大數據分析節

① 大數據分析都有哪些類型

1.交易數據

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化買賣數據，這樣就能夠對更廣泛的買賣數據類型進行剖析，不僅僅包含POS或電子商務購物數據，還包含行為買賣數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2.人為數據

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及經過博客、維基，尤其是交際媒體產生的數據流。這些數據為運用文本剖析功用進行剖析供給了豐富的數據源泉。

3.移動數據

能夠上網的智能手機和平板越來越遍及。這些移動設備上的App都能夠追蹤和交流很多事情，從App內的買賣數據(如搜索產品的記錄事情)到個人信息材料或狀況陳述事情(如地址改變即陳述一個新的地理編碼)。

4.機器和感測器數據

這包含功用設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備能夠配置為與互聯網路中的其他節點通信，還能夠自意向中央伺服器傳輸數據，這樣就能夠對數據進行剖析。

關於大數據具有哪些特徵，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

② 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

③ 供應鏈大數據分析

供應鏈大數據分析

供應鏈大數據分析，越來越多的企業採用數據分析來應對供應鏈中斷，並加強供應鏈管理(SCM)，目前有幾項重大中斷正在影響供應鏈。以下分享供應鏈大數據分析，一起來看看。

供應鏈大數據分析1

全面解析大數據給供應鏈帶來的益處

時下，大數據已經完全跨越概念炒作，而成為很多行業業務發展中實實在在應用的重要武器，但是在供應鏈管理領域，大數據技術的應用產業發展則處於起步階段，但是相信伴隨其他行業大數據的快速發展，供應鏈管理中的大數據也會迅速跟上來，那麼人們勢必會問大數據到底能夠為供應鏈帶來哪些益處呢，下面請隨乾元坤和我一同了解大數據給供應鏈帶來的好處。

大數據與供應鏈

1、庫存優化。比如，SAS獨有的功能強大的庫存優化模型可以實現在保持很高的客戶滿意度基礎上，把供應成本降到最低並提高供應鏈的反應速度。

其庫存成本第一年就可下降15%～30%，預測未來的准確性則會上升20%，由此帶來的是其整體營收會上升7%～10%。當然還有一些其他的潛在好處，如提升市場份額等。此外，運用SAS系統，產品質量會得到顯著提升，次品率也會因此減少10%～20%。

2、創造經營效益，從供應鏈渠道，以及生產現場的儀器或感測器網路收集了大量數據。利用大數據對這些資料庫進行更緊密的整合與分析，可以幫助改善庫存管理、銷售與分銷流程的效率，以及對設備的連續監控。製造業要想發展，企業必須了解大數據可以產生的成本效益。對設備進行預測性維護，現在就具備採用大數據技術的條件。製造業將是大數據營業收入的主要來源。

3、B2B電商供應鏈整合。強大的電商將引領上游下游生產計劃-下游銷售對接，這種對接趨勢是上游製造業外包供應鏈管理Supply-Chain，只專注於生產Manufacturing，ProctionChain(R&D)。

物流外包上升到供應鏈外包是一個巨大的飛躍，體現了電商的強大競爭力和整合能力，海量數據支持和跨平台、跨公司的對接成為可能。B-B供應鏈整合具有強大的市場空間，能夠改善我國產業布局、產業鏈優化、優化產能分配、降低庫存、降低供應鏈成本、提高供應鏈效率。

4、物流平台規模發展，B-C商業模式整合已經成為現實，但是物流執行平台的建設是拖後腿的瓶頸。多樣產品的銷售供應鏈的整合有很大的技術難題，如供貨周期、庫存周期、配送時效、物流操作要求等，這樣的物流中心難度很大。

大數據平台建設將驅動整體銷售供應鏈整合;中國的還有的現實問題跨區域物流配送、城鄉差異等，政府的管制是一大難點/疑難雜症，大數據平台有助於政府職能調整到位。

5、產品協同設計，過去大家最關心的是產品設計。可是現在，在產品設計和開發過程中，相關人員相互協同，工廠與製造能力也在同步設計和開發中。當前的壓力在於向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格、更高質量的產品，而同時滿足所有這些要求，是製造和工程企業的下一個重大的價值所在。這也正是大數據的用武之地。

企業如何部署大數據?

