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數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢（bi數(shù)據(jù)分析）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-25 06:52:00 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1593 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)分析的工作原理及其優(yōu)勢
2、數(shù)據(jù)分析專業(yè)是什么美國東北大學(xué)數(shù)據(jù)分析專業(yè)優(yōu)勢
3、大數(shù)據(jù)分析有什么作用
4、使用Python做數(shù)據(jù)分析的優(yōu)點(diǎn)是什么？

數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢（bi數(shù)據(jù)分析）

一、大數(shù)據(jù)分析的工作原理及其優(yōu)勢

企業(yè)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更實(shí)用的信息，以獲得更好的見解，并做出明智的決策，這就是大數(shù)據(jù)分析發(fā)揮的作用。

大數(shù)據(jù)分析主要是對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行徹底評估并從中提取有用信息的過程。

在人們的工作和生活中，都會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。人們每次打開電子郵件、在線聯(lián)系他人、使用智能手機(jī)應(yīng)用程序、與任何客戶支持代表交談、進(jìn)行在線購買或聯(lián)系虛擬助手時(shí)，服務(wù)提供商和開發(fā)商都會(huì)收集這些原始數(shù)據(jù)。這些龐大的、無組織的數(shù)據(jù)集群被稱為大數(shù)據(jù)。

簡單來說，大數(shù)據(jù)普是海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)集形式多樣，來源也多種多樣。數(shù)據(jù)就是業(yè)務(wù)組織的骨干，也是不可或缺的部分，就像其他業(yè)務(wù)應(yīng)用程序（例如客戶分析和財(cái)務(wù)應(yīng)用程序等）一樣。

企業(yè)因此了解數(shù)據(jù)收集的重要性，他們不斷地收集越來越多的原始數(shù)據(jù)。然而這還不夠。企業(yè)必須將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更實(shí)用的信息，以獲得更好的見解，并做出明智的決策。這就是大數(shù)據(jù)分析發(fā)揮重要作用的地方。

什么是大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析主要是對大數(shù)據(jù)進(jìn)行徹底評估并從中提取有用信息的過程?！坝杏眯畔ⅰ边@一術(shù)語是指識別不同的模式、鏈接、客戶偏好、市場趨勢，以幫助企業(yè)做出更好、更明智的決策。

在通常情況下，數(shù)據(jù)分析幫助企業(yè)評估數(shù)據(jù)集并將其轉(zhuǎn)化為有用的東西。但是，由于更高級的分析，大數(shù)據(jù)分析是一場更復(fù)雜的游戲。大數(shù)據(jù)分析擁有先進(jìn)的元素，例如假設(shè)分析、統(tǒng)計(jì)算法、預(yù)測模型等。

自從2000年以來，“大數(shù)據(jù)”一直是商業(yè)領(lǐng)域的流行術(shù)語。商業(yè)實(shí)踐隨著時(shí)間的推移而發(fā)展，數(shù)據(jù)收集一直是任何商業(yè)組織的首要目標(biāo)。大數(shù)據(jù)分析確保原始數(shù)據(jù)得到最大程度的利用。但問題是，大數(shù)據(jù)分析如何工作？

大數(shù)據(jù)分析如何工作？

大數(shù)據(jù)分析是指對收集的大量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、清理和分析，并將其轉(zhuǎn)化為企業(yè)的強(qiáng)大資產(chǎn)。這是這個(gè)過程的工作原理。

（1）數(shù)據(jù)收集

不同企業(yè)的數(shù)據(jù)收集過程各不相同。由于技術(shù)進(jìn)步，企業(yè)可以從各種來源收集無組織的數(shù)據(jù)集群，例如POS（銷售點(diǎn)）、社交媒體、在線調(diào)查、客戶購買模式、客戶反饋、云計(jì)算應(yīng)用程序、移動(dòng)應(yīng)用程序、手機(jī)記錄、電子郵件、等所有數(shù)據(jù)首先從任何可能的來源收集到原始數(shù)據(jù)倉庫。

（2）數(shù)據(jù)處理

在收集和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)專業(yè)人員會(huì)介入為分析查詢進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)和配置。一般來說，有兩種處理數(shù)據(jù)的方式，其中包括：

●批處理隨著時(shí)間的推移處理大型數(shù)據(jù)塊。當(dāng)企業(yè)在收集和分析數(shù)據(jù)之間有足夠的時(shí)間時(shí)，批處理是有益的。

●Steam可以處理小批量數(shù)據(jù)，縮短了收集和分析數(shù)據(jù)之間的延遲時(shí)間。Steam流程與批處理流程相比更復(fù)雜、更昂貴，主要用于管理層必須做出快速?zèng)Q策的時(shí)候。

