大数据研究方法

“大数据”已经无时无刻的在影响我们的工作，很多人想知道大数据到底是怎样知道来工作的，今天就和大家分享一下大数据处理的基本过程。首先我们先弄懂什么是大数据：大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的处理流程分为以下几步：既然是通过大数据来做一些事情，必然先把数据采集到手。所以第一步就是数据采集，搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来（不要感觉有的数据没用，有功能就行，就放弃一些数据的采集，如果你有这种情况，感觉把数据补齐，不然一定会被老大训）。第二步：数据到手了，里边肯定会有一些不好的数据，我们需要把收集到的数据简单处理一下，比如把IP转换成地址，过滤掉脏数据等。第三步：有了数据之后就可以对数据进行加工处理，数据处理的方式很多，总体分为离线处理，实时处理，离线处理就是每天定时处理，常用的有阿里的maxComputerhive，MapRece，离线处理主要用storm，spark，hadoop，通过一些数据处理框架，可以把数据计算成各种KPI，在这里需要注意一下，不要只想着功能，主要是把各种数据维度建起来，基本数据做全，还要可复用，后期就可以把各种kpi随意组合展示出来。第四步：数据加工处理好了，就要可视化展现出来，做到MVP，就是快速做出来一个效果，不合适及时调整，这点有点类似于Scrum敏捷开发，数据展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己来画页面。以上就是大数据基本的流程，下边我们详细来了解一下主要的几步流程一、数据采集数据采集，就是每天定时去数据库抓取数据快照，我们用的maxComputer，可以根据需求，设置每天去数据库备份一次快照，如何备份，如何设置数据源，如何设置出错，在maxComputer都有文档介绍实时接口调用数据采集，可以用logHub，dataHub,流数据处理技术，DataHub具有高可用，低延迟，高可扩展，高吞吐的特点。高吞吐：最高支持单主题（Topic）每日T级别的数据量写入，每个分片（Shard）支持最高每日8000万Record级别的写入量。实时性：通过DataHub ，您可以实时的收集各种方式生成的数据并进行实时的处理。设计思路：首先写一个sdk把公司所有后台服务调用接口调用情况记录下来，开辟线程池，把记录下来的数据不停的往dataHub，logHub存储，前提是设置好接收数据的dataHub表结构，这是dataHub文档，下图是数据监控，会看到数据会不停流入3.前台数据埋点，这些就要根据业务需求来设置了，也是通过流数据传输到数据仓库，如上述第二步。二、数据处理数据采集完成就可以对数据进行加工处理，可分为离线批处理，实时处理。离线批处理maxComputer，这是阿里提供的一项大数据处理服务，是一种快速，完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案，编写数据处理脚本，设置任务执行时间，任务执行条件，就可以按照你的要求，每天产生你需要的数据。2.实时处理：采用storm/spark,目前接触的只有storm,strom基本概念网上一大把，在这里讲一下大概处理过程，首先设置要读取得数据源，只要启动storm就会不停息的读取数据源。Spout，用来读取数据。Tuple：一次消息传递的基本单元，理解为一组消息就是一个Tuple。stream,用来传输流，Tuple的集合。Bolt：接受数据然后执行处理的组件，用户可以在其中执行自己想要的操作。可以在里边写业务逻辑，storm不会保存结果，需要自己写代码保存，把这些合并起来就是一个拓扑，总体来说就是把拓扑提交到服务器启动后，他会不停读取数据源，然后通过stream把数据流动，通过自己写的Bolt代码进行数据处理，然后保存到任意地方，关于如何安装部署storm，如何设置数据源，网上都有教程，这里不多说。三、数据展现做了上述那么多，终于可以直观的展示了，由于前端技术不行，借用了第三方展示平台datav,datav支持两种数据读取模式，第一种，直接读取数据库，把你计算好的数据，通过sql查出来，需要配置数据源，读取数据之后按照给定的格式，进行格式化就可以展现出来。可以设置图标的样式，也可以设置参数以上内容就是今天想和大家分享的，由于刚接触大数据一个月，把一些基本知识，总体架构记录一下，感觉坑很多，要学习的东西也很多，如果有不对的地方请评论纠正。

