数据分析基本概念
数据的分析与处理
数据的分析与处理一、引言在现代社会中，数据分析与处理成为了各个领域的重要工作。
通过对大量数据的收集、整理和分析，可以获取有价值的信息和洞察力，从而为决策提供支持。
本文将介绍数据分析与处理的基本概念、步骤和常用方法，以及如何有效地应用这些方法。
二、数据分析与处理的基本概念1. 数据分析的定义数据分析是指对收集到的数据进行整理、解释和推断的过程，以发现其中的模式、关联和趋势，从而提供决策支持。
2. 数据处理的定义数据处理是指对原始数据进行清洗、转换和整理的过程，以便于后续的分析和应用。
三、数据分析与处理的步骤1. 数据收集通过各种途径收集数据，包括调查问卷、实验观测、传感器监测等。
2. 数据清洗对收集到的数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值、重复值等，确保数据的质量和准确性。
3. 数据转换将原始数据转换为适合分析的格式，如将文本数据转换为数值型数据，进行编码和标准化等操作。
4. 数据整理对数据进行排序、归类和汇总，以便于后续的分析和可视化。
5. 数据分析应用统计学和机器学习等方法，对数据进行探索性分析、描述性分析、推断性分析等，发现数据中的模式和关联。
6. 数据可视化使用图表、图形和可视化工具，将分析结果以直观的方式展示出来，便于理解和传达。
7. 结果解释对分析结果进行解读和解释，提取有价值的信息和洞察力，为决策提供支持。
四、常用的数据分析与处理方法1. 描述性统计分析通过计算数据的均值、中位数、标准差等指标，描述数据的分布和变异程度。
2. 相关性分析通过计算相关系数或使用回归分析等方法，研究变量之间的关联程度。
3. 预测分析使用时间序列分析、回归分析等方法，预测未来的趋势和变化。
4. 聚类分析将数据分为不同的群组或类别，发现数据中的内在结构和模式。
5. 分类与预测分析使用机器学习算法，对数据进行分类和预测，如决策树、支持向量机等。
6. 文本挖掘与情感分析对文本数据进行处理和分析，提取其中的主题、情感和观点。
《数据分析》教案
《数据分析》教案引言概述：数据分析是一门应用广泛且日益重要的技术，它通过采集、清洗、整理和解释数据，为决策提供有力支持。
本文将从数据分析的基本概念、数据采集、数据清洗、数据整理和数据解释五个方面进行详细阐述。
一、数据分析的基本概念1.1 数据分析的定义：数据分析是指通过采集、整理和解释数据，从中提取实用的信息和洞察力，为决策提供支持。
1.2 数据分析的重要性：数据分析可以匡助我们了解问题的本质、发现问题的原因、预测未来的趋势，并制定相应的决策和策略。
1.3 数据分析的应用领域：数据分析广泛应用于市场营销、金融、医疗、人力资源等领域，为企业和组织提供决策支持。
二、数据采集2.1 数据采集的目的：数据采集是为了获取需要分析的数据，以便进行后续的数据处理和分析。
2.2 数据采集的方法：数据采集可以通过问卷调查、实地观察、网络爬虫等方式进行，根据具体情况选择合适的方法。
2.3 数据采集的注意事项：在进行数据采集时，需要注意数据的准确性、完整性和可靠性，避免数据偏差和误差对分析结果的影响。
三、数据清洗3.1 数据清洗的目的：数据清洗是为了去除数据中的噪声、异常值和缺失值，保证数据的质量和准确性。
3.2 数据清洗的步骤：数据清洗包括数据去重、数据筛选、数据填充等步骤，通过这些步骤可以清理出高质量的数据集。
3.3 数据清洗的工具：数据清洗可以使用Excel、Python等工具进行，根据数据的规模和复杂度选择合适的工具。
四、数据整理4.1 数据整理的目的：数据整理是为了将原始数据转化为可分析的格式，方便后续的数据处理和分析。
4.2 数据整理的方法：数据整理可以通过数据转换、数据合并、数据透视等方法进行，根据具体需求选择合适的方法。
4.3 数据整理的技巧：在进行数据整理时，需要注意数据的一致性、格式的规范性和数据的可读性，以便于后续的数据分析和可视化。
五、数据解释5.1 数据解释的目的：数据解释是为了从数据中提取实用的信息和洞察力，为决策提供支持和指导。
数据分析与应用方案
数据分析与应用方案随着数字化时代的到来，大数据已经成为人们生活和工作中不可或缺的组成部分。
