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基础大全：大数据分析新手入门知识
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资源篇：
理论实战篇：
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
数据分析就像巡航导弹上的卫星定位系统，能帮助我们精确地分析：竞争对手的信息，自家产品的优缺点，用户喜恶程度，可以分析我们为何没成功？ 为何为我们带来收入？等等….
大数据营销名词解释:RTB,DSP,SSP,Ad Exchange >>>
数据分析重点不在数据，而在于如何能够真正的解决实际的问题。数据分析师的终极价值不是会使用多少种统计工具，能挖掘出多少个数据模型，而是真正的懂业务。
不管做统计还是看别人的数据，第一步永远是数据获取的可靠性。假如是采样数据的话，一定要看看采样方式，看看可能会存在什么样的误差。如果是自己数据的话，也要看看数据获取本身是否科学，例如统计用户行为一般都用js回调，如果还用apache日志来做统计，结果想来也不会靠谱。
基本的数据跟踪和日常的数据感养成，绝不是可以忽略和无视的。人脉情报可以成为数据解读重要的信息来源，但是绝不能喧宾夺主，替代基本的数据分析工作。
数据分析报告应该包含这四个基本内容:首先,以图表形式表现出数据趋势变化;紧接着,把重要度量的变化情况写清楚,上升了多少,下降了多少;然后,针对问题提出改进或弥补的可执行建议;最后,把建议可能产生的结果和影响做下说明.
面对大量数据，你将如何开展数据分析？您会选择什么样的数据分析方法呢？您是否看着数据感到迷茫，无所适从。认真读完这篇文章，或许你将有所收获。
一幅图表给人的印象，很大程度上是由其配色决定的。专业的图表往往是因为它具有专业品质的配色，通过配色透露出一种专业精神。我们普通用户制作图表，往往会受到Excel默认颜色的限制。
先说说写一份好的数据分析报告的重要性，很简单，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。
本文将简单总结下一些处理海量数据问题的常见方法。当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。
数据挖掘是一个新兴的边缘学科，它汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能以及管理信息系统等各学科的成果。
谁说文科生不能做数据分析？数据分析入行→技能提升→优势 >>>
我接触的数据分析，主要是围绕互联网产品展开的。从数据采集前的规划，到采集过程（交互逻辑设计等），到回收数据的整理（机器层面和人工层面），与业务相联系的数据汇总，到后期的报告呈现（项目成果呈现），都有“数据分析”涉及。
今天继续分享SPSS的数据分组，在SPSS里面，这个功能路径是：【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】，常用的是第二个，不会覆盖原有的变量数据。
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
作为数据分析师，报告的写作是基本功，也是最终呈现的主要内容之一。本篇来讨论下什么是市场和品牌层面的“优质报告”，供各位在写作中参考，也为了后面讨论更深的内容打个基础——对于文科生来讲，从内容进入数据维度是比较好的思路。
希望成长为「数据分析师」，就需要着手训练自己的能力和洞察力。既然是「数据分析师」，那就分别从「数据」和「分析」两方面入手。
如何用可视化来说故事?相关的分析一定要为其支持的数据依据找到合适的故事。传统新闻报道一直是这么做的，而且新闻业已经在利用可视信息图这样的可视化工具来讲古书方面做得相当好了。
基础设施的巨大飞跃，数据储存技术、网络技术的迅猛发展，为大数据时代的到来准备了物质基础。
数据分析师面试题解答：100斤苹果怎么卖，可以卖的钱又多，卖的又快?