要讓數據發揮價值，首先要處理大數據，要能夠共享、集成、存儲和搜索來自眾多源頭的龐大數據。而就供應鏈而言，這意味著要能夠接受來自第三方系統的數據，並加快反饋速度。

其整體影響是增強協同性、加快決策制定和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。傳統供應鏈已經在使用大量的結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統，將資源數據，交易數據，供應商數據，質量數據等等存儲起來用於跟蹤供應鏈執行效率，成本，控制產品質量。

大數據給供應鏈帶來的好處

而當前大數據的概念則超出了傳統數據產生、獲取、轉換、應用分析和存儲的概念，出現非結構化數據，數據內容也出現多樣化，大數據部署將面臨新的挑戰。

針對如今所生成、傳輸和存儲的海量信息進行簡單處理所帶來的挑戰。當前，數據量呈爆炸式增長，而隨著M2M(機器對機器的通訊)的應用，此趨勢仍將持續下去。

但是，如若能夠解決這些挑戰，將可以打開嶄新的局面?核心在兩個方面：

1、解決數據的生成問題，即如何利用物聯網技術M2M獲取實時過程數據，虛擬化供應鏈的流程。通過挖掘這些新數據集的潛力，並結合來源廣泛的信息，就可能獲得全新的洞見。如此，企業可以開發全新的流程，並與產品全生命周期的各個方面直接關聯。與之集成的還有報告和分析功能，為流程提供反饋，從而創建一個良性的強化循環。

2、解決數據應用的問題，如何讓供應鏈各個價值轉換過程產生的數據發生商業價值，是發揮數據部署的革命性生產力的根本。大數據在供應鏈的應用已經不是簡單的交易狀態可視，支撐決策庫存水平，傳統ERP結構是無法承擔的。因此企業必須重新做好數據應用的頂層設計，建立強大全面的大數據應用分析模型，才能應對復雜海量的數據如何發揮價值的挑戰。

大數據在供應鏈領域的應用剛剛起步，隨著供應鏈的迅速發展，大數據分析，數據管理，大數據應用，大數據存儲在供應鏈領域蘊含巨大的發展潛力，大數據的投資也只有與供應鏈結合，才能產生可持續、規模化發展的產業

供應鏈大數據分析2

大數據分析對供應鏈有什麼影響

如今，從物流到客戶偏好的各種數據的持續增長正在迅速改變企業的經營方式，並突出了對加強數據管理和分析的強烈需求。大數據分析(指大型和復雜的數據集)的好處是顯而易見的：大數據可以完全改變組織的工作方式，在效率、成本、可見性和客戶滿意度方面產生巨大差異。

大數據來源廣泛：

-如今的技術和社交平台允許企業以評級、評論和博客評論的形式獲得直接的客戶反饋。

-來自移動通信、社交平台和電子商務的數據正在與來自企業系統的數據集成。

-隨著物聯網和機器對機器通信的引入，製造業正在從基於事件的計劃轉變為實時感測。

-不斷發展的感測器技術可提供實時設備和產品狀況數據，從而實現自動維護和過程調整。

數據在數量上、種類上和速度上都有所增長，如果以正確的方式加以利用，可以帶來巨大的價值。

研究顯示，企業已經在推動整個企業供應鏈的生產力，但在供應鏈功能中使用大數據分析在全球企業中並不普遍或協調得很好。受益於大數據分析的公司有三個共同點：它們擁有強大的企業級分析戰略，它們將大數據分析嵌入供應鏈運營，它們擁有合適的人才庫，能夠從大數據中產生可操作的見解。

有必要僱用、培訓和扶持能夠幫助企業從大數據分析中受益的領導者。從人力資本的角度來看，大多數公司的定位尚不足以接受數字化供應鏈轉型。我們分析了各行各業的50多位高級供應鏈高管的個人資料，以了解他們在供應鏈數字化方面的定位。在涉及所謂的「數字防備連續性」方面，各行各業的公司中絕大多數高管都普遍缺乏。