一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。数据分析说到底，就是这样一个工具——通过数据，我们可以衡量产品，可以了解产品，可以在数据驱动下改进产品。在数据分析领域，我们套用道家强调的四个字来说，叫“道、法、术、器”“道”则是指方向，是指导思想，是战略；“法”则是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要““术“则是指操作技术，是技能的高低、效率的高下。比如使用分析工具的技术（如用Excel进行数据分析的水平）；“器“则是指物品和工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”。而在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”。那么数据分析方法都有哪些呢？下面诸葛君为大家介绍数据分析过程中常用的6种分析方法。01 细分分析法细分分析法是最常用的数据分析方法，对一个指标按不同的维度进行细分查看，往往就能找到影响数据指标涨幅的原因。细分方法可以分为两类：一类是逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。以诸葛io电商demo为例：对【付款成功】事件按【省份】属性细分查看，能够清晰的看出【北京】区域的涨幅与【付款成功】数据指标涨幅关系非常紧密。（图为诸葛io demo实操页面）细分分析法除了对指标异常进行深入分析之外，平时的数据指标，如果想要知道该指标的各占比情况，也会经常用到细分功能。比如注册成功指标中有多少占比是男性，多少占比是女性；付款成功中会员的占比是多少，非会员的占比是多少。细分是个常用到不能常用的功能。02 漏斗分析法转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。在使用漏斗过程中除了选择各步骤的事件外，还需要特别注意漏斗的转化时间。不同应用场景转化时间各不相同。比如在申请获得贷款授信上，可以按同一会话来看转化情况；电商类的转化时间可以按同一天内来看转化情况；具体的要根据实际业务场景来设置转化的周期。（图为诸葛io demo实操页面）除了通过漏斗的方式来看各流程之间的转化，还有一种情况是计算转化率，比如新增用户到注册成功的转化率是多少，这类转化一般通过两个事件进行四则运算来实现。（图为诸葛io demo实操页面）漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。03 留存分析法留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利当下获客成本非常昂贵，通过广告渠道获取的用户当然希望他们尽量多的能够留存下来。通过留存分析找到留存下来的用户，找出留存下来的用户他们是因为平台给他们传递什么价值他们才留存下来，如果把这个平台价值能更好的传递给新来的用户，那就能让更多新用户留存下来。除了提升新增用户留存外，还需要时刻关注整体用户的留存情况，通过细分、对比等方式，寻找高留存用户的特征，提升整体用户的留存情况。（图为诸葛io demo实操页面）04 画像分析法在数据分析中，经常会用到用户画像分析，比如在漏斗转化过程中，有200个用户在某个流程中流失了，那我们需要对这200个用户进行画像查看，查看具备什么样特征的用户特别容易流失。再比如我们去广告投放之前，我们需要知道产品核心用户的用户画像，这样在选择广告渠道上面就会非常得心应手，在换量的渠道上，也可以评估他们的用户群体和我们产品的用户画像是否一致，有多大比例上重叠的。（图为诸葛io demo实操页面）05 对比分析对比分析主要是将两个相互联系的指标数据进行比较，一个指标本身可能看不出多少有用信息，但将两组数据进行对比，能够解读的维度就相较之前会多一些，通过相同维度下的指标分析，可以发现业务在不同阶段的问题。常见的对比方法包括：时间对比、空间对比、标准对比。比如绝对值或比例值对比，环比或同比对比，跟同行业或者自己进行对比，亦或者通过划分不同用户群，用户群之间进行对比分析。以诸葛io电商demo为例：对「查看商品详情」事件以「商品分类」属性细分，对「搜狗用户群」与「百度用户群」进行对比分析，我们可以很清晰的查看到「来自百度」的用户比例更高，为之后运营工作开展奠定了基础。