数据分析思维的价值与应用

“数据分析思维”的价值与应用

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尊敬的先生女士：

您好! 时值中国大数据浪潮翻滚之际，相信您并不甘心就此沉没，而是力争当大数据时代的弄潮儿！

鉴于您的勇敢与魄力，我们诚邀您参加年度第二期数据分析公益沙龙活动。让我们通过大数据行业实战案例，与业界专家一起探讨“数据分析思维”，相信您定当听有所获，思有所悟！

活动安排：

活动主题

数据分析思维的价值与应用

主讲教师

李军管理学博士计算机硕士高级经济师与工程师十余年金融

行业数据分析信息化经验

许建真年工作经验年数据分析相关工作现担任中原集团数据中

心总监

活动亮点

数据分析

思维

数据分析行业应用案例阐述数据分析思维及其在行业发展中的价值。

大数据时代的舆情

分析

信息传播技术的快速发展使舆情发生时，越早回应越主动，而在大数据时代，不断增强关联舆情信息的分析和预测，才能够做到研判快、预警快、决策快。

活动时间

年月日（星期六）下午

活动地点

北京斌强商务酒店

交通路线

北京广渠路甲号，地铁号线九龙山口出；

号线到双井站，换乘公交等到珠江帝景站下车即到；

附件一：

邀请回执表

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公司地址获知沙龙消息来源

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参会人姓名职务性别电话或者

请仔细阅读和填写以上内容，并签字后于年月日前传真或邮件发送至会务组

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会务联系人：刘老师电话：——

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五大思维能力之教学策略探索(上)

五大思维能力之教学策略探索（上）文／东方之星幼儿教育研究所刘卿陈丽梅东方之星的思维课程直接指向五种思维能力——理解力、判断力、记忆力、解决问题能力和创造性思维能力的培养，这五种能力也是幼儿园其他一些课程非常关注的领域。本文通过对五大能力教学策略的一些分析和讨论，希望能帮助教师更好地把握思维课程中能力培养的关键要素，更有效地实施课程。一、理解力理解力是五种能力中最基础的一种，在学前期，很多教育活动的目标都指向理解力的培养，例如理解某种类别（如三角形）、关系（如方位关系）、规律（如对称）等。 1．归纳与总结鉴于学前儿童的思维特点，在发展理解力的时候，大都遵循“先操作，后总结”的方式。如，在《图案乐园》这个游戏中，要学习“对称” 的排列规律，不是直接由教师讲解，而是先让幼儿用材料进行按规律填补空白的操作，再总结图案的排列规律。所以归纳总结是发展理解力的一个重要策略。课程中经常会出现这样的情况：活动上得热热闹闹，幼儿操作得也很好，操作完了戛然而止，总让人感觉少了点什么。幼儿对事物的感知往往是在感性层面的，怎么把这种感性层面的认识上升到理性层面，使幼儿产生更一般化的概念呢？归纳与总结必不可少。而有效的归纳与总结应把握以下两个要点。对认知点的理解与提炼。既然是理解的活动，对于要认知的目标，教师自己一定要完全掌握。如认识正方形，归纳总结的时候要提出哪些要点，正方形有哪些特征，这些内容在课前教师就应该整理提炼好。虽然幼儿园不同于小学教育，不需要去严格地解释概念和定理的定义，但是不能完全凭感觉走，对概念等随意解释，而要给幼儿一个科学的认识。所以教师在开始活动前，要翻一翻教科书和相关资料，总结和提炼一些要点，这是一个非常必要的过程。转化为通俗的语言表述。认知点往往是一些抽象的概念、规律，对于幼儿来说，要转换为他们能理解的通俗的表述。如，在《图形娃娃》这个游戏开始的活