調研機構采訪了各行各業的商界領袖，以探討當今日益數字化的世界對首席供應鏈官的角色以及供應鏈領導者與高級管理人員中其他高管人員之間互動的影響。通過這些訪談，我們發現了供應鏈領導者應具備的四個關鍵特徵，以便能夠從大數據分析中獲得收益：

1、對數據和系統技術有深刻的了解。當今的企業可以通過數據分析和通過數字方式收集數據來深入了解客戶行為。盡管不需要首席供應鏈官成為信息技術（IT）專家，但他們應該對數據收集、技術和分析有足夠的了解，以引導對話並為高級領導者及其供應鏈團隊提供數字化願景。

供應鏈領導者應認識到如何實施和利用相關平台和流程以及數據來自何處，並應表現出對來自各種渠道的數據范圍和規模的扎實理解。重要的是，領導者必須准備好對數據採取明智的行動。

2、具有影響力的協作方法。如果首席供應鏈官在孤島工作，將無法從大數據分析中獲得收益。在內部，供應鏈領導者必須能夠與首席技術官進行溝通和協作，以幫助確定適合組織的技術和政策；

與首席數據官一起了解如何最佳地捕獲和使用數據；與首席營銷官一起，評估供應鏈如何能夠更專注於客戶和需求驅動，並與首席執行官具體溝通更廣泛的創造價值的機會。最終，供應鏈執行官將需要能夠與內部利益相關者和外部供應商建立橋梁。

3、跨職能經驗。如今的供應鏈管理人員具有跨部門的經驗，並且能夠理解和與來自多個業務部門的人員進行交流。重要的是，首席供應鏈官員還必須具有銷售、財務或技術方面的知識。

4、發展新技能和培訓他人的能力。當今的首席供應鏈官必須緊跟最新技術，以確保組織適當地吸收數字技能和分析人才。企業犯的最大錯誤之一是在沒有適當准備組織的情況下實施大數據分析項目。建立內部計劃以確保在整個供應鏈中採用技能至關重要。

要從整個供應鏈或整個組織的大數據分析中獲取所有好處，不僅需要技術和IT。從首席執行官和執行委員會開始，企業必須准備好支持一種全新的思維方式，培養一種對創新和技術開放的文化，並願意挑戰關於供應鏈管理方式的慣例。

大數據分析對供應鏈有什麼影響、中琛魔方大數據分析平台(www、zcmorefun、com)表示由於供應網路上數十億的連接設備提供關於服務需求、位置和庫存分布的實時信息，甚至實現預期的需求，理解和接受大數據的執行領導層、數字顛覆和這些趨勢的人力資本方面對未來企業的優勢至關重要。

供應鏈大數據分析3

"以零售門店為中心"的供應鏈分析框架

一、目的

本文旨在介紹「以零售門店為中心」的供應鏈管理，簡要介紹此框架下供應鏈管理的具體內容及行業痛點。

二、供應鏈是什麼？

供應鏈

所謂供應鏈，是指由涉及將產品或服務提供給最終消費者的整個活動過程的上游、中游和下游企業所構成的網路。包括從原材料采購開始，歷經供應商、製造商、分銷商、零售商，直至最終消費者的整個運作過程。

供應鏈管理

供應鏈管理，指的是圍繞核心企業，對供應鏈中的物流、信息流、資金流以及貿易夥伴關系等進行組織、計劃、協調、控制和優化的一系列現代化管理。

它將企業內部經營所有的業務單元如訂單、采購、庫存、計劃、生產、質量、運輸、市場、銷售、服務等以及相應的財務活動、人事管理均納入一條供應鏈內進行統籌管理。

在傳統零售或者傳統行業中，供應鏈主要局限在供應鏈的後端，即采購、生產、物流等職能，與消費者、銷售渠道的協同整合嚴重不足，導致牛鞭效應、孤島現象、的出現，讓供應鏈的反應總是很滯後。

三、「以零售門店為中心」的供應鏈管理

供應鏈網路

「以零售門店為中心」的'供應鏈網路（見下圖），即以滿足門店銷售及運營核心、銷售利潤最大化的供應鏈管理。

在此分析框架上，核心目標是最大條件滿足消費者需求，即管理缺貨、減少缺貨，管理滯銷、處理滯銷。此框架下供應鏈管理的內容為：門店補貨、門店調撥、缺貨管理管理、滯銷管理、促銷管理等。