（图为诸葛io demo实操页面）06 AB测试增长黑客的主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西，快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。当我们从数据中找到问题的时候，我们需要验证洞见是否正确，这时候就需要AB测试的帮忙，将一批用户引导到新的运营方案上，之后来验证洞见是否正确。只有从用户中得到验证的假设才是有价值的。比如：你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题，也想出了主意。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。当然除了上面提到的分析方法之外，还有其他的分析方法，比如热力图分析、归因分析等等，分析方法更多是术的层面，在使用哪种分析方法之前，还是需要定义清楚问题和通过那些维度去寻找突破口，再借助数据分析方法，这样才能达到事半功倍的效果。

不同的数据分析师可以解释相同的数据。结论可能不同甚至相反，但结论不对或错，所以从客观数据到主观人都需要有一些科学的分析方法作为桥梁，帮助数据信息更好，更全面，更快。那么，产品常用的数据分析方法是什么？今天我们将通过数据分析工具DataFocus与大家讨论！ 趋势分析 趋势分析通常用于核心指标的长期跟踪，例如：点击率，GMV，活跃用户。通常，会生成一个简单的数据趋势图，但不光要会分析趋势图，还有必要观察数据的未来趋势变化，是否存在周期性，是否存在拐点，以及分析背后的原因，是否是内部原因也是外部原因。趋势分析的最佳输出是比率。有介质，年份和基础比率。 对比分析 水平对比：水平对比是与自身进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较以回答我们是否已完成目标，比如：与上个月相比，销售额增长了多少。垂直比较：简单来说，它与其他进行比较。我们必须与竞争对手进行比较，以回答我们在市场中的份额和地位。常见的比较应用是A/B测试。 A/B测试的关键是确保两组中只有一个变量，其他条件是一致的。例如，要测试不同渠道的投放效果，您需要确保产品相同，投放投入相同，并且在线时间保持不变，测试的数据才是有意义的。 象限分析 根据不同的数据，每个比较主题分为四个象限。 通常，产品的注册用户由第三方渠道提供。如果可以将流量源的质量和数量划分为四个象限，则选择固定时间点来比较每个信道的流量成本。质量可以通过该维度的总量来保留。作为标准。对于高质量和大批量的渠道继续保持，为优质低容量渠道扩大引进数量，低质量小批量传递，低质量和大批量尝试投入策略和要求，这种象限分析使我们能够进行比较和分析获得非常直观和快速的结果。 交叉分析 比较分析具有水平和垂直对比。如果您想同时要水平对比度和垂直对比度，则需要进行交叉分析。交叉分析方法是交叉检查来自多个维度的数据并执行多角度分析。 交叉分析的主要作用是细分来自多个维度的数据，并发现最相关的维度，以探索数据更改的原因。 常见尺寸为： 分时：数据是否在不同时间段内发生变化。 子信道：来自不同流量源的数据是否发生变化。 子用户：新注册用户与旧用户之间是否存在差异，高级用户与低级用户之间是否存在差异。 子区域：不同地区的数据是否会发生变化？ 交叉分析是从粗到细的过程，也可以称为细分分析。 趋势，比较，象限和交叉点涵盖了数据分析的最基本部分。无论是数据验证，数据分析，发现趋势，进行比较，绘制象限和细分，数据都可以发挥应有的作用。我希望通过以上分享，您可以帮助数据分析师更好地分析数据，更多关于数据分析工具，请关注：DataFocus除非注明，否则均为DataFocus企业大数据分析系统,让数据分析像搜索一样简单原创文章，转载必须以链接形式标明本文链接。

数据分析的概念对于大家来说早已司空见惯，数据分析技能目前也已成为求职者和工作场所人员的一个亮点。对于面对自身累积的庞大财务数据，业务数据和运营数据，流量数据及其他数据资产的公司，公司如何利用大数据并进行大数据分析？我们从以下几个方面来了解一下。一.什么是大数据分析？我们知道，数据分析是指通过某种统计分析方法对一定规模的数据进行分析，提取有用的数据并研究这些数据得出结论。与数据分析相比，大数据分析的最基本方面是处理数据量的差异。此数据级别超出了我们使用常规软件来处理，分析和管理数据的数据收集范围。因此，我们需要一种新型的处理方法来完成大数据分析。然后，公司还应该清楚其自身积累的数据量的情况？