数据分析的思维技巧

数据分析的思维技巧在我对数据分析有限的认识上（因为无知到没有认知），往往会看到一些秀技性的数据分析图表，以及好看的词云等等。年少无知的我，只想啪啪啪鼓掌伴随一声“卧槽，真牛逼”，然后在被秀了一脸后，并没有明白对方想说什么，空有一副好皮囊而没有灵魂。分析是为了给出偏好的，也是洗脑的一种重要手段，洗不洗的成功就要靠本事了。于是问题产生了，你的分析是为了干啥，通过哪几个角度达到哪几方面的目的。以下为我对几个技巧的认识想法：一、象限法就是划定几个坐标轴，让每一个数据在象限中找到自己的角色，比如打工这个事吧，就是要让你忙，就是要给你一堆事，于是重点出来了，这么多事孰重孰轻，孰急孰缓，跟打工皇帝学时间管理，事情要按照紧急程度和重要程度进行划分，以此给自己做事排序。二、多维法从个人理解来看，多维法和象限法联系紧密，无非就是象限法之间的界限清晰明显，多维法之间的维度不是严格意义的隔开，比如高度、富有、颜值，这到底算象限分类还是维度分类，或者说当象限多了，采用多维来理解效果更好，比如富有的家庭一般孩纸整体相对更高一些，维度与维度之间是有相对联系的，虽然不是那么绝对，但是也不是完全不相关。

但是多维法呢，正是由于维度与维度之间的关系，会导致整体维度情况和细分维度情况来看起来会有失真，最典型的例子是田忌赛马，上中下三个维度的马均是齐王更厉害，那么跑马结果田忌胜了。性别歧视在工作学习中经常会碰到，但是通过男女入取率判断性别歧视合适么，每个学院的女生录取率都高，但是整体入取率女生低的情况也不是不能出现，那么这到底是哪种性别歧视呢，数字不会骗人，但是分析洗脑会骗人，分析思维不对容易骗自己。为了解决辛普森悖论，可以通过切方块的方式，不断缩小分析的维度，不断深入挖掘，可以有效了解真实情况。三、假设法数据分析对下是有一系列材料做支撑，对上是为决策或了解情况提供支撑，只有下面有素材，才能为上面提供科学合理研判。那么问题出来了，如果没有材料做支撑，那怎么办。简单，没有条件那就为它创建条件嘛，我先假设一个基础，然后根据这个基础大肆分析，水平体现出来了，偏好结论也体现出来了，其实很多现实问题是没有那么多切实完整的基础资料的，有的就是一个感觉，有的就是一个偏好。这也是咨询圈常见的套路，虽然不是严格意义的1+1=2，但是可以严谨告诉别人1+1>1，而且面对那么多的未知，不将几个未知进行假设，如何区解决更多的未知。四、指数法一直觉得，指数法是一个装逼指数最高的方法，首先指数就已经狠专业了，在专业的基础上进行专业的分析，还有什么更专业的事情么。但是

大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告优选

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名大数据产业高端人才，形成500亿元大数据产业规模，建成国内重要的大数据产业基地，大数据应用人才在的需求量也将越来越大。 2）大数据行业发展趋势整体来看，2017 年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了 234 亿元，和2016年相比增速超过 39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。 “大数据技术与应用”是个新兴专业必能带动”IT时代“走向”DT时代”。2016年国家发展改革委、工业和信息化部、中央同意贵州省建设国家大数据（贵州）综合试验区，这也是首个国家级大数据综合试验区。此举旨在贯彻落实《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发201550号），加快实施国家大数据战略，促进区域性大数据基础设施的整合和数据资源的汇聚应用，发挥示范带动作用中国国家信息中心发展，在2017年发布的《中国大数据发展报告》显示贵州的大数据发展政策环境指数居全国第一，贵州各级政府在大数据这件事情上给企业也提供了许多的政策支持。随着贵州大数据产业的发展，贵州正吸引越来越多年轻人创业寻梦，吸引本土人才的回流。年轻人的选择，代表了趋势，聚人气的地方，一定有发展。在贵州大数据政策的指引下，走上了快速发展的通道。我们的发展速度也反映了贵州速度，据我所知，贵州省大数据相关企业已经达到8900家。