供應鏈管理

需求預測

需求預測是所有供應鏈規劃的基礎；供應鏈中所有的流程都是根據對顧客需求的預測來進行的。因此，供應鏈管理的首要工作是對未來顧客的需求進行預測。

1、預測需要考慮的影響因素

需求預測需要考慮的重要影響因素：

歷史需求

產品補貨提前期

節假日

廣告或其他營銷活動的力度

競爭對手採取的行動

價格及促銷計劃

經濟狀況

2、預測方法

定性預測法

主要依賴於人的主觀判斷。當可供參考的歷史數據很少或專家擁有影響預測的需求市場信息時，採用定性預測方法最合適。

時間序列預測法

運用歷史需求數據對未來需求進行預測，它尤其適用於每年基本需求模式變化不大的場景。

因果關系預測法

假定需求預測與某些環境因素(經濟狀況、稅率等)調度相關，因果關系預測法可以找到這些環境因素與需求的關聯性，通過預測這些外界因素的變化來預測未來需求。

模擬法

通過模擬消費者的選擇來預測需求。如價格促銷將會帶來什麼樣的影響？競爭對手在附近開設一家新店會帶來什麼樣的影響？

門店補貨

1、什麼時候補貨？

什麼時候補貨？它是時間與頻次的問題，即補貨的觸發點問題。

通常有兩種策略：

策略一、設置庫存閥值，若庫存低於閥值則補貨。通過連續檢查的方法，判斷某個時刻是否需要補貨。

策略二、設置固定的補貨周期，零售門店通常按周來設置補貨頻次，即一周設置多次補貨頻次，並固定在某幾天，如某門店在周一、周三、周五補貨。

連鎖零售企業一般採用第二種策略，主要是因為零售企業經營的SKU數量眾多；另一方面，策略一的物流及倉庫排班及排車不確定高，不適合物流及倉庫的管理及運營。

本文的供應鏈鏈管理以策略二為基礎，並依此展開分析及研究。

2、補什麼商品？

季節性的品類調整

門店必須根據季節的變化，對商品陳列位置、商品結構、店鋪氛圍進行調整。一般來講，門店應該每年進行兩次大的調整，即：每年3-4月份針對春夏季的調整，每年國慶節過後的10-11月份期間的針對秋冬季節的調整; 每個季度針對本季度特殊季節、節日的變化進行的小調整，或臨時調整。

調整商品結構

商品結構必須根據季節變化進行調整。季節變化對商品結構的影響是非常大的，必須在季節變化到來之前，及時調整品類結構，壓縮過季商品品類，擴大應季商品的品類。

調整陳列位置和陳列資源

門店的陳列位置、陳列資源，對商品銷售產出的貢獻非常巨大，不同的陳列位置商品銷售會有幾倍甚至幾十倍的差距。門店的重點陳列位置、陳列資源必須隨季節變化而調整。一是季節商品是產生銷售貢獻*大的商品，二是季節商品是*能體現門店經營特色的商品，三是季節商品是*能提示消費者購物的商品。

重大節慶的品類調整

在快時尚、輕奢的品類中，很容易出現春節、婦女節(女王節)、情人節、開學季、聖誕節、雙十一等的節慶影響，表現出銷量井噴。零售企業需要根據節慶來完善豐富的品類結構，滿足顧客在特定節慶時期的消費需求。

市場變化導致的品類調整

禁配策略

地理環境因素，如西北地區處於內陸、遠離海洋，夏天不適合配沙灘遊玩類用品。風俗、宗教類因素，穆斯林地區禁止配送豬肉類食品。

新品策略

若零售公司准備投放一批新品，零售門店則需要為新品調整貨架，增加新品的曝光度，引導消費者產生首次購買、重復購買。

3、補多少量？

補貨量 = 需求量 – 門店庫存

計算門店需求時以需求預測為基礎，同時考慮下述影響需求及供給的約束條件：

倉庫容量

門店貨架容量

過去需求

產品補貨提前期

廣告計劃或其他營銷活動的力度

價格促銷計劃

競爭企業採取的行動

4、缺貨場景的庫存分配策略

策略一：增加相似商品的補貨庫存 相似商品：功能、顏色、功效相似的商品。

策略二：增加其他暢銷品的庫存 根據商品的銷售量排名，根據一定的分配策略來補貨。

缺貨管理

連鎖零售企業商品缺貨狀況會引發消費者的各種反應， 最終導致零售企業的銷售損失，48%的人會購買同一品種的替代品，15％的消費者不再購買，31％的顧客會到另一家店購買時再實施消費行為，顧客的轉店率是37％。