使用常规工具进行处理还是需要使用一些大数据分析工具进行处理。二.企业进行大数据分析需要哪些人员？企业知道需要做的大数据分析任务后，还需要一定的大数据分析人才配置，以达到最终目的。公司需要部署什么样的大数据分析人才？通常有数据开发工程师，数据架构师，数据分析师，数据挖掘工程师和数据可视化工程师。三.公司需要使用哪些工具来进行大数据分析？我们之前提到过，用于大数据分析的数据量已经超过了常规工具的处理能力。然后，公司需要使用一些专业的工具和软件进行大数据分析，以进行大数据分析。让我们看一下可以使用哪些专业工具。1、数据存储和管理：MySQL数据库：部门和Internet公司通常使用MySQL存储数据，优点是它是免费的，并且性能，稳定性和体系结构也都比较好。SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商业智能功能，可为中小型企业提供数据管理，存储，数据报告和数据分析。DB2和Oracle数据库是大型数据库，适用于拥有大量数据资源的企业。2、数据清理类：EsDataClean是一种在线数据清理工具，不管是规则定义还是流程管理都无需编写sql或代码，通过图形化界面进行简单配置即可，使得非技术用户也能对定义过程和定义结果一目了然。3、数据分析挖掘：豌豆DM更适合初学者。它易于操作且功能强大。它提供了完整的可视化建模过程，从训练数据集选择，分析索引字段设置，挖掘算法，参数配置，模型训练，模型评估，比较到模型发布都可以通过零编程和可视化配置操作，可以轻松简便地完成。4.数据可视化类：亿信ABI是具有可视化功能的代表性工具。当然，它不仅是可视化工具，而且还是集数据分析、数据挖掘和报表可视化的一站式企业级大数据分析工具。

导读：工业大数据即工业数据的总和，其来源主要包括企业信息化数据、工业物联网数据、“跨界”数据等，它是工业互联网的核心，是智能制造的关键。工业大数据分析作为工业大数据的核心技术之一，是工业智能化发展的重要基础和关键支撑。本文将结合作者在工业领域多年的实践应用经验，力图对工业大数据分析技术的应用思路、方法和流程进行总结，旨在为企业开展大数据分析工作提供技术和业务上的借鉴。在本文中我们将一起研讨和思考：工业大数据分析的特殊性；工业大数据分析的困境及难点；工业大数据分析的基本框架；工业大数据分析该如何开展？01 工业大数据分析与传统数据分析的差异性及特殊性工业大数据分析是利用统计学分析技术、机器学习技术、信号处理技术等技术手段，结合业务知识对工业过程产生的数据进行处理、计算、分析并提取其中有价值的信息和规律的过程。从过程与目标角度看，工业大数据分析和传统统计分析、商业智能分析涉及的学科和技术大同小异。但从分析理念和特点上看，工业大数据分析又有其自身的特殊性。首先，进入大数据时代，数据的变化往往引发工作方法和价值体现的改变。对于数据的变化，非工业领域往往强调数量上的变化；但在工业领域，则更注重数据完整性和质量的提升。工业现场往往对分析结果的精度、可靠度要求高，加之工业对象和过程本身也很复杂。因此，工业大数据分析方法的重点是通过数据条件的改善，结合相关分析技术的有效应用，得到质量高的分析结果。此外，工业场景的边界往往都有专业领域的机理来约束。对于复杂的工业过程数据分析，往往不能仅局限于相关关系分析，需要强调工业领域业务知识和数据分析过程的深度融合；强调复杂业务问题简化和分析结果的可解释性，而不是简单地追求数据量大与分析算法的复杂和先进性。一言以蔽之，工业大数据分析需要在工业具体业务要求的边界下，用数据思维和数理逻辑去严格地定义问题，采用“数据驱动+机理模型”的双轮驱动方式去精确表征、有效解决实际问题。02 工业大数据分析的困境及难点工业大数据分析的困境及难点主要体现在对工业对象（过程）理解和认知要求的高标准和一致性、工业大数据建模的复杂性和反复性、分析结果的可靠性和确定性三个方面。第一. 工业大数据分析对数据分析人员的业务背景认知能力要求较高数据分析师不能按照以往思路，对业务相关对象、数据情况初步摸底认知后就匆匆开展具体分析建模工作。而针对工业对象和过程的复杂系统，不同的场景下业务问题之间的关系往往会发生改变，加之数据缺失严重、噪声大、业务含义代表性强等因素，理论体系下的数据分析相关理念与技术很难直接适用于此类场景的变化和复杂度要求。如若数据分析团队对研究工业对象认识不够深入或“片面性”理解，往往会导致分析出来的结果是只是证明了领域内业务机理/常识的正确性或某一公认理念，就会经常出现项目研究投入高、产出低的问题。