分析问题的7种思维方法

史上最全｜分析问题的7种思维方法（职场人必备）2018-07-25 21:00 不管是在职场中还是生活里，我们都会遇到很多问题，如果没有清晰全面的思维方式，问题面前，势必难上加难。今天，给大家带来一些经典好用的思维方式，其中如思维导图、金字塔原理等都是小培个人力荐的哦～也希望朋友们学起来，用起来，遇到问题时候快速分析，解决掉它们！以下信息均整合于网络各处，小培仅做汇编分享。来源：@培训人社区转载请予以说明 6顶思考帽法白色思考帽、绿色思考帽、黄色思考帽、黑色思考帽、红色思考帽、蓝色思考帽。英国学者爱德华·德·博诺（Edward de Bono）博士开发。 “6顶思考帽”提供了“平行思维”的工具，避免将时间浪费在互相争执上。强调的是“能够成为什么”，而非“本身是什么”，是寻求一条向前发展的路，而不是争论谁对谁错。在工作中运用6顶思考帽，将会使混乱的思考变得更清晰，使团体中无意义的争论变成集思广益的创造，使每个人变得富有创造性。但人不能同时戴2顶帽子，所以采用这种方法可以让你好几种情绪中进行平行思考。

人的思维是通过提问来引导的，一个人是积极还是消极，取决于他给自己提的问题。同样的下雨天，消极的人在统计因为下雨，给自己带来的损失，积极的人在问自己下雨我可以做哪些有意义的事情。 SWOT分析法四个英文单词的缩写，Strengths Weaknesses Opportunities Threats。最早由美国旧金山大学管理学教授提出，由哈佛大学商学院的安德鲁斯教授1971年在《公司战略概念》中最终确立。

用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。对于优势和弱势是内部环境的分析，机会和威胁是对于外部环境的分析。这个模型可以用于多种方面，任何和商品，贸易，竞争有关系的都适用，而人也是一种商品。在工作中，这个模型同样可以帮助你理清现状，分析问题。麦肯锡7步分析法来源：麦肯锡公司善于解决问题的能力通常是缜密而系统化思维的产物，任何一个有才之士都能获得这种能力。有序的思维工作方式并不会扼杀灵感及创造力，反而会助长灵感及创造力的产生。咨询公司解决问题的方法，不仅对于解决企业问题非常有效，对于解决任何需要深入思考的复杂问题都值得借鉴。

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期２４２０１４年４月１０日计算机教育ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６中图分类号：Ｇ６４２大数据分析及其在医疗领域中的应用邹北骥（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３）摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗大数据分析的目的、意义和主要方法。关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘１大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理还难以实现。互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数据量达到１０００ＰＢ，即１０亿ＧＢｔ２１。推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技术通过给每个物品贴上标签并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

读书笔记｜《数据分析思维：分析方法和业务知识》

读书笔记｜《数据分析思维：分析方法和业务知识》 ● 笔记 ●第1篇方法 ●第1章业务指标 ●如何理解数据 ●弄清楚每一列的含义 ●对数据进行分类 ●用户数据：我是谁 ●性别 ●年龄 ●地区 ●行为数据：我做了什么 ●点击某个菜单的次数 ●分享量 ●收藏数 ●产品数据：卖什么 ●文章标题 ●日期 ●阅读量 ●常用的指标 ●用户数据指标 ●日新增用户数 ●一个产品如果没有用户增长，，用户就会慢慢减少 ●活跃率 ●= 活跃用户数/总用户数 ●日活跃用户数 ●周活跃用户数 ●月活跃用户数 ●注意：统计人数要去掉重复的数据，同一个人在一个区间里面只计算一次 ●留存率

●= 第1天新增用户中，在第N天使用过产品的用户数/第1天使用过产品的用户数 ●次日留存率（N=2) ●第7日留存率（N=7） ●第30天留存率（N=30） ●为什么关注留存 ●留存可以评估产品功能对用户的粘性 ●留存低 - 粘性小 - 就要找到用户流失的原因 ●行为数据指标 ●PV - Page View 访问次数 ●UV - Unique View 访问人数 ●转发率 ●= 转发某功能的用户数/看到该功能的用户数 ●转化率 ●店铺转化率= 购买产品的人数/到店铺的人数 ●广告转化率= 点击广告的人数/看到广告的人数 ●K因子 - K factor ●平均每个用户向多少人发出邀请*接收到邀请到人转化为新用户的转化率 ●当K>1时 - 新增用户数就会像雪球一样增大 ●当K<1时 - 新增用户数到某个规模时就会停止通过自传播增长 ●产品数据指标 ●总量 ●成交总量 ●成交数量 ●成交总额GMV - Gross merchandise volume - 流水 ●= 销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额 ●访问时长 ●人均 ●人均付费（ARPU 或客单价）= 总收入/总用户数 ●ARPU - Average revenue per user ●付费用户人均付费（ARPPU) = 总收入/付费人数