1、缺貨原因及應對策略

倉庫缺貨

渠道單一。單純地依靠某一個供應商或過分依賴某些材料部件，一旦某個供應環節中斷，將影響整個供應鏈的正常運作。缺乏預見能力。由於缺乏對供應鏈上的可預測性，不具有對供應商的供應能力和不確定性的前向洞察力，常常會面臨種種不確定因素影響所帶來的庫存短缺。應對措施：替代商品

補貨量不足

某商品銷售出現顯著增長，且明顯大於預期、門店庫存不足，但補貨不及時。應對措施：門店調撥 在零售行業中，線上線下競爭如此激烈，誰能快速解決各個商圈內門店之間、商圈之間超密集的調撥需求，實現高效調撥、把握銷售機會，實現銷售業績的新突破。

滯銷管理

1、滯銷危害

在陳列空間上，滯銷商品大量陳列占據了門店的貨架空間，迫使其他暢銷品的陳列空間不夠，新上市商品無法正常上貨。

滯銷商品佔用大量的資金，使得零售門店的流動資金日益萎縮，嚴重的會影響到正常商品采購、甚至導致門店倒閉。

對於顧客來說，滯銷商品大量陳列在貨架上，這樣既影響了顧客挑選自己需要的商品，浪費了消費者的注意力，甚至導致顧客無法找到正常的商品，損失了門店應該獲取的利潤。

從門店商圈來看，門店大量商品長期不做銷售周轉，消費可能會對門店失去信息，減少或改變原本的購物需求，轉向其他門店進行消費。

2、滯銷原因

季節因素

部分商品因地區差異存在明顯的季節之分，該部分商品由於季末沒有做特殊處理，導致在庫時間高於規定的天數，形成滯銷，體現在換季時門店任務按正常時段的銷售量作為補貨的依據產生。

補貨模型不合理因素

行業中大多數公司會把門店庫存管理權交給店長，由於公司的高速發展，門店會不斷地有新店長上任，店長庫存管理概念模糊，在補貨時大多憑借個人經驗確定補貨數量，容易導致部分補貨量較大的商品滯銷。

價格因素滯銷

部分商品會因為價格不合理而導致滯銷，一種是低價格商品，由於門店所處的商圈消費水平較高，價格低廉的老葯滯銷；另一種則是因為門店商品售價明顯高於競爭對手的售價導致滯銷。

陳列因素

與海量商品相比，門店的貨架資源永遠都是稀缺的，部分企業會給予部分商品特殊待遇，不能公平合理地分配貨架資源，導致部分商品因陳列位置差、曝光率低，從而導致滯銷。

淘汰商品不順暢

商品都會存在生命周期，特別是一些廣告商品，然而大多數公司更新商品都比較被動，不會主動去優化商品，會導致商品因同質化嚴重而引起滯銷。

批量采購決策失誤

供應鏈上游對市場需求及銷售情況沒有準確把握，商品采購數量過多，從而導致滯銷。

突發因素

某些突發因素導致消費行為發生重大變化。如」非洲豬瘟」導致豬肉類食品無法銷售出去，從而導致滯銷。

痛點

供應鏈上游滯銷引發的風險轉稼

在零售連鎖供應鏈網路中，供應鏈上游由於產品開發、采購失誤等決策失誤導致的庫存積壓，上游往往會將庫存風險轉稼到供應鏈末端(零售門店)，從而佔用零售門店大量的流動資金及貨架資源。