因此，工业大数据分析需坚持的原则是分析和应用都要结合具体的流程，分析工作开展前要保证数据条件符合业务场景要求。第二. 工业大数据建模算法的复杂性和过程的反复性使得整个实现过程较为“繁琐和曲折”在开展工业建模时，虽然基础算法原理和应用方式的变化不大，但运用此类算法的过程却极大程度地“曲折”，往往需要结合业务知识和数据情况将算法嵌入到实际的工业应用场景与逻辑中去，需要模型基于初次的分析结果不断地修正、迭代和完善，以此来提升模型的鲁棒性与准确性。此外，工业过程数据形式的复杂性、数据质量参差不齐等也使得工业大数据分析建模与有效应用的困难度加大。第三. 工业产业模式及应用场景对工业大数据分析结果的可靠性和决策可指导性要求高，导致工业大数据分析应用的成熟化落地变得困难。一般情况下，大多数企业的工业现场设备控制、工艺调整、质量管控等都已处在相对优良的阶段，而通过工业数据分析得到的概率性结论和现场实际有一定的偏差。此偏差可能是生产环节本身引起的，也有可能是数据采集环节的数据本身失真引起的，单从数据分析结果角度往往很难发现和解释具体差异引起的原因，导致大家对于分析结果的可靠性存疑。另一方面，企业业务人员对所从事的工业过程/经营管理等业务的认识原本就相对深刻，这就要求工业大数据分析能剖析、给出更深层次的业务实情信息或优化策略，只有分析得到的知识具有更高精度和可靠性时，从业务决策指导层面才具有实用价值，这也是工业大数据分析价值落地应用面临的挑战之一。因此，工业领域的数据分析重点强调数据分析技术和领域知识融合来获取有价值的知识。当模型涉及到的因素很多、形成真正的复杂多维度问题且机理不清晰时，且往往没足够的数据来建立和验证模型，这时就需要充分利用专业领域知识进行“降维”，力求从有限的数据中分析出足够可靠的结果。我们在实践中认识到工业大数据分析的瓶颈难点，往往不是计算机存储和处理数据的能力，而是蕴含工业机理的数据关联关系的复杂性。这种复杂性使得传统的数据分析方法难以奏效，无法从数据中获得质量更高、价值更大的知识，如果没有合适的思想和技术手段，面对工业大数据价值的蓝海时，就会无从下手。

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。　一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。二、大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。三、大数据存储及管理技术大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。　四、大数据分析及挖掘技术大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：1.可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。2.数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。3.预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。4.语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。5.数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。五、大数据展现与应用技术大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

数据分析是为了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。而大数据分析起点来源于企业的某些个场景需求，根据需求目标，搭建分析框架，提取企业数据通过多个指标和纬度全方位深入的分析，用合适的BI工具实现分析过程，最后提炼结论，通过可视化大屏展示，挖掘问题和提供策略。1、场景因为互联网行业的高速发展，数据分析BI工具也开始走入人们的视线，越来越多的企业开始意识到人工智能和商业智能给企业带来的价值，也甚至是愿意花钱在数据基础建设上面，所以，数据分析的应用场景也越来越丰富，从行业来看，主要有互联网、移动互联网、电力、财政、政务、税务、司法、租赁、银行、制造、教育、医药、金融、汽车、房地产和物流等等。2、数据数据指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。