数据分析师大多是支撑运营和决策的，但是大多都是提供数据，分析的较少。我说的分析是给出意见的分析。
数据分析就是：茫茫人海中，你通过观察、跟踪、记录等手段找到你生命中最想爱的那个人，进而根据对方的喜好，成功的展示了自己的优点，改进了自己的缺点，并且说服了对方的父母，承诺终身与ta为伴的一项工作。
这个世界上没有两片同样的叶子。每个公司的财务结构必然有不同，我可以因为这种结构的不同，对于被估值公司作出相应的“调整”
好的决策应该是“数据驱动”的，但是如果数据有效性不好，就不可能据此做出好的决定。我的整个职业生涯几乎都在做市场调研和调查数据分析方面的工作，根据我的经验，我已经找到了一个试金石，能够判断一组业务数据是否值得在决策过程中引用。
数据分析最重要的可能并不是你熟悉的编程工具、分析软件，或者统计学知识，而是清楚你所使用的统计知识(统计学、计量、时间序列、非参数等等)背后的原理、假设及其局限性，知道各种数据分析工具(例如数据挖掘)能带来什么，不能带来什么，看到一组统计检验的结果你能言说什么，不能言说什么。
许多企业投下数百万美元用于大数据、分析法，并雇用数据分析家，但却感到很受挫。无可否认，他们现在得到了更多、更好的数据。他们的分析师和分析法也是一流的。
实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。
我们要理解分词技术先要理解一个概念。那就是查询处理，当用户向搜索引擎提交查询后，搜索引擎接收到用户的信息要做一系列的处理。
一个产品中，给用户的体验点包括：迷茫点，无聊点，挫折点和兴奋点。产品设计中要尽可能地减少前三者，然而，当兴奋点达到高峰体验的时候，那么前面的三点体验累计将从用户的感知记忆中被遮盖，正如过山车一样，人们永远记住的，是那个缓缓爬升到最高点后突降的那个体验点。
细分发现数据的影响力，整合和应用内外部所用数据，挖掘事物间深层次的关系。
说到数据分析，大家可能就会想到回归，聚类什么的，不过对于电商的小伙伴来说，这些都太复杂了。而实际分析的时候，其实并不需要这么复杂的算法。
数据分析《大数据时代》的作者Victor教授说，人们应该知道如何从大数据中发掘价值，对数据的第一次使用只实现了其价值的冰山一角。
随着企业CRM系统收集的客户信息越来越多，CRM技术成了数据商务智能和数据分析工具的重要组成部分。企业可以将CRM和分析项目结合，获取巨大的业务价值。以下是一些BI最佳实践的基本原则与大家分享。
我用Google搜索了一下“Big Data”，得到了19,600,000个结果……而使用同样的词语，在两年前你几乎搜索不到什么内容，而现在大数据的内容被大肆炒作，内容多得让人眼花缭乱。
大数据是一个新概念，大数据产生的背景是整个社会走向数字化，特别是社交网络和各种传感设备的发展。大数据分析拥有自身的特点，与计量经济学既有区别又有联系。当前对大数据的分析存在许多流行观点，但其中很多核心观点都值得商榷。
用户行为类数据是最常见的大数据形式，比如电信的通话记录、网站的访问日志、应用商店的app下载记录、银行的账户信息、机顶盒的观看记录、股票的交易记录、保险业的保单信息，连锁超市会员的购物信息、交通违法信息、医疗就诊记录。
流失人数+留存人数=离开人数，这样看的话，流失占比最高的节点“任务3”同时也是留存占比最高的节点，所以不能说明哪个节点流失更严重。
销售分析主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、坪效(坪效是台湾经常拿来计算商场经营效益的指标, 指的是每坪的面积可以产出多少营业额(营业额÷专柜所占总坪数，以百货公司为例, 店里不同的位置, 所吸引的客户数也不同。
不是原创但挺有意思，有基本常识加上对事物的联系，总能得出一些有趣的结论。有时候觉得对事物的常识判断再加点数据证明，就可以得出80%以上正确判断。但如何得到对事物的常识判断，确实需要一段时间的积累和摸索，这就是所谓的经验吧。
R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统，擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起，很好发挥了R语言特长。
看整体数据，主要看整体数据有何异常，以及哪些数据的趋势较好(例如，整体数据，游戏人数稳定，月收入对比极端)
大数据给互联网带来的是空前的信息大爆炸，它不仅改变了互联网的数据应用模式，还将深深影响着人们的生产生活。深处在大数据时代中，人们认识到大数据已经将数据分析的认识从“向后分析”变成“向前分析”，改变了人们的思维模式，但同时大数据也向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。
随着时代的发展，人们每天在互联网上产生大量的数据，对于企业来讲这些数据都是十分宝贵的资源。
End.
转自36大数据（36dsj.com)
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