数据分析作为一种技术手段，可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供依据，帮助企业和个人做出更明智的决策。
本文将介绍数据分析的基本概念和应用方案，以及数据分析在不同领域的应用案例。
一、数据分析的基本概念数据分析是指对收集到的数据进行整理、加工和统计，以找出数据中的规律和趋势，并通过对数据进行可视化展示，提供有关信息，帮助人们做出决策。
数据分析的过程包括数据采集、数据清洗、数据处理与建模、数据可视化等环节。
在数据分析中，常用的技术手段包括统计分析、机器学习、深度学习等。
统计分析是通过对数据进行概率推断和参数估计，来总结和表达数据的规律和趋势；机器学习是通过让计算机根据已有的数据自动学习，构建出模型，并用于预测和决策；深度学习是一种基于神经网络的学习方法，通过多层次的神经网络，从数据中学习并提取出高级的抽象特征。
二、数据分析的应用方案1. 市场营销领域的数据分析方案在市场营销领域，数据分析可以帮助企业了解消费者的需求和购买行为，优化产品定位和促销策略。
企业可以通过收集和分析消费者的购买历史、浏览记录、社交媒体数据等，推测他们的兴趣和偏好，从而进行精准广告投放和个性化推荐。
此外，利用数据分析还可以评估市场竞争和预测市场趋势，为企业制定决策提供参考。
2. 金融风控领域的数据分析方案在金融风控领域，数据分析可以帮助银行和保险公司评估风险、预测违约和欺诈行为。
通过分析客户的信用记录、资产负债表和其他相关数据，可以建立风险模型，识别潜在的风险因素，并采取相应的措施加以管理和防范。
此外，数据分析还可以通过对交易数据的实时监控，及时发现可能的欺诈行为，保护金融机构和客户的利益。
3. 医疗健康领域的数据分析方案在医疗健康领域，数据分析可以帮助医院和医生改善医疗服务和治疗效果。
通过分析患者的临床数据、病历和检查报告，可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案和预测预后。
MINITAB数据分析全部课程
程•课程介绍与基础概念•数据输入、整理与描述性统计•图形展示与可视化分析•假设检验与方差分析•回归分析建模预测•多变量统计分析与降维处理•时间序列分析与预测技术•实验设计与质量控制技术目录01课程介绍与基础概念MINITAB软件简介MINITAB是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于质量管理、六西格玛等领域。
它提供了丰富的数据分析工具，包括描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等。
MINITAB软件界面友好，操作简单，适合各个层次的用户使用。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析基本概念课程目标与安排课程目标通过本课程的学习，学员将掌握MINITAB软件的基本操作和常用数据分析方法，能够独立完成数据分析和解读。
课程安排本课程共分为多个模块，包括MINITAB软件基本操作、描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等。
每个模块包含多个小节，通过理论讲解和实例演示相结合的方式，帮助学员深入理解并掌握相关知识和技能。
02数据输入、整理与描述性统计03数据类型与格式设置根据分析需求，设置合适的数据类型和格式，如数值型、字符型、日期型等。
01手动输入数据通过MINITAB 的数据窗口，手动录入数据，适用于小规模数据集。
02导入外部数据支持多种格式的数据导入，如Excel 、CSV 、TXT 等，方便大规模数据的处理。
数据输入方法与技巧数据整理与清洗过程数据排序与筛选对数据进行排序和筛选，以便更好地观察数据分布和识别异常值。
缺失值处理针对缺失值，采用删除、插补或忽略等方法进行处理，以保证数据分析的准确性。
数据转换与标准化对数据进行转换和标准化处理，以满足不同分析方法的要求。
数据分析与统计的基本概念与方法
数据分析与统计的基本概念与方法数据分析和统计是现代信息时代的重要工具，在各个领域都能发挥重要作用。
本文将介绍数据分析和统计的基本概念和方法，帮助读者理解其在实际应用中的重要性和用途。
一、数据分析的基本概念与方法数据分析是指对收集到的数据进行整理、处理、分析和解释的过程。