而我们今天说的要分析的数据是企业在经营或者生产的过程中有很多的经营管理数据、财务数据、销售数据等等。3、工具工欲善其事必先利其器，工具在数据分析过程中也是非常重要的一环，一般做大数据分析，首先会使用到大数据数据库，比如MongoDB、GBase等数据库。其次会用数据仓库工具，对数据进行清洗、转换、处理，得到有价值的数据。然后使用数据建模工具进行建模。最后使用大数据工具，进行可视化分析。数据可视化分析工具：一站式数据分析软件-亿信ABI，融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。采用轻量级SOA架构设计、B/S模式，各模块间无缝集成。使用了新一代的3D引擎技术，大屏展示炫酷。支持广泛的数据源接入。数据整合模块支持可视化的定义ETL过程，完成对数据的清洗、装换、处理。数据集模块支持数据库、文件、接口等多方式的数据建模。4、方法ABI一站式数据分析平台中包含有四大类分析方式。分别是：报表分析、报告分析、敏捷分析、可视化分析。报表分析含有报表分析以及图表分析，可以制作各种复杂报表、图表结合的dashboard等。报告分析含有word分析报告，幻灯片报告以及即席报告。Word分析报告是纯word版式的报告，可以拾取报表内的统计图、表格、数据等，支持导出成word；幻灯片报告可以向ppt一样播放，直接用于汇报展示，支持导出成ppt；即席报告中只需要简单的鼠标拖拽维度和指标，即可即时生成相应的分析结果。敏捷分析中含有多维分析、敏捷看板以及看板集。多维分析是拖拽式的自主分析，通过拖拽维度和指标就能够立即得出分析结果；敏捷看板类似与多维分析，不过其中功能更加强大，它可以自动识别维度指标，智能生成两表的关联关系，内置丰富的组件帮助用户完成更加绚丽的看板的制作等等；看板集是多个看板的集合。可视化分析中含有地图分析、3D分析以及酷屏分析。地图分析囊括了世界、中国各省市的地图及gis地图，与图表的结合，可衍生出成千上万种可视化效果；3D分析中有炫酷的3D效果，这是传统报表无法企及的可视化效果；酷屏分析中内置了百余种可视化效果组件，还能自己编写js、css等自定义组件，可以制作各种交互式常规屏、大屏等。

编者按传统舆情是基于简单信息的搜集整理工作。但数字时代数据量巨大、冗余信息繁杂。在信息和数据形式不断更新的情况下，舆情研究方法同样需要迭代。当下，舆情研究方法存在哪些问题？何谓大数据舆情？随着大数据不断地向社会各行各业渗透，大数据为每一个辐射到的领域带来深入的影响和颠覆性的变革，并且正在日益成为各行业创新的原动力和助推器。 近年来，利用大数据进行舆情监测和分析管理的方法得到了较快的发展，大数据舆情的概念应运而生。大数据舆情，即通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，以及机器学习等技术，不间断地监控网站、论坛、博客、微博、平面媒体、微信等信息，及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向，从浩瀚的数据宇宙中发掘事件苗头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似和类似事件进行趋势预测和应对建议。大数据舆情面临哪些挑战？大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。互联网如今已经成为收集民意、了解政府和企业工作成效的一个非常有效的途径。然而由于缺乏对互联网发贴等行为的必要监管措施，在舆情危机事件发生后，难以及时有效获取深层次、高质量的网络舆情信息，经常造成舆情危机事件处置工作的被动，因此，发展大数据舆情的关键是，建立起“监测、响应、总结、归档”的闭环舆情应对体系。所以说，大数据舆情并不是一个简单的命题，如何利用大数据构建闭关的大数据舆情体系成了发展大数据舆情的关键。那么，构建这样一个闭环的大数据舆情体系需要面临哪些挑战呢？下面一一道来：挑战一：大数据的采集加工对大数据的采集加工是整个舆情分析服务的基础，掌握数据抓取能力与舆情解读能力，通过“加工”实现数据的“增值”,是舆情分析的必备技能。大数据舆情需要具备大数据采集能力，通过加密的方式从互联网获取页面、舆情相关的数据信息，并对数据进行处理、加工、存储。同时，由于舆情的实时性和变化性，为了及时、准确捕捉舆情并形成应对措施，对舆情数据的采集还需要做到实时采集和实时更新。