人人都应该掌握的9种数据分析思维

人人都应该掌握的9种数据分析思维说到数据分析，啤酒和尿布的例子大家应该都听腻了。再具体、深入一些的内容，往往因为数学就令很多人望而却步了。今天给大家分享9个不带数学推导的数据分析思路，希望大家能喜欢~ 思维01 分类分类分析的目标是：给一批人（或者物）分成几个类别，或者预测他们属于每个类别的概率大小。举个栗子：“京东的用户中，有哪些会在618中下单？” 这就是个典型的二分类问题：买or不买。

分类分析（根据历史信息）会产出一个模型，来预测一个新的人（或物）会属于哪个类别，或者属于某个类别的概率。结果会有两种形式：形式1：京东的所有用户中分为两类，要么会买，要么不会买。形式2：每个用户有一个“会买”，或者“不会买”的概率（显然这两个是等效的）。“会买”的概率越大，我们认为这个用户越有可能下单。如果为形式2画一道线，比如0.5，大于0.5是买，小于0.5是不买，形式2就转变成形式1了。思维02 回归回归任务的目标是：

给每个人（或物）根据一些属性变量来产出一个数字（来衡量他的好坏）。举个栗子：每个用户在618会为京东下单多少钱？注意回归和分类的区别在：分类产出的结果是固定的几个选项之一，而回归的结果是连续的数字，可能的取值是无限多的。思维03 聚类聚类任务的目标是：给定一批人（或物），在不指定目标的前提下，看看哪些人（或物）之间更接近。注意聚类和上面的分类和回归的本质区别：分类和回归都会有一个给定的目标（是否下单，贷款是否违约，房屋价格等等），聚类是没有给定目标的。

举个栗子：给定一批用户的购买记录，有没有可能分成几种类型？（零食狂魔，电子爱好者，美妆达人……）思维04 相似匹配相似匹配任务的目标是：根据已知数据，判断哪些人（或物）跟特定的一个（一批）人（或物）更相似。举个栗子：已知一批在去年双十一下单超过10,000元的用户，哪些用户跟他们比较相似？思维05 频繁集发现频繁集发现的目标是：找出经常共同出现的人（或物）。这就是大名鼎鼎的“啤酒和尿布”的例子了：

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。专业背景近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测专业发展现状填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。专业示例笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

儿童思维的五大特点

儿童思维的五大特点 /h1 特点一、模仿思维孩子喜欢模仿,这可不是他的错,因为这是他的思维特点所决定的。听听这个有趣故事:尼克和他的爸爸一起去探望祖母。火车上,尼克时时把脑袋伸出窗外。爸爸说:“尼克,安静些!别把脑袋伸出窗外。”但尼克仍然把脑袋伸出去。于是爸爸很快地拿掉了尼克的帽子,飞快地把它藏在身后,说:“看,帽子被风吹掉了。”尼克害怕了,他哭了,想找回帽子。爸爸说:“吹声口哨,帽子或许就会回来的。”尼克凑到车窗外,吹起了口哨。爸爸很快地把帽子放到尼克的头上。“哦,真是个奇迹。”尼克笑了。他很高兴,模仿爸爸的动作,飞快地拿掉爸爸的帽子丢出窗外,“现在该轮到你吹口哨了,爸爸!”他快活地说。小尼克以为爸爸的帽子也能找得回来呢。孩子学习的方式主要是在模仿。他们的模仿能力是很强的,但只是简单地模仿。所以在孩子面前,你要更好地约束自己,避免那些不好的坏习惯让孩子模仿。特点二、单向思维如果你教给孩子1+1=2,但你千万别认为他已经懂得2-1=1,因为他只能从左边推到右边,不能从右边推到左边。又如,两只同样矮而宽的杯子装着同样多的水,其中一只杯子中的水被倒入另一只高而窄的杯子里,那么让孩子比较哪个杯子里的水比较多时,可能就会出现高而窄的杯子里水多的时候,因为这时他还不能很好的利用运算来解决问题,而利用的只是他们仅有

