数据分析在互联网行业的应用
大数据对互联网行业的影响及应用分析
大数据对互联网行业的影响及应用分析互联网作为信息时代的产物，不断地在发展和改变着我们的生活。
而在信息时代背后，大数据则是互联网的核心。
大数据是伴随着互联网产生的，它将数据化信息、计算机科学和先进的统计分析方法相结合，实现了从数据中获得更多价值的方法。
大数据在各个领域都得到了广泛的应用，在互联网行业中，更是扮演了重要的角色。
本文将探讨大数据对互联网行业的影响及应用分析。
一、大数据对互联网行业的影响大数据的出现，在很大程度上影响了互联网行业。
它使得互联网的运营变得更加精准和高效，同时，大数据也增强了企业的竞争力。
1、提高了精准化运营能力大数据可进行精细化的用户画像，对用户数据进行深入的分析，帮助企业进行个性化和精准化的运营。
通过对用户的兴趣、行为习惯等方面进行分析，可以实现更充分、全面的数据开发，从而形成一整套从运营模式到产品研发的全面优化方案。
有了这些数据支撑，企业可更有针对性地推出营销活动，提高营销效果，并且还能够不断提升用户的忠诚度。
2、提高了竞争能力大数据技术让互联网企业更加深入地了解用户，同样也更快地捕捉了竞争对手的信息。
通过深入的数据分析，企业可以发现自己在竞争环境中的优势和不足，分析竞争对手的策略和优势，进而优化自己的业务，提高自身的竞争能力。
二、大数据对互联网行业的应用在互联网行业中，大数据应用形式多种多样，主要具体体现在以下三个方面：1、营销推广随着大数据的应用，企业可以通过更准确的营销推广，获取更高的广告转化率。
同时，也为企业带来了更多营销思路的变化。
对于多元化、复杂化的用户群，企业可通过大数据设计不同的营销策略以更深入、全面地了解和满足用户需求。
2、风控管理在互联网行业，风控管理极其重要。
通过对用户数据进行深入分析，企业可以发现安全漏洞，加强风险管理。
现在的互联网金融便是利用大数据建立风控模型，提高监管和金融服务的体验。
3、数据分析在互联网行业中，数据分析则是应用大数据的重要方式。
大数据分析对互联网行业的意义和价值
大数据分析对互联网行业的意义和价值近年来，随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据分析逐渐崭露头角，成为各行各业的利器。
其中，互联网行业作为信息量最大的领域之一，大数据分析对其意义和价值尤为重要。
本文将从十个角度探讨大数据分析在互联网行业的意义和价值。
第一，挖掘用户需求。
通过大数据分析，互联网企业可以收集并分析用户海量的数据，了解用户的需求和习惯。
比如，通过用户搜索数据的分析，互联网企业可以了解用户感兴趣的内容和产品，并根据用户的需求进行优化和创新。
第二，提高精准营销。
大数据分析可以将用户数据和消费行为数据进行关联和分析，从而实现精准营销。
比如，互联网企业可以通过分析用户的浏览记录和购买历史，推荐符合用户兴趣和需求的产品，提高销售转化率和用户满意度。
第三，提升用户体验。
通过大数据分析，互联网企业可以了解用户在使用产品或服务时的行为和反馈，从而提升用户体验。
比如，通过用户数据的分析，可以发现产品的使用痛点和改进空间，并及时优化产品和服务，提高用户的满意度和忠诚度。
第四，优化运营成本。
利用大数据分析技术，互联网企业可以分析各个环节的数据，找出流程和成本的瓶颈，并进行优化。
比如，通过数据分析，可以发现运营中的资源浪费和效率低下的问题，并采取相应的措施，降低运营成本，提高企业效益。
第五，改进产品和服务。
大数据分析可以帮助互联网企业了解用户对产品和服务的评价和反馈，从而发现问题和改进空间。