通过数据分析，我们可以发现数据背后的规律和趋势，提取有用的信息，为决策提供可靠的依据。
数据分析的基本方法包括描述统计分析、推断统计分析和预测统计分析。
描述统计分析是对数据进行概括、汇总和表达，常见的方法有计数、平均数、中位数、众数、频率分布表等。
推断统计分析是通过对样本数据的分析，推断出总体的特征和规律，常见的方法有抽样、假设检验、方差分析等。
预测统计分析则是基于历史数据和趋势，预测未来的发展趋势，常见的方法有时间序列分析、回归分析等。
二、统计的基本概念与方法统计是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科，广泛应用于科学研究、经济管理、社会福利等领域。
统计的基本概念包括总体和样本，参数和统计量，显著性水平和置信区间。
总体是指研究对象的全体，样本是从总体中抽取的一部分。
统计的目的是通过对样本的观察和研究，推断出总体的特征和规律。
参数是总体的特征值，统计量是样本的特征值。
显著性水平是指在一定置信度下，对总体参数的假设进行检验的结果的可靠程度。
置信区间是对总体参数的一个区间估计。
统计的基本方法包括描述统计和推断统计。
描述统计是通过对数据进行整理和概括，得出数据的特征和规律，常见的方法有频数分布、直方图、柱状图、箱线图等。
推断统计是通过对样本数据进行分析，推断总体的特征和规律，常见的方法有假设检验、置信区间估计等。
三、数据分析与统计的应用领域数据分析和统计广泛应用于各个领域，帮助人们更好地理解和应对实际问题。
在商业领域，数据分析可以帮助企业发现市场需求、优化营销策略、进行产品研发等。
在医学领域，统计分析可以帮助研究人员分析治疗效果、预测疾病趋势、评估药物安全性等。
数据分析与统计
数据分析与统计数据分析与统计在当今信息化社会中扮演着重要的角色。
它涵盖了从数据收集到数据处理和数据解释的整个过程，旨在通过统计方法和分析技巧揭示出数据中的规律和隐含信息。
本文将简要介绍数据分析与统计的基本概念、方法和应用领域，以及其对决策和发展的重要意义。
一、基本概念数据分析是指对收集到的数据进行整理、分组、统计和计算，并运用各种数学工具进行数据处理的过程。
数据统计则是指根据已有的样本数据，运用统计学的理论和方法对总体进行预测、推断和判断。
数据分析与统计的关系密切，二者相辅相成，共同构成了科学决策的基础。
二、基本方法1. 数据的收集与整理数据分析与统计的第一步是收集并整理数据。
数据可以通过实地调查、问卷调查、网络数据爬取等方式获得，而整理数据则需要对数据进行清洗、筛选和归类，以便后续的分析处理。
2. 描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结和描述的过程，常用的统计指标包括平均值、中位数、众数、标准差、方差等。
通过这些指标，我们可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布状况，为数据的进一步分析提供基础。
3. 推断统计分析推断统计分析是通过样本数据对总体进行推断和判断的过程。
通过抽样调查和假设检验等方法，我们可以根据样本数据的特征来推断总体的特征，并探索影响总体的因素和规律。
4. 数据建模与预测数据建模是指通过建立数学模型来描述和预测数据的变化趋势和关系。
常用的建模方法包括线性回归、时间序列分析、分类与聚类分析等。
通过模型，我们可以对未来的数据进行预测，并为决策和规划提供支持。
三、应用领域数据分析与统计广泛应用于各个领域，为决策和发展提供科学依据。
以下是一些常见的应用领域：1. 商业决策在市场营销、销售和供应链管理等领域，数据分析与统计用于分析市场趋势、预测销售量、优化供应链等，帮助企业制定有效的经营策略。
2. 金融风控金融机构通过对大量客户数据的分析，可以判断客户的信用风险、预测市场走势、优化投资组合等，从而降低风险并提高盈利能力。
数据分析是什么初识数据分析的基本概念和原理
数据分析是什么初识数据分析的基本概念和原理数据分析是一种通过收集、处理和解释数据来获取有价值的信息和洞察力的过程。
在当今的信息时代，大量的数据被不断积累和产生，如何从这些数据中提取知识和见解成为了一项重要的任务。