的直观经验。所以在传授孩子知识时不能想当然地认为他也能自己做一些逆向思维。特点三、形象思维你在孩子简单运算的时候,比如还是1+1=2,知道1+1为何等于2对于孩子来说是一个质的飞跃。如果您说一支铅笔加上一支铅笔,等于两支铅笔;一个苹果加上一个苹果等于两个苹果,他知道了1+1=2的道理,但以后他在算1+1=2的时候,也还是要借助实物的。经过形象思维的积累,他才能从一个一个的实物中提取出抽象的数字概念。所以在教宝宝学数学更要利用直观教具,让幼儿自己从实物中得到抽象概念。特点四、主次不分有这样一个小笑话,杰克放学回家,母亲看见他满脸血迹,就问道:“杰克,你又打架了?怎么丢了两颗牙齿!”杰克急忙说道:“妈妈,牙齿没有丢,我把它们放在口袋里了!”可见,孩子完全没有搞清楚妈妈的意思,妈妈责备的是他又和别人打架了,他却说牙齿没有丢。从孩子的观念来看,牙齿确实没有丢,因为丢的意思对他们来说是找不到了,不见了,而他的牙齿还放在口袋里这能算丢吗?还有一则笑话,也能说明这个问题。一个母亲对孩子说:“留神别吃下苹果里的虫子。”宝宝说:“为什么我要留神呢?该让它留神我才是。”这才是孩子的可爱!所以,幼儿说话抓不住问题的关键,父母要保持足够的耐心来倾听。特点五、单维思维

五种简要分析数据的方法(原创+整理版)

五种简要分析数据的方法无论是负责管理的同事还是销售一线的小伙伴，都会发现数据分析的重要性，但是在工作中，我发现很多小伙伴们都不太会处理数据，更不会明白数据取经团小伙伴们做的大量“数据清洗”工作，当然中间可能涉及到编程，数据取经团小伙伴们的能力可是杠杠的，我作为外行，是不敢班门弄斧的，如下从管理和销售方面简要讲讲我的数据分析方法。（感谢统计学老师）首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么? 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。下面一一给你一一介绍。(本文用到的指标和维度是同一个意思) 一、【对照】【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。图a毫无感觉

图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选产品丶监控增量等，这些过程就是在做【对照】，决策BOSS们拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。呜呜，虽然法律增量少，好歹还是在涨啊二、【拆分】分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析拆分不等于分析，呃，分析包含拆分，拆分能帮助我们找出原因（这简直是终极意义啊）。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。很多小伙伴都会用这样的口吻：经过数据拆分后，我们就清晰了……。不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的？