比如，通过用户数据的分析，可以了解用户对产品的评分和评论，从而改进产品的功能和性能，提高用户的满意度。
第六，提高安全性和防护能力。
随着互联网的普及，信息安全问题日益突出。
大数据分析可以通过对用户数据和网络流量的监控和分析，识别潜在的安全风险和威胁，并加强对系统的防护和安全性，提升互联网行业的整体安全水平。
第七，促进创新和发展。
大数据分析为互联网企业提供了更多的数据支持和决策依据，为创新和发展提供了有力的保障。
比如，通过对市场数据和用户数据的分析，可以预测市场趋势和用户需求，从而指导企业的产品开发和市场推广，促进企业的创新和发展。
互联网行业的数据分析报告
互联网行业的数据分析报告随着互联网的快速发展，数据已经成为互联网行业的重要资源。
通过对海量数据的合理分析，企业可以了解市场趋势、消费者行为、产品改进等信息，从而指导决策并提升竞争力。
本篇文章将从互联网行业的数据来源、数据分析方法以及数据分析在互联网行业中的应用进行探讨。
一、互联网行业的数据来源互联网行业的数据来源主要包括以下几个方面：1. 用户数据：互联网企业通过用户注册、登录、浏览、购买、评论等行为收集并生成大量的用户数据，如个人信息、消费行为、偏好等。
这些数据可以帮助企业了解用户的需求和兴趣，为用户提供个性化的服务。
2. 网络日志数据：互联网企业通过服务器日志、网站日志等采集网络请求、访问行为、错误日志等信息。
通过分析这些数据，企业可以了解网站的访问量、访问路径、用户使用习惯等，为网站的优化和改进提供数据支持。
3. 社交媒体数据：随着社交媒体的兴起，用户在社交媒体上产生大量的内容，如微博、微信、QQ空间等。
互联网企业可以通过采集社交媒体数据来了解用户的社交关系、兴趣爱好等，这对于社交平台的运营和个性化推荐具有重要意义。
4. 外部数据：互联网企业除了收集自己的数据之外，还可以利用外部数据来进行分析。
比如购买第三方数据，如市场调研数据、用户画像数据等，通过与自身数据的结合，进行更加全面和准确的分析。
二、数据分析方法互联网行业的数据分析方法多种多样，下面介绍几种常用的方法：1. 描述性分析：描述性分析是对数据进行整体的概括和描述，帮助人们对数据有个整体的了解。
通过常见的统计指标如均值、中位数、众数、标准差等，可以对数据的分布、集中趋势和离散程度等进行描述，从而了解数据的基本特征。
2. 预测性分析：预测性分析是通过历史数据和统计模型来预测未来的发展趋势。
通过对历史数据的分析和建模，可以建立合适的模型，并利用模型对未来进行预测。
比如利用时间序列模型预测销售额、用户增长等。
3. 关联分析：关联分析是通过挖掘数据中的关联规则和频繁项集来发现不同项之间的关联关系。
大数据技术在互联网行业中的应用与创新
大数据技术在互联网行业中的应用与创新在信息技术快速发展的时代，数据变得越来越重要。
大数据技术的兴起为各个行业带来了巨大的变革和机遇，其中互联网行业尤其如此。
大数据技术在互联网行业中的应用与创新，不仅改变了企业的经营模式，也极大地提升了用户体验。
一、大数据技术在互联网行业中的应用1. 用户行为分析互联网行业积累了大量的用户数据，通过大数据技术的应用，可以更好地了解用户的行为习惯和兴趣爱好。
通过对用户数据的分析，企业可以精准地进行个性化推荐，为用户提供更符合其需求的服务。
以电商平台为例，通过对用户的浏览、购买记录进行分析，可以向用户推荐更相关的商品，提高购买转化率。
同时，还可以通过数据分析来预测用户的购买意愿，从而做好库存管理和订单处理，提升物流效率。
2. 数据挖掘与决策支持大数据技术还可以进行数据挖掘，从庞大的数据中提取有价值的信息。