挑战二：大数据的分析解释如何对复杂大数据进行解释是舆情服务的关键，数据分析的模式是否科学将直接影响数据分析的质量，决定了舆情产品的可用性。基于数据分析，能否提炼出独到、高质量的观点，在凌乱纷繁的数据背后找到更符合客户要求的舆情产品和服务，并进行针对性的调整和优化，这是大数据时代舆情最大的变量。大数据舆情分析所涉及的技术包括文本分析、聚类、观点倾向识别、主题检测与跟踪等计算机文本内容识别技术。以数据挖掘为核心技术，应用不同的建模基础，包括关联规则、序列模式、频繁序列、决策树分类、神经元网络、线性回归、Logistic回归、K-Means聚类、模糊聚类、异常检测等多种数据挖掘算法，结合相应的数据挖掘模型可视化方法，用预测模型对舆情数据进行预测评分。挑战三：趋势的研判预测对趋势的研判则是大数据时代舆情分析的目标。如今人们能够从浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益，但这远远不够，信息爆炸的时代要求人们不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展。加强对舆情的趋势预测、关联因素分析，能够帮助我们找出影响舆情走势的关键因子，帮助我们更好的进行舆情的预测与管控应对，这也是大数据舆情的关键环节。大数据时代的大舆情充分反映数据爆炸背景下的数据处理与应用需求，这是大数据时代最大的舆情变革。想要做好大数据舆情，需要具备上述大数据的“挖掘、分析、研判”能力，才能实现对舆情的及时发现、体系化应对和总结归档，才能更好的做好舆情服务。现有研究方法存在哪些问题？大数据舆情分析面临着数据量大、维度多样、结构复杂等问题。研究对象也从受众个体发展到了受众之间、传受之间的复杂网络关系，甚至杂糅了时间、空间维度等场景化信息。但现有的研究仍以数量统计和词频分析为主，难以深入挖掘大数据的潜在价值。科学分析大数据有助于研究者打开视野，从更开阔的角度切入研究。根据不同研究意图搭建复杂模型检验，深入因果推论，可以实现舆情研究的数据化、动态化，也可以加强趋势研判的延展性、科学性。采用科学的研究方法、纳入大数据模型，也是互联网环境下舆情研究的发展趋势，为更加全面立体地掌握舆情动态奠定了科学基础。科学研究方法的3大“用武之地”笔者结合日常实践，梳理了科学舆情研究方法在大数据层面的具体运用。1基础统计分析方法：掌握舆情全貌基础统计分析方法是掌握舆情全貌的重要基础。舆情发展是一个分阶段的动态过程，通过对数据所包含的维度进行基础统计计算，能够获得横向切面和纵向发展的双向描述，进而掌握舆情全貌。一是横向比较横截面数据，描绘当下舆论情况。例如，在国际传播研究中，首先要了解国际舆情。通过统计给定时间内的舆情数量规模、情感倾向、话题细分等数据，能够快速勾勒基本轮廓，便于研究者了解某一时段的静态舆情特征。二是纵向对比时间序列数据，动态追踪舆情态势。为深入研究国际舆情，还需长期追踪基础统计量。持续累积同口径数据列，便能回溯其发展趋势，并通过时间序列模型预测舆情发展态势。2传统量化研究方法：推动舆情研判传统量化研究方法是推动舆情研判的重要保障。舆情研判是指通过特定方法对舆情信息的特性、态势、走向进行研究判断的专业工作。大数据舆情研判需要借力传统量化研究方法，采用相关分析探索不同变量间相互作用的关系，采用回归分析探索变量间的依赖关系，并预测变量的发展趋势。一方面，将相关分析用于舆情研究，适用于分辨看似无关的信息间潜在的相互关联，能够从庞杂的数据中发掘足以影响全局的非确定关系，从而确定如何在复杂环境中精准研判舆情态势。2018年6月23日，泰国一支青少年足球队被困洞穴，7月10日获救。该事件引发全球媒体和公众广泛持续的关注。笔者在分析该事件时发现，传统媒体报道和社交平台热议话题间存在相关关系，两个舆论场相互影响的复杂渐变关系还原了舆论触发和影响机制。另一方面，回归分析应用到舆情分析领域，能够探究相关变量间的因果关系及发展走势，寻找舆情演变规律模型。通过建模分析，不仅可以判断不同议题、国家、媒体间的关系，还能进一步探究相关舆论的未来走势。例如，以各国媒体就新冠肺炎疫情的报道为素材建模，能够从宏观角度把握国际舆论，并直观展现各国媒体新闻叙事的关系，探明媒体报道与国际舆论的相互影响，找到国际舆情的演变路径。3量化文本分析方法：深度挖掘舆情量化文本分析方法是深度挖掘舆情的重要助力。大数据背后隐藏着肉眼难以识别的深层信息，尤其是在面对大量文本数据时，难以靠传统分析方法直接获得全面信息。