七年级道德与法治五种思维模式、答题技巧

五大思维模式初中品德课运用的“五大思维”主要有并列、因果、辩证、层进、混合五种思维，其中并列思维便于掌握，使用频率最高。辩证思维例题一： 2014年“冰桶挑战赛”活动的视频在微博上热传。所谓“冰桶挑战赛”就是要求参与者在网上发布自己被冰水浇遍全身的视频内容，然后便可要求其他人来参与这一活动，目的是让更多的人知道被称为“渐冻人”的罕见病，希望达到募捐善款的目的。这种以游戏的方式来宣传救助罕见病“瓷娃娃”的活动，引起了很多人的响应。当活动来到你身边时，你会参与吗？请说说你的理由。答案一：我会参与“冰桶挑战赛”活动。我们生活的社会是一个互帮互助的社会，更应该是一个人人互相关爱的社会。在参与社会公益活动的过程中，我们既承担着社会责任，又在帮助他人，并使自己的价值在奉献中得以提升，还会带动更多人参与进来，积极投身公益事业。这是对生命的尊重和肯定。我们在维护他人生命健康的同时也提升了自己生命的价值。这有助于和谐社会的创建，密切了人际关系，符合社会主义核心价值观的要求，是精神文明创建活动的又一种形式，值得肯定和提倡。答案二：我不会参与“冰桶挑战赛”活动，这不符合公益活动的初衷。参加公益活动是每个公民的责任和义务，但是公益活动应该是内容大于形式，而追求形式上的夺人眼球，违背了公益事业的宗旨。但是参与的人只是为了娱乐游戏，哗众取宠，并没有转化为关爱“渐冻人”的实际行动，这样使实际救助效果大打折扣。“冰桶挑战赛”也不是合适每一个人，对体质偏弱的人会造成伤害。而且冰水的制作要耗费大量的资源，这也不是活动的初衷。另外，个人的力量是有限的，救助更应该需要国家、社会发动各方面的力量，而仅仅靠这个活动来救助是很有限的。应该采用更为积极有效的方式来投身到救助活动中，真正使“渐冻人”感受到社会的温暖和保障。例题二：现代社会，宠物狗作为人类的亲密伙伴，已经成为许多人的“家庭成员”。在很多小区，闲暇时人们“遛狗”成了小区一景，甚至有的小区专门建立了“遛狗小区”。实施一段时间后，人们褒贬不一。你赞成建立“遛狗专区”吗？答案一：赞成。这是一种人与人之间宽容、理解、与人为善的表现。遛狗是一种正常的生活情趣，可以排遣寂寞，可以健身娱乐，有益身心健康。建立遛狗专区，可以让更多的人更好地享受遛狗的乐趣，同时也可以避免宠物伤人，减少遛狗对小区交通、环境的影响。答案二：不赞成。这样做并不能真正解决“遛狗”所产生的问题。遛狗是一种健康的生活情趣，但是建立遛狗专区，无形中剥夺了其他人的权利，压缩了其他人的生存和生活空间，而且，建立遛狗专区，并不能杜绝一些人在遛狗专区外遛狗，狗也难免越界跑到遛狗专区以外，这样，反倒使“遛狗区”无限扩大，不如不设立。总之，设立无法律依据，有侵权嫌疑，实施操作难度大，不赞成这种做法。例题三：

大数据带来的四种思维

大数据带来的四种思维 2015-02-01 10:31 来源：学习时报张义祯近年来大数据技术的快速发展深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相关关系。事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为，大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。总体思维社会科学研究社会现象的总体特征，以往采样一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是，统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的，其历史不足一百年。如今，技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说，在大数据时代，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从样本思维转向总体思维，从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。容错思维在小数据时代，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”，因此，就必须十分注重精确思维。然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析，这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面

企业家应具备的五大思维

企业家应具备的五大思维企业家是运用智力、精力、能力对自己投资或受聘的企业，进行经营管理并创造经济和社会效益的卓越的企业管理者。当今市场，千万企业你方唱罢我登场，各领风骚三五年，竞争日益激烈，形式更加纷繁复杂。那么，企业间的竞争靠的是外化的品牌、广告、形象、公关、服务吗?靠的是更加深层的战略、资本、商业模式吗?回答是否定的，这些都是企业经营活动的必不可少的手段。企业间竞争的真正核心是创造并运用这些经营手段的企业家思维。那么，当今企业家应该具备什么样的思维，笔者认为，一个企业家的思维，既有与各行业卓越人士相同的追求卓越，不断超越自我的思维特征，更有经营企业的特殊思维。主要有共赢思维、超前思维、整合思维、危机思维、哲学思维五种形式。共赢思维企业家在思考企业生存和发展时，不是孤立的从企业自身的利益出发，而是寻求为同行业、同地域企业做大做强的宏观战略与策略，然后通过企业自身的努力，获得自己应有的份额，而不是思考如何将竞争对手置于死地。好记星在2004年开发市场时，确定了“要把市场总量放大、从原有的品牌中分掉一些市场、颠覆整个市场格局”的三条策略，最终目标是：成为电子词典市场老大，成为学生英语教育市场老大。为此，他们从当时市场三大主力品牌好易通、记忆宝、文曲星中各取一个字，即好易通之“好”，记忆宝之“记”，文曲星之“星”，创造了一个“兼济天下”的品牌--“好记星”。从2004年5月启动市场以来，他们强化“学英语，单词是关键”的差异诉求，“一台好记星，天下父母情”的情感诉求，配以央视黄金时段的广告发布，保健品式整版报纸广告的广告模式，电视购物与终端POP双管齐下的渠道策略，使英语电子词典市场迅速升温。不仅好记星旺销，也带动了老品牌的销售，同期还涌现出乾坤英考王、e考通、e百分、ee星、诺亚舟新品牌电子词典。经过3年，好记星牢牢的坐上了英语电子词典头把交椅。2004年销售额2亿，2005年12亿，2007年达到创纪录的20亿。当今市场，任何企业都无法独占，与其时时想着对手，把精力、手段、财力放在吃掉同行上，不如把精力、手段、财力放在把市场做大上，蛋糕做大了，企业分得的那份数量自然会增加，同行业的企业也可以从中获益，成为真正的竞争队友。如果击垮了竞争对手，既失去了竞争者，也失去了激励者。如同体育场上的长短跑竞赛，如果没有跟跑者，一个人的跑步，既孤独，也寂寞，很难创造好的成绩。有了跟跑者的追逐，跑在前面的运动员，哪敢掉以轻心。其实共赢思维的本质就是“利人”思想。华人首富李嘉诚在总结自己从商心得时说：做生意要“打出以利人为先的牌”，“小利不舍，大利不来”。透过李嘉诚的心得，我们可以看到，李嘉诚之所以成为华人首富，其共赢思维更是重要因素之一。因此，新世纪企业家要想在市场上获得更大的份额，一定要树立“利人利己”的共赢思维，