（3）數(shù)據(jù)清洗

無論是大數(shù)據(jù)加載還是一小批數(shù)據(jù)，都需要進(jìn)行清理和過濾以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。必須仔細(xì)檢查、消除或說明任何重復(fù)或不相關(guān)和格式不正確的數(shù)據(jù)。為什么？因?yàn)榕K數(shù)據(jù)或質(zhì)量較差的數(shù)據(jù)可能非常具有誤導(dǎo)性，并且會(huì)影響洞察的質(zhì)量。

（4）數(shù)據(jù)分析

將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用格式肯定需要一些時(shí)間。一旦完成，高級分析可以將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值和實(shí)用的見解。以下是一些常見的數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

●數(shù)據(jù)挖掘。它通過識別異常和生成數(shù)據(jù)集群對大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類以確定模式和鏈接。

●深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集群中尋找模式和有用的信息。

●預(yù)測分析。該技術(shù)使用企業(yè)過去的數(shù)據(jù)來評估模式并預(yù)測未來，以最大程度地減少風(fēng)險(xiǎn)和威脅。

大數(shù)據(jù)分析的好處

更快地檢查數(shù)據(jù)的能力對任何企業(yè)都是有益的，因?yàn)樗梢詭椭髽I(yè)快速回答重要問題。

大數(shù)據(jù)分析很重要，因?yàn)樗试S企業(yè)使用來自各種來源的大量數(shù)據(jù)來識別機(jī)會(huì)和風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)快速有效地行動(dòng)。大數(shù)據(jù)分析的一些好處包括：

●成本效益。幫助企業(yè)確定更好、更有效的開展業(yè)務(wù)的方式。

●產(chǎn)品開發(fā)。更好地了解客戶的需求和愿望會(huì)導(dǎo)致開發(fā)更好的產(chǎn)品。

●市場洞察力。跟蹤市場趨勢和客戶的購買行為。

結(jié)語

可以肯定地說，大數(shù)據(jù)分析現(xiàn)在在商業(yè)市場運(yùn)行，因?yàn)樾畔⒃跀?shù)字時(shí)代就是力量。大數(shù)據(jù)分析正在幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)他們從不同來源收集的海量數(shù)據(jù)集下的隱藏真相。在沒有大數(shù)據(jù)分析的情況下，在競爭激烈的商業(yè)市場中蓬勃發(fā)展只能是一個(gè)夢想。

二、數(shù)據(jù)分析專業(yè)是什么美國東北大學(xué)數(shù)據(jù)分析專業(yè)優(yōu)勢

數(shù)據(jù)分析專業(yè)在美國留學(xué)申請專業(yè)當(dāng)中占據(jù)了很大一部分地位，今天就來介紹一下數(shù)據(jù)分析專業(yè)是什么，以及美國東北大學(xué)的數(shù)據(jù)分析專業(yè)優(yōu)勢所在。

什么是數(shù)據(jù)分析專業(yè)？

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。在實(shí)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。在產(chǎn)品的整個(gè)壽命周期，包括從市場調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的各個(gè)過程都需要適當(dāng)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析過程，以提升有效性。例如，一個(gè)企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)人要通過市場調(diào)查，分析所得數(shù)據(jù)以判定市場動(dòng)向，從而制定合適的生產(chǎn)及銷售計(jì)劃。因此數(shù)據(jù)分析有極廣泛的應(yīng)用范圍。

數(shù)據(jù)分析專業(yè)的就業(yè)前景怎么樣？

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)科學(xué)家們是新一代的超級英雄。麥肯錫公司（McKinsey）所做的一項(xiàng)研究預(yù)計(jì)，“到2018年，僅美國一國在深度分析類人才方面的供需缺口可能就將高達(dá)50%-60%?！贝祟惾瞬牌嫒钡默F(xiàn)狀目前在各行各業(yè)都能夠感受到。2014年4月，咨詢公司埃森哲（Accenture）對客戶做大數(shù)據(jù)策略方面的調(diào)查時(shí)，超過90%的客戶表示，他們計(jì)劃聘用更多的具備數(shù)據(jù)技術(shù)專長的員工，而且多數(shù)計(jì)劃一年內(nèi)就進(jìn)行。而在1000多家回應(yīng)調(diào)查的客戶中，有41%的客戶表示，這方面人才匱乏是一個(gè)主要障礙。