以往针对文本的分析方法分析周期长、研究耗时长、人工工作量大，难以适应舆情研究求快求全的现实要求。因此便需借力量化文本分析方法，集中处理数十万乃至数千万量级的文本内容。笔者在实践中总结了适用于舆情研究的部分量化文本分析方法：LDA主题模型算法LDA（Latent Dirichlet Allocation）是统计学中常用的一种降维分析方法，即降低复杂的文本数据包含的维度。通过运算归类，具有相同特性的文本被识别为一组，进而实现文本主题的机器分类。这一算法常用来提取子话题。这种方法能够大大缩短文本处理时间，通过计算实现文本内容归类，提高舆情子话题提取效率。文本位置估计模型文本位置估计模型是政治学领域的成熟算法，旨在通过计算文本中包含的政治学词汇特征，判断文本的左右派倾向。舆情研究可以借用该算法原理，通过计算词频、词距、词语间共现关系等信息，计算特定文本的相对位置，判断研究对象的态度倾向差异。例如，以此分析中美关系舆情，可以直观看到中美受众的不同立场表达，并根据文本位置距离判断未来发展趋势。基于社会网络分析方法的词语共现关系分析如前文所述，文本之中也隐藏着复杂的词语网络。探询文本的共现网络，是还原语境的重要路径。前文的分析方法多将文本分裂为词组，计算使用的矩阵也常常忽略了语句连接在一起的整体含义。采用社会网络分析方法，可以描绘出词语间的距离与联系，可以在一定程度上探索其出现的语境，还原断裂的文本。数据舆情时代，研究方法的3大变迁把握舆论脉搏，洞悉舆情走向，是信息化社会了解民意的重要因素。数据与舆情结合的产物——数据舆情也已应时代要求而生，亟待从业人员理论结合实践，吸纳科学分析方法，提升数据处理和舆情研判能力。1加强数据挖掘能力数据舆情行业研究，需要以数据积累为目的长期挖掘和存储，注重日常数据的挖掘和积累，不断拓展数据边缘。搭建庞大的数据仓库，提升数据使用效率，是发展数据舆情的首要条件。2提升数据分析能力在舆情研究领域，数据分析能力具体体现为科学研究方法的掌握和使用能力。为进一步提高舆情分析的效率和质量，强化量化研判与舆情工作的深度融合，提升数据分析能力，是发展数据舆情的必要条件。3强化数据合作共享强化以行业实践为基础的合作机制，是推动数据舆情化和舆情数据化的大势所趋。铁粉必看

如今大数据分析已经是潮流，在各行各业中都在引用，因为只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。那么大数据分析一般是如何进行的呢？探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速地处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。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。识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。对数据抽取与集成。这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。现有的数据抽取和集成方法有三种，分别是基于物化或ETL方法的引擎、基于联邦数据库或中间件方法的引擎、基于数据流方法的引擎。这些引擎都是很重要的。数据分析是大数据处理流程的核心步骤，通过数据抽取和集成环节，我们已经从异构的数据源中获得了用于大数据处理的原始数据，用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理，比如数据挖掘、机器学习、数据统计等，数据分析可以用于决策支持、商业智能、推荐系统、预测系统等。通过数据分析我们能够掌握数据中的信息。大数据除了将更好地解决社会，商业，科学各类问题。大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体状态，社会网络，知识能力，爱好性情，情绪波动记录，这些数据可以被充分地利用，医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况，教育机构针对用户制定培训计划，服务行业提供符合用户习的服务，社交网络为志同道合的人群相识相知，政府能在用户心理健康出现问题时有防范自杀，刑事案件，金融机构能为用户的资金提供更有效的使用建议和规划，道路交通可以提供合适的出行线路。大数据将逐渐成为很多行业企业实现其价值的最佳途径，大数据的应用也将会全面展开。未来，大数据将成为国家战略的重要部分。