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

数据分析的五大思维方式

发现很多朋友不会处理数据，这个过程叫做数据清洗，中间可能涉及到编程，分析人员是应该学点编程的，后面抽时间给大家介绍一下，今天不讲这个。那今天讲什么呢？今天要讲数据分析的五大思维方式。首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么？目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。下面零一给你一一介绍。（本文用到的指标和维度是同一个意思）第一大思维【对照】【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。图a毫无感觉图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。

这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选款测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做【对照】，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。第二大思维【拆分】分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的。我们回到第一个思维【对比】上面来，当某个维度可以对比的时候，我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候？或者根本就没有得对比。这个时候，【拆分】就闪亮登场了。大家看下面一个场景。运营小美，经过对比店铺的数据，发现今天的销售额只有昨天的50%，这个时候，我们再怎么对比销售额这个维度，已经没有意义了。这时需要对销售额这个维度做分解，拆分指标。销售额=成交用户数*客单价，成交用户数又等于访客数*转化率。详见图c和图d 图c是一个指标公式的拆解

课程名称大数据分析与应用

课程名称：大数据分析与应用一、课程编码：课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士三、先修课程：无四、教学目标通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。五、教学方式课堂学习、研讨班与应用实践六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；

数据分析的基本思想

用数据说话，就是用真实的数据说真实的话！真实也可以理解为求真务实。那么，数据分析就是不断地求真，进而持续地务实的过程！用一句话表达就是用数据说话，用真实的数据说话，说真话、说实话、说管用的话。 1．用数据说话数据本不会说话，但是面对不同的人时，就会发出不同的声音。现在我们以《荒岛售鞋》这个老故事为引例，从数据分析的角度来解读，看看能不能开出新花？为防止大家案例疲劳，我尽量用新的表达方式把故事罗嗦一下！话说郭靖和杨康，被成吉思汗派去美丽的桃花岛进行射雕牌运动鞋的市场拓展。郭靖和杨康一上桃花岛就惊讶地发现这里的居民全部赤脚，没有一个穿鞋的，不论男女还是老少，莫不如此。杨康一看，倒吸了一口凉气，说：唉！完了，没啥市场！郭靖却不这么认为，马上掏出了新买的IPHONE4G给铁木真打了个长途加漫游的汇报电话。面对桃花岛这个空白的市场，郭靖电话里这么说：“桃花岛人口众多，但信息闭塞。现在全岛居民，全部赤脚。在运动鞋市场上没有任何竞争对手，茫茫蓝海，市场将为我独霸！可喜，可喜啊！”这个时候，咱现场做个调查，假如你是成吉思汗，你会怎么抉择？（投资Y1人，不投资的N1人。）这个时候杨康听不下去了，马上抢过电话，说到“大汗，别听郭靖瞎嚷嚷！市场虽然没有竞争，但并不就一定是蓝海。在全球化竞争的大背景下，这么轻而易举的就让我们找到了蓝海，您觉得可能吗？难道阿迪、耐克、彪马、锐步这些国际巨头都是棒槌，会发现不了？我看肯定是岛上几百年不穿鞋的生活习惯，短期内无法改变，所以各路群雄，都只能望而止步！可惜，可惜啊！”听了杨康的论述，铁木真又该如何选择呢？请大家举手表态。（愿意投资Y2人，不愿意投资的N2人。）姜是老的辣！成吉思汗比较理性，他只说了一句：“继续调研，要用数据说话！”就把电话挂了！一个星期之后，杨康率先给BOSS汇报了。不过他没有选择打电话，而是改发E—MAIL。原因有三：一是全球通资费太高了，钱要省着点花；二是杨康有点小人，他担心郭靖听了他的表述后，剽窃他的思想；三是他写了一份详细的调研报告，电