東北大學(xué)數(shù)據(jù)分析專業(yè)簡介及其優(yōu)勢

專業(yè)介紹

東北大學(xué)數(shù)據(jù)分析的跨學(xué)科研究生證書是通過計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)學(xué)院、社會(huì)科學(xué)與人文學(xué)院和D＇Amore-McKim商學(xué)院之間的合作提供的。證書課程強(qiáng)調(diào)在新興技術(shù)能力和傳統(tǒng)決策過程之間架起橋梁的技能。

該項(xiàng)目旨在為學(xué)生提供數(shù)據(jù)分析中的基礎(chǔ)知識，包括數(shù)據(jù)管理，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，統(tǒng)計(jì)，可視化和通信數(shù)據(jù)，這可以應(yīng)用于任何學(xué)科的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。

數(shù)據(jù)分析研究生證書以100%的在線形式提供，使來自世界各地的學(xué)生能夠利用該項(xiàng)目具有挑戰(zhàn)性的課程和專家教師。靈活的在線形式允許學(xué)生制定自己的課程時(shí)間表，并通過通過討論板和其他技術(shù)與同學(xué)互動(dòng)。

課程受益于東北大學(xué)的簽名體驗(yàn)式學(xué)習(xí)項(xiàng)目，憑借學(xué)生目前的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)與主題建立真實(shí)的聯(lián)系。

四個(gè)4學(xué)分基礎(chǔ)課程組成了東北大學(xué)跨學(xué)科數(shù)據(jù)分析研究生證書。證書課程學(xué)分可轉(zhuǎn)移到大學(xué)相關(guān)的碩士學(xué)位項(xiàng)目。

東北大學(xué)優(yōu)勢

東北大學(xué)成立于1898年，是美國十大私立大學(xué)之一。

東北大學(xué)在美國綜合類大學(xué)中連續(xù)幾年排名前50，US news 2018排名39。

東北大學(xué)校內(nèi)有350多個(gè)學(xué)生社團(tuán)和俱樂部。

東北大學(xué)就業(yè)服務(wù)排名全美第二。90%以上的本科畢業(yè)生在九個(gè)月內(nèi)就可以找到非常滿意的全職工作或者繼續(xù)攻讀碩士學(xué)位。并且89%以上的學(xué)生畢業(yè)后都能從事與本專業(yè)相關(guān)的工作。

東北大學(xué)注重學(xué)生的創(chuàng)新意識，發(fā)展跨學(xué)科領(lǐng)域，倡導(dǎo)體驗(yàn)式學(xué)習(xí)。自2006年至今，已經(jīng)新添加了126個(gè)新興的學(xué)科領(lǐng)域。2014年一年，共有182項(xiàng)專利來源于學(xué)生和老師。截至目前，NU 共有37個(gè)跨學(xué)科研究中心，29個(gè)老師和學(xué)生共同創(chuàng)立的衍生企業(yè)。

三、大數(shù)據(jù)分析有什么作用

很多人都擁有很強(qiáng)的商業(yè)分析能力，而這個(gè)很強(qiáng)的商業(yè)分析能力之所以強(qiáng)大是因?yàn)樗麄儞碛凶銐驈?qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，學(xué)會(huì)分析數(shù)據(jù)不僅有助于增強(qiáng)商業(yè)領(lǐng)域的分析能力，也將有助于其它領(lǐng)域的分析能力。那數(shù)據(jù)分析到底擁有哪些作用呢?

一、可以提高工作效率

當(dāng)在工作中碰到幾千個(gè)甚至幾萬個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候，不僅需要耗費(fèi)大量的時(shí)間以及精力對其進(jìn)行分類歸納，還需要分類歸納的數(shù)據(jù)中找出數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系，是變量與變量之間的關(guān)系，還是變量與定量之間的關(guān)系，這個(gè)關(guān)系的尋找就需在借助數(shù)據(jù)分析的作用。有了數(shù)據(jù)分析，可以將數(shù)據(jù)之間的關(guān)系可以其它方式表現(xiàn)出來，比如通過圖表的變化關(guān)系來闡述數(shù)據(jù)之間的關(guān)系;通過數(shù)據(jù)分析工具來找到數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在規(guī)律。這樣就可以大大節(jié)省工作的時(shí)間，從而提高工作的效率。

二、可以使分析工作進(jìn)行的更有條理

龐大的數(shù)據(jù)庫一般是雜亂無章的，從表面上也看不出數(shù)據(jù)之間到底有何聯(lián)系，人們在工作過程中也很難一下子記住那么多的數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@種種困難將會(huì)大大阻礙工作進(jìn)程，同時(shí)也會(huì)造成工作處理進(jìn)程上的混亂。而通過數(shù)據(jù)分析讓數(shù)據(jù)變得可視化，更利于工作人員記住，更益于工作人員進(jìn)行分類，這樣就會(huì)使各項(xiàng)工作進(jìn)行得更加清晰有條理。