数据分析通过运用统计学、数学建模和计算机科学等方法，帮助我们理解数据的含义，揭示数据之间的关联性，为决策和问题解决提供支持。
数据分析的基本概念包括数据采集、数据清理、数据转换和数据可视化。
首先，数据采集是指获取数据的过程，可以通过各种途径如问卷调查、网络爬虫、传感器等来获得数据。
其次，数据清理是指对数据进行清洗和处理，以去除重复、无效或错误的数据，保证数据的质量和可靠性。
然后，数据转换是指将原始数据转化为可分析的形式，常见的方法包括数据抽样、数据归一化和数据聚合等。
最后，数据可视化是将数据以图表、图像等形式直观地展现出来，帮助人们更好地理解和分析数据。
数据分析的原理主要包括统计学和机器学习。
统计学是研究数据收集、数据分析和解释结果的科学，其核心在于概率论和推断统计学。
统计学方法可以通过分析样本数据来推断总体的特征和规律，通过概率模型来描述和预测数据的分布和变化趋势。
机器学习则是一种利用算法和模型来从数据中学习并自动改进和预测的方法。
机器学习算法可以根据给定的输入和输出数据，通过反复训练和优化来构建模型，并利用这些模型来进行预测和决策。
除了基本概念和原理，数据分析还具有一些常用的技术和工具。
例如，数据挖掘是一种通过发现数据中隐藏的模式和关联性来预测未来行为和趋势的技术。
数据挖掘可以应用于市场营销、风险评估、医学诊断等领域，帮助人们做出更准确的决策和预测。
另外，数据可视化工具如Tableau、PowerBI等可以通过直观的图表和仪表盘展示数据，使人们能够更直观地理解和分析数据。
总之，数据分析是一项重要且复杂的任务，可以帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息和见解。
通过掌握数据分析的基本概念和原理，以及运用相应的技术和工具，我们能够更好地理解和应用数据，为决策和问题解决提供支持。
数据的分析和解读
数据的分析和解读在当今信息化的时代，数据成为了重要的资源和工具。
通过对数据的分析和解读，我们可以发现其中的规律和趋势，为决策提供依据。
本文将介绍数据分析的基本概念和方法，并探讨数据解读的重要性和技巧。
一、数据分析的概念和方法1. 数据分析的概念数据分析是指对收集到的数据进行整理、加工和统计，以揭示其中的规律和关联性的过程。
通过数据分析，我们可以发现数据背后的信息和价值，从而对问题进行深入的理解，并做出科学的决策。
2. 数据分析的方法数据分析的方法多种多样，常用的方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
其中，统计分析是最基础也是最常用的方法，它包括描述统计和推断统计。
描述统计主要用于对数据进行总结和描述，包括均值、方差、频数等指标；推断统计则通过对样本进行分析，进而对总体进行推断。
二、数据解读的重要性和技巧1. 数据解读的重要性数据解读是将分析结果转化为实际问题解决方案的过程，它直接影响到决策的质量和效果。
只有通过数据解读，才能从数据中提取出有用的信息，为决策提供科学的依据。
2. 数据解读的技巧（1）全面理解数据背景：在进行数据解读之前，需要充分了解数据的来源和采集方式，以及数据所反映的背景和环境。
这有助于更好地理解数据的含义和局限性。
（2）合理选择分析方法：根据问题的特点和要求，选择合适的分析方法进行数据处理和计算。
不同的问题可能需要不同的分析方法，要灵活运用，确保分析的准确性和有效性。
（3）注重可视化呈现：将数据通过图表等形式进行可视化呈现，有助于对数据进行直观的理解和分析。
同时，可以借助可视化工具对大量数据进行处理和展示，提高分析效率。
（4）注意数据的不确定性：在数据解读过程中，要充分考虑数据的不确定性和可靠性。
避免因数据误差或局限性而导致错误的解读和决策。
三、结语数据的分析和解读是现代决策和研究的重要手段。
通过准确分析数据，我们可以揭示其中的规律和趋势，为决策提供科学的依据。
同时，在进行数据解读时应注意方法的选择和数据的不确定性，以确保分析结果的准确性和可靠性。
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预测的基础在于丰富而稳定的数据收集系统
数据分析社会化目前已实现
优化 • 变化无时无刻 • 分析无所不在 消费者 • 客户信息异常丰富 • 数据分析推进业务发展
业务 • 业务嵌入逐渐丰富 • 新的数据应用范例