管理者的五大思维 ----如何提升管理效率

管理者的五大思维----如何提升管理效率活动主题：管理者的五大思维 ----如何提升管理效率活动地点：杭州市区（酒店待定）活动时间：2011年8月31日下午13：30––17：30 请提前30分钟入场活动费用:免费报名方式: 活动说明课题背景 BACKGROUND 目前中小型民营企业正处于受银根紧缩、外汇压力的环境，日趋激烈的全球化市场竞争实际是人才的竞争，员工是企业最重要的资源，企业面临招工难？制度落实难？留人、育人、砍人系统如何建立？如何转变员工的思维模式、提高员工的行动力，加强团队凝聚力，如何预防推卸责任？如何协调各部门沟通？如何打造一个有文化的团队？在上下游企业倒闭对本企业发展产生严重影响的情况下，企业如何化险为夷，顺利度过这次危机？重复旧的行为，只能得到旧的结果。重复错误的行为，只会持续出错！学习他人证明有效的方法，节省您摸索的时间，特邀中国最具影响力的企业运营专家贾洪波老师共同与您探讨如何修炼企业内功！课程内容 SUMMARY 如何分辨自己的思维模式、如何应用到工作中针对企业人难招、人才流失、人才储备的操作建议如何建立人才开发和淘汰机制制度落实的操作建议如何打造一个有文化、凝聚力的团队管理者的五大思维

----如何提升员工的执行力第一部分：责任思维 1、优秀管理者的共同特点：责任思维 2、管理者的两种思维方式 3、透过责任思维来引出两条操作建议第二部分：成果思维 1、什么是真正的成果？（苦劳和功劳） 2、企业和客户的关系，老板和员工的关系 3、任务VS成果 4、企业靠成果生存，员工靠成果发展 5、管理干部要什么？企业老板要什么？第三部分：狼性思维 1、建立提升以及淘汰机制 2、建立培训及开发人才机制 3、如何建立危机感第四部分：管理的操作建议

大数据带来的四种思维

大数据带来的四种思维作者：张义祯近年来大数据技术的快速发展深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相关关系。事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为，大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。总体思维社会科学研究社会现象的总体特征，以往采样一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是，统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的，其历史不足一百年。如今，技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析

数据的主要方式。”也就是说，在大数据时代，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从样本思维转向总体思维，从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。大数据是数据数量上的增加，以至于我们能够实现从量变到质变的过程。如：照片到电影，一分钟一张，一秒钟一张，一秒钟24张成了电影量变质变定律有时间阶段发展影响和空间相关关联影响离散思维向连续思维转换让我来告诉大家，美国有一家创新企业https://www.360docs.net/doc/eb10156465.html,。它可以帮助人们做购买决策，告诉消费者什么时候买什么产品，什么时候买最便宜。预测产品的价格趋势。这家公司背后的驱动力就是大数据。他们在全球各大网站上搜集数以十亿计的数据，然后帮助数以十万计的用户省钱，为他们的采购找到最好的时间，提高生产率，降低交易成本，为终端的消费者带去更多价值。在这类模式下，尽管一些零售商的利润会进一步受挤压，但从商业本质上来讲，可以把钱更多地放回到消费者的口袋里，让购物变得更理性。这是依靠大数据催生出的一项全新产业。这家为数以十万计的客户省钱的公司，在几个星期前，被ebay以高价收购。