通过对市场、用户和竞争对手等数据的分析，企业可以快速准确地了解市场动态和用户需求，从而做出更为科学合理的决策。
对于互联网公司而言，大数据技术可以帮助他们更好地理解用户的需求并预测市场趋势，从而优化产品的研发和营销策略。
通过数据的分析和挖掘，企业可以及时调整市场战略，提前应对竞争压力，保持竞争优势。
3. 营销推广在互联网行业中，大数据技术可以为企业提供更精确的营销推广方案。
通过对用户行为数据的分析，企业可以了解用户的兴趣和偏好，从而定制个性化的广告和营销活动，提高广告投放的效果。
此外，大数据技术还可以帮助企业进行精细化的用户画像分析，更准确地找到目标用户，提升广告的点击率和转化率。
通过对用户数据的挖掘和分析，可以实现广告资源的精细配置，减少投放的浪费，提高广告效益。
二、大数据技术在互联网行业中的创新1. 人工智能与大数据的融合人工智能技术的快速发展为大数据技术的应用和创新提供了新的可能性。
通过将人工智能与大数据技术相结合，可以实现更高效的数据挖掘和分析，更准确的决策支持。
大数据在互联网行业中的应用
大数据在互联网行业中的应用近年来，随着互联网的快速发展，大数据的应用也愈加广泛。
大数据是指通过对海量数据的分析和挖掘，从中获得有价值的信息和洞察力。
在互联网行业中，大数据被广泛应用于市场调研、精准营销、用户行为分析、产品优化等领域，为企业提供了更多的机会和挑战。
本文将从不同角度探讨大数据在互联网行业中的应用。
1. 数据收集与清洗互联网行业的核心是数据，而大数据的应用离不开高质量的数据收集与清洗。
互联网企业通过各种渠道收集用户的行为数据、社交网络数据、用户搜索数据等，这些数据经过清洗、整理和融合，形成完整的数据集，为后续的工作打下基础。
2. 市场调研与用户画像大数据能够帮助互联网企业进行市场调研和用户画像，从而了解用户需求和行为习惯。
通过收集用户的大量行为数据，分析用户的兴趣爱好、消费能力、购买偏好等，企业可以更加准确地把握市场动向，调整产品策略。
3. 精准营销基于大数据的用户画像，互联网企业可以实现精准营销。
通过分析用户的兴趣、购买历史等数据，企业可以给用户推荐个性化的产品或服务，提高用户的购买意愿和满意度。
同时，企业还可以通过数据分析，精准投放广告，提高广告投放的效果和点击率。
4. 产品优化与创新互联网企业可以通过大数据分析用户的反馈数据，优化和改进自身的产品和服务。
通过了解用户的使用情况和需求，企业可以针对性地进行产品升级和创新，提高产品的竞争力和用户体验。
同时，大数据还可以帮助企业发现隐藏在数据中的用户需求，推出新的产品和服务。
5. 风险控制与安全保障互联网行业存在着各种风险和安全隐患，大数据分析可以帮助企业及时发现和控制风险。
通过对用户行为、网络攻击等数据的分析，企业可以发现潜在的风险和威胁，采取相应的措施进行防范和处理。
6. 资源分配与成本控制大数据分析可以为互联网企业提供更精确的决策依据，帮助企业合理分配资源和控制成本。
通过对销售数据、用户行为数据等的分析，企业可以对产品生产、供应链管理等进行优化，提高资源利用效率和降低成本。
数据分析技术在互联网产品中的应用
数据分析技术在互联网产品中的应用随着互联网的迅猛发展，数据分析成为了互联网产品中不可缺少的一部分。
无论是互联网企业，还是个人开发的小型应用，都需要通过数据分析技术来深入了解用户需求、优化产品体验、提高用户满意度。
本文将从三个方面来探讨数据分析技术在互联网产品中的应用。
一、用户行为分析用户行为分析是互联网产品中最常见的一种数据分析技术。
通过收集用户在产品中的各种操作、点击、浏览等行为，对用户的需求和行为做出深入的分析，从而提高产品的用户体验和用户满意度。
