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數據分析框架分為哪些(主流的大數據分析框架有哪些?)

   2023-05-08 企業服務招財貓140
核心提示:主流的大數據分析框架有哪些?1、HadoopHadoop采用MapReduc數據分析規劃及思路?1、明確需求,確定分析目標。數據分析師滿足的是領導或業務部門的需求,所以首先要明確領導或業務部門想要什么

主流的大數據分析框架有哪些?

1、HadoopHadoop采用MapReduc數據分析規劃及思路?

1、明確需求,確定分析目標。

數據分析師滿足的是領導或業務部門的需求,所以首先要明確領導或業務部門想要什么,最終想要達到什么目標。這是最基本也是最重要的,偏離目標的數據分析是沒有意義的。

2.理清業務邏輯

分析清楚目標后,唐不要盲目地根據自己的理解進行分析。要進一步和業務部門溝通,梳理業務邏輯。比如業務部門對于不同的模塊業務有不同的策略和相應的動作。如果我們不這樣做。;看不懂分析,很容易偏離業務部門的需求,不得不重新返工,所以一定要梳理清楚業務邏輯。

3.構建數據分析框架。

在定義了目標和業務邏輯之后,您可以構建一個基本的數據分析框架。數據分析框架包括:我們分析中要用到的方法或模型、要分析的指標、指標的數據來源等。

4.明確指標,收集數據。

分析框架完成后,我們需要的指標和數據就基本明確了,接下來要做的就是收集數據。收集數據主要有兩種。一種是自己提取數據(公司數據庫或者數據挖掘),一種是業務部門提供。按照自己的想法寫代碼,自己提取數據并不難。讓我們的重點是從業務部門獲取數據。在與業務部門收集數據的過程中,要特別注意確定數據收集模板和數據統計維度,包括指標的單位,因為業務部門不你不知道你想要什么數據維度,信息不對稱的結果就是給你和業務部門帶來雙倍的工作量。

5、數據清洗

獲取數據后,需要對數據進行整理,規范數據格式,包括原始數據的格式規范,以及數據的后續統計操作。數據清理會占用更多的時間,可以說決定了你后續分析的質量。我在做實證研究的時候,因為沒有完全清理干凈,數據返工真的很痛苦。所謂模型運行5分鐘,數據清洗1小時。

6、數據建模和分析

準備好干凈無問題的數據后,就可以進行數據建模,建立模型,獲取結果數據并進行分析,這些都要結合業務邏輯。

7.數據可視化

在數據分析的過程中,如果只是羅列一堆數字,領導和業務部門都會覺得頭暈。為了讓他們對數據反映的問題一目了然,我們要把分析的數據結果可視化,做一些簡潔直觀的圖表。

8、內容報告

這時候就要把之前得到的分析結果形成報告(PPT)上報給領導。在撰寫報告的過程中,要注意結論先行,指標數據來源明確,其余靠大家it’自由發揮。

 
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