包括价格，服务态度，售后服务，产品质量，优惠，日常管理等店铺政策）和其销售量的关系。 分析用户的购买情况同等重要。(此雷达图摘自百度文库) 利用条形图进行不同的店铺之间的对比，饼状图同店铺不同要素之间的影响进行对比分析。 对每一个影响因素建立最大利润函数模型f(x)=ax2+bx+c,每一种因素分别对应x1,x2........。得到图形，利用图形对店铺进行销售建议。 问题二：针对某一种类的商品（比如女式凉鞋），搜集50组店铺对应的商品信息（至少涵盖销量、价格、用户评价、品牌、样式、材质等信息），并据此建立数
信息分析与预测
山东财经大学燕山学院信息分析与预测实验 题目：信管2班成绩数据分析 学院燕山学院 专业信息管理与信息系统 班级1502班 学号201590130096 姓名叶茂 山东财经大学燕山学院制 二〇一八年六月
描述性 描述性統計資料 N 範圍平均數標準偏差變異數 获得学分35 12.50 21.8286 2.74918 7.558 计算机网络35 27 67.17 6.275 39.382 金融学35 19.70 76.8229 5.01674 25.168 企业信息系统应用实践35 18 94.09 4.355 18.963 Web信息系统开发技术35 32 66.29 7.164 51.328 企业信息系统及应用35 19 81.83 5.909 34.911 数据库原理及应用35 43 79.03 10.484 109.911 操作系统35 57 74.17 11.858 140.617 统计学35 48 72.11 11.827 139.869 管理运筹学35 94 68.91 20.878 435.904 有效的 N (listwise) 35
频率直方图 統計資料 获得学分计 算 机 网 络 Web 信 息 系 统 开 发 技 术 操 作 系 统 企 业 信 息 系 统 及 应 用 统 计 学 管 理 运 筹 学 数 据 库 原 理 及 应 用 金融 学 企 业 信 息 系 统 应 用 实 践 学习平均 成绩 思 想 行 为 基 本 分 思想行 为加减 分 思想 行为 测评 成绩 综合 测评 成绩 N 有 效 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 遺 漏 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 平均數21.8 286 67. 17 66. 29 74. 17 81. 83 72. 11 68. 91 79. 03 76.8 229 94. 09 76.045853 174603 60 .0 -1.245 7143 58.7 543 70.8 584 中位數22.3 043a 66. 43a 64. 50a 75. 25a 83. 29a 72. 00a 72. 67a 78. 67a 76.8 500a 94. 91a 75.450000 000000a .a -1.500 0000a 58.5 000a 70.4 644a 眾數22.5 60c60 85 84c60c56c70c 73.7 0c 95 64.327777 7778c 60 -3.000 00c 57.0 0c 62.0 1c 偏斜度-1.0 12 1.1 22 1.6 27 -1. 189 -.6 02 -.4 90 -2. 025 -.1 00 -.14 1 -1. 931 -.248 1.353 1.35 3 -.30 偏斜 度標準誤.398 .39 8 .39 8 .39 8 .39 8 .39 8 .39 8 .39 8 .398 .39 8 .398 .3 98 .398 .398 .398 峰度1.59 6 1.6 57 3.4 54 2.1 82 -.7 67 .11 9 5.4 20 -.5 82 -.67 3.5 70 -.844 2.559 2.55 9 -.82 5