数据量呈指数增长
全球每年产生的数据总量(单位：ZB) 2020
当今
2010 IT
• • BI项目以IT为主 科技在业务之前发展
大数据在客户群体识别中的应用
社交网络
通过客户关联关系，深层次 了解其生活状态并获知其强 需求。
大数据在信用风险中的应用
担保关联
通过分析客户担保关系，及 早发现信贷担保中的不稳定 因素。
大数据在交易欺诈检测中的运用
高
组合的策略管理手段 关联分析 评分模型
低
欺 诈 侦 测 率
已知风险
规则判断
欺 诈 误 报 率
客户生命周期
使用频率低 想尝试其他产品 客户流失预测 客户挽留
利润
客户激活 交叉 / 提升销售
对现有服务不满意 受到其 恢复服务 对新的品牌缺乏了解 处于观望状态 忠诚度低 客户获取
利润
客户行为分析 客户利润分析
损失
中止客户关系
时间
起始
发展
成熟
终止
海量异构 数据
我利用大数据平台 和其他工具进行数 据的收集、存储和 清洗。同时与数据 挖掘人员、报表制 作人员、业务统计 分析师合作完成工 作。
业务支持
报表制作人员
数据管理人员
数据架构人员
平台架构人员
我利用图形用户界 面获取现有数据， 并且创建业务报表 或进行业务分析。
我通过编写程序查 询并生成报表。
•信用风险 •欺诈识别与防范 •市场与流动性风险 •操作风险 •客户获取与挽留 •客户细分与透视 •交叉销售/提升销售与 事件触发 •客户流失与防范
风险 智能 财务 智能
•预算与计划 •资产负债管理 •作业成本管理
客户 智能 运营 智能
•战略绩效管理与KPIs •库存管理与渠道优化 •现金管理与优化 •人力资源计划与管理 • IT管理
低 有限识别 基于简单交易 单一账户
未知风险
精准识别
高
基于复杂行为 关联组合
1.5 商业数据挖掘通用方法论
什么是数据分析/挖掘
数据挖掘是一个发现和解释数据中的模式，并用于解决问题的过程
维 度 分 析
建 模 分 析
业 务 目 标
数据
+主题
信息
+规则
知识
+业务经验
决策和行动
分析数据 建立模型 分析建模人员
细分 3
细分 4
高瞻远瞩—发现战略焦点和业务 发展方向
大数据在客户价值提升中的应用
交叉销售
解决客户对产品了解不足的问题，主 动为客户提供一篮子产品。
购买了基金(28%)的客户，还购买下列产品的可能性
0 集合资产管理计划 黄金 国债 第三方存管 1.93 1.56 0.1 0.2 lift=2.26 2.13 0.3 0.4 0.5
预测未来可能 发生的
了解现在正在 发生的
描述过去已经 发生的
数据分析/挖掘的层次
数据分析/挖掘的层次
24
1.4 大数据在客户智能方面的运用
商业数据的外延在迅速增加
商业数据的内涵逐渐明晰 提供客户的信息全 貌，为从理解客户、 营销策划到客户交 互等闭环营销活动 提供数据基础和支 撑。
大数据在商业中的应用
供职于企划部的pierre wack成功预测1973年第 一次石油危机。使得壳牌 集团成功处理了原油价格 上涨的压力。
预测能力的获取
预测能力
对预测的 信心 信息获 取制度 分析的 能力
建于公园前6世纪的德尔菲的阿波 罗神庙,那里的巫女皮提亚向信徒 传达来自”阿波罗的预言”。
预测的渴望源于世界改变的步伐在加快
大数据分析师：能根 据业务目标和数据特 点，选择合适的大数 据产品与分析算法， 并组织好数据清洗、 建模、展示的大数据 分析流程。
带领数据团队，能够 将企业的数据资产进 行有效的整合和管理， 建立内外部数据的连 接；具有数据规划的 能力。
1.3 商业数据分析的阶段与行业运用
数据分析能力的演进
数据分析是业务提升的发动机（答疑解惑） 从数据到信息和智能，发挥价值的过程
1.2 商业数据分析中心建设
从价值链看数据分析对增长的贡献
索洛经济增长模型：
战略企划
营运管理
人力资源管理
市场分析与客户关系 产品研究与开发
进 料 后 勤
生 产
发 货 后 勤
销 售
售 后 服 务
商业分析成熟度模型
商业分析成熟度，是根据企业内对分析技术的使用强度进行评估的，它反映了技术、 组织架构、流程和绩效管理等环节的互相配合，是否能将分析技术、数据以及最终 用户紧密联系起来。 领 先
1791年-2013年美国10年期国债收益率
Ulrich Beck，于20世 纪80年代提出风险 社会概念