首先，通过用户行为分析技术，企业可以深入了解用户的需求和偏好。
通过对用户的行为数据进行采集、分析、处理，企业可以得知用户对于某一特定功能的使用次数、使用时长、点击路径等信息。
这些信息可以帮助企业更好地了解用户的使用习惯和对产品的需求，从而优化产品功能设计。
其次，通过用户行为分析技术，企业可以了解用户的流失原因。
在产品运营过程中，经常会遇到用户流失问题。
通过用户行为数据的收集和分析，可以了解到用户在产品使用过程中的瓶颈和不满意之处。
企业可以通过优化产品的设计和功能来提高用户满意度，从而减少用户的流失。
最后，通过用户行为分析技术，企业可以提高产品的质量和用户体验。
通过不断优化产品设计和功能，企业可以满足用户不同的需求和习惯，提高产品的用户体验和满意度，从而增加用户的黏性和留存率。
二、营销数据分析营销数据分析是企业在互联网产品营销中的一种重要手段。
通过对用户的购买记录、页面浏览数据、线下活动参与等种种数据进行采集、分析、处理，企业可以深入了解用户的需求和行为习惯，从而优化产品的营销策略和提高销售额。
首先，在互联网产品营销中，企业可以利用营销数据分析技术，通过用户画像的搭建来获取用户的基本信息。
了解用户的年龄、性别、职业等基本信息可以帮助企业更好地了解用户的需求和偏好，从而制定更加精准的营销策略。
其次，营销数据分析技术可以帮助企业了解用户的购买行为和消费习惯。
大数据分析在互联网领域的应用
大数据分析在互联网领域的应用随着互联网的快速发展，大数据时代已经悄然而至。
大数据分析作为一种独特的技术处理及分析庞大、复杂的数据集合，已经成为互联网行业中的热门话题。
它有着广泛的应用，例如在企业管理、市场营销、医疗保健等领域都有不可或缺的作用。
在互联网领域，大数据分析同样有着广泛的应用，本文将从互联网行业的三个方面来探讨它的应用。
一、电子商务领域大数据分析在电子商务领域的应用十分广泛。
正如我们所知，电子商务网站和平台上的交易数据和用户行为数据正在指数级地增长。
在这种情况下，大数据分析可以为电子商务企业提供有机、全面的解决方案，以实现更有效的数据管理和可视化。
首先，电商企业可以通过大数据分析获取巨量的用户行为数据，根据这些数据来了解用户的购物偏好和消费习惯。
同时，还可以对访问的流量进行分析，找到哪些产品更受用户欢迎，以及需要改善的方面。
这可以使电商企业更加精准地制定相应的营销策略，提高销售额。
其次，通过大数据分析，电商企业可以进行产品推荐和定价等方面的优化。
通过分析用户的搜索和浏览历史，以及购物车中留下的商品信息，可以为用户提供更精准的商品推荐。
在定价方面，电商企业可以根据数据分析的结果确定不同商品的定价策略，以最大程度地提高销售额。
二、社交网络领域在社交网络领域，大数据分析能够帮助社交网络企业在数据分析、个性化推荐以及推广和营销方面做出更明智的决策。
在数据分析方面，社交网络企业可以分析用户的行为和朋友圈活动，掌握用户需求和兴趣，了解用户的消费习惯，根据用户行为数据提供个性化服务，增加用户访问量和用户粘度。
在个性化推荐方面，社交网络企业可以通过大数据分析来分析用户的兴趣，以及与之相关联的信息，从而优化推荐算法。
这样，用户就能够意识到推荐内容的实际价值，并且感受到这个社交网络更加个性化的服务。
在推广和营销方面，社交网络企业可以通过大数据分析的结果获取潜在客户，并向之提供有针对性的营销服务，从而更好地满足用户需求。
大数据技术对互联网行业的应用
大数据技术对互联网行业的应用随着互联网的快速发展，大数据技术逐渐成为互联网行业的重要组成部分。