数据分析技术发展趋势预测
随着数据时代的高速发展，庞大复杂的数据量，繁琐的数据分析流程将会对企业运营造成不小的麻烦，企业领导者就需要寻找合适的服务和技术来应对复杂数据带来的困惑，解决数据带来的麻烦。同时，庞大的数据也为企业发展带来了机遇。庞大的数据量与云计算技术强大的处理能力相结合，可以实现数据大规模的训练和执行制定的算法。未来数据分析技术的发展空间需求巨大，下面我将对未来数据分析技术发展做出五点预测。 1.数据分析能力不断增强 未来数据的处理量将几何式的增长，现有的处理分析技术可能无法满足数据的及时分析。因此，增强数据分析能力将是未来数据分析技术发展的第一要务。同时，增强分析技术与BI的结合将持续推动着企业的发展。 2.增强数据管理的能力 庞大的数据量必将造成数据管理的欠缺，未来数据分析技术的发展也将全面提升数据管理能力。增强数据管理利用ML功能和AI引擎来制定企业信息管理类别，包括数据质量、元数据管理、主数据管理、数据集成以及数据库管理系统自我配置和自我调整。相信未来通过添加ML和自动化服务级别管理，手动数据管理任务将大大减少。 3.持续智能化发展 智能化的发展解决了繁琐的运营流程，未来数据分析技术的发展也必将沿袭智能化的发展。持续型智能是一种设计模式，在这种模式中，实时分析集成在业务操作中，处理当前和历史数据，以指定响应事件的操作。它提供决策自动化或决策支持。为数据分析处理提供强有力的推动力。 4.区块链模式的引入 区块链的核心理念便是去中心化。主张是在不受信任的参与者网络中提供分散的信任。数据分析技术的未来发展也需要解决网络中的不信任。通过区块链来提高人与人之间的信任度，对于数据的分享将会是有力的。区块链是一种数据源，而不是数据库，不会取代现有的数据管理技术。它会是数据的推动力。 5.持久性的内存储量 新的持久型内存技术将有助于降低采用支持内存计算的体系结构的成本和复杂性。可以为高性能工作负载提供高性价比的大容量内存。它有潜力提高应用程序的性能、可用性、启动时间、集群方法和安全实践，同时控制成本。新的服务器工作负载不仅要求更快的CPU性能，还要求更大的内存和更快的存储空间。
数据分析和评价
《数据分析和评价》教学设计 执教教师：庄冬 通讯地址：上海市浦东新区惠南镇黄路社区振欣路1号 一、概述 《数据分析和评价》是地图出版社出版的《初中信息科技》教材第四单元活动2的第四课的内容。此课教学内容主要是数据分析。根据统计后的结果，指导学生对结果信息进行简单分析，并对事务的发展进行预测。在教学中，我结合教材和练习册，指导学生进行数据的简单预测和分析，掌握预测分析方法。 二、教学目标分析 知识与技能：学生能够理解“数据分析”的含义。 过程与方法： 1．学生通过对给定的数据进行分析，探索事物的动态和发展变化规律，培养学生分析事 物、预测事物发展的能力。 2．学生结合评价表来总结自己的活动过程，并完成评价表，培养学生的客观评价能力。 3．学生通过对自己学习的知识、技能进行梳理回顾，培养学生反思、总结归纳能力。 情感态度与价值观： 1．能够采取积极的学习态度，虚心接受别人所提出的意见。 2．学生能够增强资源危机意识，树立社会责任感。 三、学习者特征分析 六年级的学生知识结构、家庭背景等不同，造成学生的分析能力差别很大。 四、教学策略选择与设计 由教师通过旅游景点统计文件引入数据分析的概念，让学生通过教材、练习册上的相关习题训练、巩固学生观察和推车能力。教师多引导学生参与分析和预测，着重调动学生参与积极性，而不是过多考虑正确与否。 五、教学资源与工具设计 教学资源与工具：教师PPT、数据文件“旅游景点统计.xls”、“test4-2-8.xls”