"在未来的社会中,不能正确预测趋势将导致企业100% 的失败"。 1985年-2015年美国政策不确定性指数 ——Peter F.Drucker
来源：华尔街见闻
来源： /
客户关系(CRM)管理方面与数据挖掘运用场景
潜在客户
利 润 新 客 户 响应客户
既得客户 低价值 客户
流失客户
被动离开
潜在 客户
响应 客户
普通 客户 高价值 客户 保 持
主动离开
时间 客户分群(市场细分) 交叉销售 产品精准营销 行为信用评分 欺诈侦测 客户保留 客户关系网
发掘潜 在客户
R数据分析：商业数据分析全景之 数据分析基本概念
常国珍 博士
主要内容
•商业数据分析的本质 •商业数据分析中心建设 •商业数据分析的阶段 •大数据数据分析在商业中的运用 •商业数据挖掘通用方法论
2/65
1.1 商业数据分析的本质
商业数据分析=预测 商业数据分析是什么？
预测是回报率很高的投资
在《隆中对》中， 诸葛孔明对未来形 势的预测促成了刘 备三分天下的霸业。
商业数据分析中心的组织架构形式
侧重IT 1) 技术型 - 隶属于IT部门
CIO
2) 虚拟型 – 分散在各部门，虚线表示汇报
财务 运营 研发
IT部门
分析中心
IT部门
集 中 化
分析中心
3) 战略型 – 顶层组织，纵览全局
CEO/CDO 分析中心
4) 分散型 – 完全散布在各个部门
企业
分 散 化
财务 财务 运营
整个企业广泛接受 分析技术 商业分析上升到战 略层面
部分高管开始认识 到分析的价值 开始接受数据与分 析整合的思想 衡量指标：开始考 虑未来的绩效和市 场价值
局部的零星分析 只影响单个或少数业 务活动
利用分析技术实现 创新和差异化优势
衡量指标：数据分 析已经成为企业绩 效和价值的关键驱 动力
衡量指标：非正式的 投资回报率（ROI）
发现: 找出隐藏在数据背后的模式，这些 模式能把数据转化为知识
已发现的知识
模型
把模型用在实际数据上 预测未来的行为 业务用户
应用已发现的知识达成实用的目的 – 例如： 预测
部署:
数据挖掘方法论：CRISP-DM
38
数据挖掘方法论：CRISP-DM
39
数据挖掘方法论：SEMMA
40
统计分析与 商业智能
我是政府、金融、电信、零售、 互联网、电商、医学等行业专门 从事数据分析与云端大数据的人 员。 我利用大数据平台和其他工具进 行数据的收集、存储和清洗。同 时与数据挖掘人员、报表制作人 员、业务统计分析人员合作完成 工作。
• 方差分析、线性回归 • 逻辑回归、多元统计 • 数据可视化
我是政府、金融、电信、零售、互 联网、电商、医学等行业专门从事 数据分析与数据挖掘的人员。 我一般具有工科背景，熟悉各类数 据挖掘算法。可以进行深层次的客 户识别、画像，以满足营销和风险 控制方面的需要。
大数据分析师的发展路径
• Java和SQL 大数据生态 • hadoop生态组件 系统与编程 • nosql数据库的原理及特征 能力 • spark大数据分析框架
* 按照Tom Davenport对业务分析阶段的定义，用来衡量业务分析成熟度的四大支柱包括：出众 的分析能力、受到整个企业的广泛接受、高管的大力支持、远大的发展志向。
商业数据分析中心的功能
数据分析 规划 培训 分析平台建 设
商业数据 分析中心
数据挖掘与 知识积累 业务支持分 析与结果交 付 数据获取与 管理
目前我们所处数据科学的伽利略时代
Nicolaus Copernicus（尼古拉· 哥白尼） 1473—1543
收集了客观的数据，但是理论内容较 少
Galileo Galilei（伽利略· 伽利雷） 1564-1642 数据爆炸式发展，理论开始逐步 涌现，但是理论之间缺乏联系
Isaac Newton（艾萨克· 牛顿 ） 1643—1727 理论的大综合
• 方差分析、线性回归 • 逻辑回归、多元统计 • 时间序列预测
商业 智能
• 报表系统设 计 • 数据可视化
数据挖掘建模师的发展路径
编程能 力 • SAS(或者R、Python、 SPSS Modeler)和SQL 统计分 • 方差分析,线性回归 析 • 逻辑回归,多元统计 • 机器学习 数据挖 • 深度学习 掘 • 复杂网络分析 客户行 •心理学 为分析 •营销理论 •风险理论
我在确保数据安全 的前提下为有需求 的人员提供便捷的 数据访问服务。