大数据技术的广泛应用，不仅为互联网企业提供了更加精确的数据支持，还推动了互联网行业的创新和发展。
本文将探讨大数据技术对互联网行业的应用，并分析其对行业带来的深远影响。
一、用户画像与个性化推荐大数据技术为互联网行业提供了获取和分析用户数据的手段，使得互联网企业可以更好地了解和洞察用户的需求和行为。
通过深入了解用户画像，互联网企业可以将用户细分，精准推送个性化的内容和服务。
以电商行业为例，通过大数据技术的支持，电商平台可以根据用户的购买记录、浏览习惯、点击行为等数据，构建用户画像，并向用户提供个性化的商品推荐和购物体验。
这不仅可以提高用户满意度，还可以提升销售转化率。
二、舆情监测与危机公关大数据技术可以帮助互联网企业实时监测舆情，及时了解公众对企业的评价和声音。
通过分析舆情数据，企业可以及时发现并处理突发事件和负面声音，做好危机公关。
舆情监测可以利用网络爬虫技术收集各种社交媒体、新闻媒体和论坛上的数据，通过自然语言处理和情感分析等算法对数据进行处理和挖掘，从而获取公众对企业的态度和情绪。
这样的数据分析可以为企业提供有针对性的公关方案，并及时做出回应，避免危机的扩大和影响。
三、运营优化与增长预测大数据技术可以帮助互联网企业分析和优化运营策略，实现运营效率的提升和收益的增长。
通过对各种数据进行分析，如用户活跃度、访问路径、页面停留时间等，企业可以获得关于用户行为和产品性能的详细信息，从而优化产品设计和运营策略。
同时，大数据技术还可以结合机器学习和数据挖掘等技术，预测用户增长趋势和市场需求，从而帮助企业在竞争激烈的互联网市场中找到更多增长机会，并制定相应的市场营销策略。
四、智能推荐与个性化广告大数据技术可以为互联网企业提供智能推荐和个性化广告的解决方案。
通过分析用户的行为和偏好，大数据技术可以为用户推荐感兴趣的内容、商品或服务，并根据用户的兴趣和行为特征进行个性化的广告投放。
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数据能力在互联网公司所占的比重
互联网常用指标
互联网常用指标
PV(page view)，即页面浏览量 UV(独立访客)：即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为 一个访客 IP(独立IP)：即Internet Protocol,指独立IP数 新增：每天新增的用户数 活跃：每天或每月打开软件的独立用户数 留存（次日、7日、15日）：当天安装，N天后打开的用户数 点击：按钮被点击的次数
互联网数据分析
界定问题
what 准确地描述问题 明确问题的构成要素 why 探究问题本质 how 梳理方向
罗列原因： 数据统计出现误差 数据口径不一致 活动页面设计缺陷 老板信息有误 产品转化流程中出现bug 推广渠道质量和竞品有差异
连线分组： 组1: 数据统计出现误差 数据口径不一致 组2: 产品转化流程中出现bug 活动页面设计缺陷 推广渠道质量和竞品有差异 组3: 老板信息有误
场景演练 你入职一家主打新闻资讯类产品的公司（例如今 日头条）一名刚入职的数据分析师，所属部门是 移动端的运营部，用户增长团队，他们目前缺乏 有效指标来反映他们每日用户增长工作的好坏 1、请你帮他们找到1-3个有效的指标 2、列举出影响这些指标的关键因素 3、并举出一个有效的优化指标的方法 目的：定义有效的业务指标是一个分析师的价值 所在也是能力的体现；通过这个演练，体验一下 指标的建立过程，了解如何才能建立一个能够反 映实际业务情况并且指导决策的关键指标
互联网数据分析
系统化思维 贝叶斯思维
结构化思维
其它…..