六、教学过程 引入：展示数据文件（旅游景点统计文件），提出问题。 老师：这些是什么数据？这些数据反映了什么客观情况？ 学生思考、回答。 过程：教师总结，引出数据分析概念。 老师：这些是按照时间顺序纪录的某个旅游景点人数统计数据，这些数据能够说明什么问题呢？我们就需要观察表面的数据，然后进行整理、分析、推测，找出隐藏在数据背后的本质现象，揭示一定的事物发展规律，这整个过程我们就称为数据分析。那我们就从这个统计表数据中发现规律，请同学回答。 学生思考、回答。 总结学生的答案。 （其中主要的答案是：一、参观人数逐年在增加；二、参观人数的增加幅度在减少。） 老师：请同学们看教材，打开配套光盘文件“test4-2-8.xls”文件完成下列练习。其中第一个问题，“在表中哪两个月花费最多”可以怎样得到？ 学生思考、回答。 总结学生的答案。（经过整理后，可以直观观察到） 老师：其中第二个问题，“原因是什么？”可以用怎样的方式解答？ 学生思考、回答。 总结学生的答案。（进行分析和推测） 老师：请大家完成练习。 学生完成练习，教师巡视。 老师请同学回答问题，总结学生第一个问题的答案。 （2月和8月的花费是比较多的，原因是天气寒冷、炎热的原因，造成在公用事业费占绝对比例的电费消耗增加。） 其中，2月和8月的花费是比较多的是直观观察到的，原因是自己根据客观规律所推测的。 老师请同学回答问题，总结学生第二个问题的答案。 （电费的比重是最大的，说明在，我们的日常生活中对电的依赖程度最高。）其中，电费的比重是最大的是直观观察到的，所说明的情况，是我们根据客观规律所推测的。 老师：好，针对这些公用事业资源使用的现象和规律，我们提出节约资源的好做法，来更有效的利用这些资源。 老师请同学回答问题，总结学生第三个问题的答案。 学生：注意关闭不必要的电灯，把电视机插座电源关闭，等等。 老师：好，大家能够用正确的方法，来分析数据、揭示客观规律。现在我们来完成练习册上的第四课的练习一。 学生完成练习，教师巡视。 请学生回答分析结论，学生回答，教师总结学生的答案。 通常情况下初中学生有零用钱，零用钱数量基本在50元以下。 老师：我们得到了一次自己分析问题的锻炼机会，现在我们再来完成练习册上的第四课的练习二。 学生完成练习，教师巡视。请学生回答分析结论，学生回答，然后教师总结学生
新媒体运营数据分析工具
新媒体运营｜新媒体必备的11大数据分析工具 来源：安迪大叔知运营大学 优质的内容是新媒体运营的核心，而数据分析可以帮助我们解决很多问题，定方向、降成本、节开支等等。什么数据最值得去看呢，那必然就是各大自媒体平台的数据，它是新媒体平台中最具有参考性的数据。 必备的新媒体数据分析工具？ 1，新榜 互联网渠道的价值标准：以日、周、月、年为周期,按24大分类权威发布以微信为代表的中国各自媒体平台最真实、最具价值的运营榜单,方便用户了解新媒体整体发展情况,为用户提供有效的参考导向… 2，清博大数据 中国新媒体大数据权威平台：清博大数据拥有清博指数、清博舆情、营广公品等多个核心产品。提供微信、微博、头条号等新媒体排行榜,广告交易、舆情报告、数据咨询...
3，神策数据 多维度数据实时分析，事件分析，漏斗分析，留存分析，分布分析等8大分析模型，轻松搞定数据分析需求。即使调整运营策略，提高运营效果。深度洞察用户行为，深入了解用户是从哪里来，又在哪里消失，找到新的产品增长点，驱动产品优化迭代与提升运营效果，自定义多维度分析场景，可私有化部署的数据分析平台… 4，GrowingIO 实时采集用户行为数据，可视化实时出图。GrowingIO营运数据分析，多维分析更精准GrowingIO拥有国内颗粒度更细致的用户行为洞察系统，帮助运营人员灵活定制推广方案。
5，伯格运营 运营助手，运营管家... 对于企业来说公众号运营的安全很重要，有了伯格运营质量诊断，再加上违规文章库，为公众号的健康起到保驾护航的作用... 6，数说风云 一个实时、维度全面的微信排行与监控工具。微信运营监控，自媒体全行业分类排行榜。