三、可以使分析的結(jié)果更加準(zhǔn)確

當(dāng)數(shù)據(jù)量非常龐大時(shí)，單用眼睛看，用腦袋記就會(huì)很容易出現(xiàn)混亂，計(jì)算的結(jié)果也會(huì)容易出錯(cuò)，有可能還會(huì)造成大量錯(cuò)誤，有了數(shù)據(jù)分析后無論是條理上還是在層次上都會(huì)更加明了清晰，可以有效地確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確無誤。

現(xiàn)今各行各業(yè)一般都自帶數(shù)據(jù)分析工具或者軟件，正是因?yàn)樗淖饔迷诟黜?xiàng)工作中必不可缺，故而人們只能借助數(shù)據(jù)分析的力量讓自己的工作開展得更順利，更快地完成相應(yīng)的工作。這也許就是數(shù)據(jù)分析在現(xiàn)實(shí)生活中的獨(dú)特魅力吧？

四、使用Python做數(shù)據(jù)分析的優(yōu)點(diǎn)是什么？

最近幾年，大數(shù)據(jù)的發(fā)展程度越來越明顯，很多企業(yè)由于使用了大數(shù)據(jù)分析使得企業(yè)朝著更好的方向發(fā)展，這就導(dǎo)致的數(shù)據(jù)分析行業(yè)的人才開始稀缺起來，對于數(shù)據(jù)分析這個(gè)工作中，是需要學(xué)會(huì)一些編程語言的，比如MATLAB，Python，Java等語言。對于初學(xué)者來說，Python是一個(gè)不錯(cuò)的語言，Python語言簡單易懂，同時(shí)對于大數(shù)據(jù)分析有很明顯的幫助。那么使用Python做數(shù)據(jù)分析的優(yōu)點(diǎn)是什么呢？一般來說就是簡單易學(xué)、語言通用、存在科學(xué)計(jì)算活躍區(qū)域等等。

首先說說Python的第一個(gè)優(yōu)點(diǎn)，那就是簡單易學(xué)。很多學(xué)過Java的朋友都知道，Python語法簡單的多，代碼十分容易被讀寫，最適合剛剛?cè)腴T的朋友去學(xué)習(xí)。我們在處理數(shù)據(jù)的時(shí)候，一般都希望數(shù)據(jù)能夠轉(zhuǎn)化成可運(yùn)算的數(shù)字形式，這樣，不管是沒學(xué)過編程的人還是學(xué)過編程的人都能夠看懂這個(gè)數(shù)據(jù)。

Python在數(shù)據(jù)分析和交互、探索性計(jì)算以及數(shù)據(jù)可視化等方面都顯得比較活躍，這就是Python作為數(shù)據(jù)分析的原因之一，python擁有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科學(xué)計(jì)算方面十分有優(yōu)勢，尤其是pandas，在處理中型數(shù)據(jù)方面可以說有著無與倫比的優(yōu)勢，已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析中流砥柱的分析工具。

Python也具有強(qiáng)大的編程能力，這種編程語言不同于R或者matlab，python有些非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，并且還可以利用Python進(jìn)行爬蟲，寫游戲，以及自動(dòng)化運(yùn)維，在這些領(lǐng)域中有著很廣泛的應(yīng)用，這些優(yōu)點(diǎn)就使得一種技術(shù)去解決所有的業(yè)務(wù)服務(wù)問題，這就充分的體現(xiàn)的Python有利于各個(gè)業(yè)務(wù)之間的融合。如果使用Python，能夠大大的提高數(shù)據(jù)分析的效率。

python是人工智能時(shí)代的通用語言

Python對于如今火熱的人工智能也有一定的幫助，這是因?yàn)槿斯ぶ悄苄枰氖羌磿r(shí)性，而Python是一種非常簡潔的語言，同時(shí)有著豐富的數(shù)據(jù)庫以及活躍的社區(qū)，這樣就能夠輕松的提取數(shù)據(jù)，從而為人工智能做出優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

通過上面的描述，想必大家已經(jīng)知道了使用Python做數(shù)據(jù)分析的優(yōu)點(diǎn)是什么了吧，Python語言得益于它的簡單方便使得在大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析以及人工智能方面都有十分明顯的存在感，對于數(shù)據(jù)分析從業(yè)者以及想要進(jìn)入數(shù)據(jù)分析從業(yè)者的人來說，簡單易學(xué)容易上手的優(yōu)勢也是一個(gè)優(yōu)勢，所以，要做好數(shù)據(jù)分析，一定要學(xué)會(huì)Python語言。

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。