互联网数据分析
结构化思维 结构化思维方法就是以事物的结结构为思维对象，以对事物 结构的积极建构为思维过程，力求得出事物客观规律的一种 思维方法。
自上而下选用框架 自下而上提炼框架
互联网数据分析
自上而下选用框架： 思考一个框架，然后将信息或解决方案放入框架
什么是好的数据指标
1. 可比较性的 2. 简单易懂的 3. 比率
如何找到好的数据指标
戴夫·麦克卢尔的海盗指标说 “海盗指标”这一术语由风险投资人戴夫·麦克卢尔创造，得名 于五个成功创业关键元素的首字母缩写。麦克卢尔将创业公司 最需要关注的指标分为五大类：获取用户（Acquisition）、提 高活跃度（Activation）、提高留存率（Retention）、获取营 收（Revenue）和自传播（Referral），简称AARRR 获客：曝光、点击、UV、PV、CTR (点击率) 活跃：注册、开户、功能使用 留存 ：次日留存、 功能留存 变现 ：购买人数 、订单金额 、客单价 传播 ：传播系数、邀请人数
梳理框架 统计问题: 数据统计出现误差 数据口径不一致 产品问题: 产品转化流程中出现bug 活动页面设计缺陷 推广渠道质量和竞品有差异 人为因素: 老板信息有误
分析师职业规划
互联网数据分析
从互联网公司架构看数据分析所处的位置
互联网数据分析 -
数据部门架构
分散式 集中式 混合式
互联网数据分析 -
• • • • •
选择算法 特征工程 拟合算法 调优测试
模型中的导航峰值预测线性拟合R^2 达91%
案例讲解-模型产品化
• 最小可行化产品输出 • 模型有效性验证 • 定制化产品输出
案例讲解-模型产品化
总结
什么是互联网数据分析 数据分析师容易踩的两个坑 数据分析师职业规划 初识互联网数据指标
场景演练
谢
谢
如何做互联网数据分析
数据处理 数据的处理方式在这里分两种，也就是两种与数据相关的岗位 “数据分析和数据挖掘”
两个岗位也对应了目前各个公司对数据的两种处理方式， 一种是主要借助数理统计然后结合业务对数据进行分析，得出相应结果指导决策 一种是主要借助数学模型以及编程能力，对数据进行建模，针对一些机器比人做的要好的事情（比如预测未来）进 行模型智能化
互联网数据分析 -
混合式数据部门架构
特点：公司有独立的数据 部门，业务部门也有分析 师；还可能会有独立的项 目组，跟着项目组长完成 专项分析项目 在混合式的架构中，根据所 在岗位，以及自己的方向制 定职业规划；如：在业务部 门的分析师想遇到职业瓶颈， 可考虑内部转岗
互联网数据分析
职业发展
互联网数据分析
互联网数据分析
数据从来源到产出
如何做互联网数据分析
数据采集
数据 传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据， 传统的ERP数据，库存数据以及账目数据 等。 机器和传感器数据（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫记录（Call Detail Records），智能仪表，工业设备传 感器，设备日志（通常是Digital exhaust）， 交易数据等。 社交数据（Social data）：包括用户行为 记录，反馈数据等。如微博，微信 这样的 社交媒体平台。
互联网数据分析容易踩的两个坑
一、不了解业务 二、数据能力和分析能力占比失调
互联网数据分析
一、不了解业务
太倚重你的数据能力 数据部门和业务部门沟通成本太高
互联网数据分析
二、数据能力和分析能力占比失调
职业 业务员 市场分析 数据分析 数据挖掘 数据架构
占比
0% 25% 50% 75% 100%
岗位 销售、商务 运营、产品 数据分析师、业务分析师 数据挖掘工程师、算法工程师 数据架构工程师
如何找到好的数据指标
1. 分析出你产品目前所属阶段 2. 综合评估你的部门以及你的公司的目标 3. 为这个目标找一个关键性指标，最好是比率
案例讲解
案例讲解-项目背景
一家互联网广告公司，主营pc端下载站的广 告业务，类似于太平洋下载站、华军下载站 这些，主要是帮务类型： pc端下载站的广告业务
有三个步骤
界定问题 选择框架 分解问题
互联网数据分析
问题： 哪些客户是我们最有价值的客户？
互联网数据分析
互联网数据分析
自下而上提炼框架 当你不清楚可以用什么框架的时候，四种方式把信息结构化 第一步，界定问题 第二步，罗列原因 第三步，连线分组 第四步，梳理框架
互联网数据分析
问题： 竞争对手相同的活动转化率为什么是我们的2倍？
如何做互联网数据分析
数据提取 常用数据库： My SQL、Oracle 数据平台数据查询工具： hive、Impala、Spark Sql、presto
数据分析师需要掌握100% 数据一般存储在数据库，或是稍大型企业会有自己的数据平台，有一些数据查询工具；对于分析师来讲，不需要考 虑数据存放在哪，只需要要知道怎么在数据库或者是数据平台的命令窗口输入命令把数据提取出来，以供分析和挖 掘使用；数据库的语句也都大同小异，学会一种，比如mysql再上手其它会很快
如何做互联网数据分析
数据处理
数据处理能力细分
岗位 能力 数理统计 数据挖掘 数学模型 业务知识 编程能力 数理统计 数据分析 数学模型 业务知识 编程能力 占比 20% 35% 20% 25% 20% 10% 60% 10%
互联网数据分析
是什么？
互联网
数据
分析
互联网数据分析
分析能力
将复杂的话题或事物逐渐拆分的过程，以此来达到对话题更好的理解
数据分析师需要掌握程度：100% 数据从数据库中提取出来，可能会存在缺失、错误、不符合实际业务情况的问题，我们需要把原始数据转化为干净可用的数据， 或是对数据进行转换、重组、衍生以供分析和挖掘使用，一般少量数据用Excel即可完成，大量数据需要借助类似于Python这样的 工具完成，对于少量数据数据分析师要完全掌握清洗方法，针对大体量的数据，分析师可向技术部门提出需求，协助完成；并且 且稍大型的公司里的数据仓库技术ETL会承担一大部分数据清洗工作。
如何做互联网数据分析
数据准备
数据清洗 数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式 的处理，得到标准的、干净的、连续的数据， 提供给数据分析、数据挖掘等使用。如： 1、数据的完整性 例如人的属性中缺少性别、籍贯、年龄等 2、数据的唯一性 例如不同来源的数据出现重复的情况 3、数据的权威性 例如同一个指标出现多个来源的数据，且数值 不一样 4、数据的合法性 如获取的数据与常识不符，年龄大于150岁 5、数据的一致性 例如不同来源的不同指标，实际内涵是一样的， 或是同一指标内涵不一致 数据重组 如把数据由纵向格式转换为横向格式 数据转换 如要对数据进行建模，对于连续型的变量的 原始分布严重不对称，会干扰模型的拟 合。通过数据的转换使得成正态分布，提高 模型的拟合能力，比如取 LOG，平方根，指 数等 数据衍生 衍生变量通过对原始数据进行加工，生成更 加有商业意义的新的变量，更加适合后续的 数据建模
互联网数据分析 -
互联网行业
互联网数据分析 互联网公司特点
互联网公司
1、数据驱动运营 2、基础功能免费，增值服务收费 3、微创新，快速迭代
互联网数据分析
是什么？
互联网
数据
分析
互联网数据分析
数据（计算机）
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 数据能力 数据采集-数据准备-数据提取-数据处理
分散式数据部门架构
特点：分析师属于具体业务部门，与需求方待在一起。 优点： 1、沟通成本低，提升工作效率 2、对业务更加了解，所出结论更容易在业务实施部署 缺点： 1、分析师处在固定部门的固定业务，对分析师个人成长不利 2、对数据的权限有限，跨部门成本高
互联网数据分析 -
集中式数据部门架构
特点：公司有专门的数据部 门，数据分析师对接来自各 个业务部门的需求 优点： 1、跨部门机会较多，对业 务线理解更广 缺点： 1、对业务的理解不够深入， 容易造成分析结果脱离业务