市場快速變化，難以准確預測和判斷供貨情況。

門店端某款產品突然爆發，致使供應鏈上下游倉庫出現大面積缺貨，此種情況供應鏈無法快速反應或供應周期過長，從而導致銷售機會的浪費。

預期范圍內、延遲或產能不足，導致銷售機會的損失。

某些品類由於供應鏈上游(采購、供應商)等原因，如產能不足或機器故障等原因導致交付延遲，從而導致銷售機會的浪費。

市場競爭加劇，線下實體店客流下滑

總結

供應鏈末端(零售門店)缺乏足夠或針對性的應對措施

供應鏈上下游協同是解決」零售門店」問題的重要方向

科學、精準的貨架管理將是提升門店銷售、實現供應鏈價值的重要方向

四、供應鏈的發展趨勢

全渠道趨勢

移動互聯網的迅猛發展催生了O2O、C2B、P2P等新業態，全球傳統產業開始受沖擊，受互聯網思維與互聯網、大數據、雲計算等技術深度影響出現變革，全球傳統行業將互聯網化，擁抱O2O全渠道零售大時代。

供應鏈日趨可視化

在運營中對商品廣泛使用了電子標簽，將線上線下數據同步，如SKU同步、庫存同步、價格同步、促銷同步；實現線上下單，線下有貨，後台統一促銷和價格。

供應鏈可視化以後，未來所有業務職能包括銷售、市場、財務、研發、采購和物流等進行有機的集成和協同就有了可能，可以對消費者需求、門店或網上庫存、銷售趨勢、物流信息、原產地信息等進行可視化展示，實現供應鏈敏捷和迅速反應。

新時代下的供應鏈可視化未來將持續向消費者、SKU、店員延伸，通過可視化集成平台，戰略計劃與業務緊密鏈接，需求與供應的平衡，訂單履行策略的實施，庫存與服務水平的調整等具體策略將得到高效的執行。

供應鏈預測智能化

在新零售的業態中，大量零售運營數據包括消費者、商品、銷售、庫存、訂單等在不同的應用場景中海量產生，結合在不同業務場景和業務目標，如商品品類管理、銷售預測、動態定價、促銷安排、自動補貨、安全庫存設定、倉店和店店之間的調撥、供應計劃排程、物流計劃制定等，再匹配上合適的演算法，即可對這些應用場景進行數字建模，邏輯簡單來說就是「獲取數據—分析數據—建立模型—預測未來—支持決策」。

本質上說，智能演算法是一項預測科技，而預測的目的不是為預測而預測，而是用來指導人類的各項行為決策，以免人在決策時因為未知和不確定而焦慮。

當全新的供應鏈體系，能夠實時顯示運營動態，如貨齡、售罄率、缺貨率、暢售滯銷佔比、退貨率、訂單滿足率、庫存周轉率、目標完成比率等，同時又能相互鏈接和協同，那麼將很容易形成通用運營決策建議，如智能選品、智能定價、自動預測、自動促銷、自動補貨和下單等。

在此基礎之上，供應鏈管理人員所做的事情就是搜集信息、判斷需求、和客戶溝通、協同各種資源、尋找創新機會等。

④ 大數據分析的技術包括哪些

與傳統的在線聯機分析處理OLAP不同，對大數據的深度分析主要基於大規模的機版器學習技權術，一般而言，機器學習模型的訓練過程可以歸結為最優化定義於大規模訓練數據上的目標函數並且通過一個循環迭代的演算法實現。
1、編程語言：Python/R
2、資料庫MySQL、MongoDB、Redis等
3、數據分析工具講解、數值計算包、Pandas與資料庫... 等
4、進階：Matplotlib、時間序列分析/演算法、機器學習... 等

⑤ 大數據分析是什麼優缺點是什麼大數據的優缺點

數據分析是指抄用適當的襲統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
大數據分析的優點：能夠准備得出可靠信息，有助於企業發展，已經找到自己的方向；
缺點：信息透明化，大數據比你更了解你自己。
大數據優點：
(1)及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
(2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

(3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

(4)根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
(6)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
大數據的缺陷：
當前，大部分中國企業在數據基礎系統架構和數據分析方面都面臨著諸多挑戰。根據產業信息網調查，目前國內大部分企業的系統架構在應對大量數據時均有擴展性差、資源利用率低、應用部署復雜、運營成本高和高能耗等缺陷。

⑥ 大數據時代 大數據分析解決方案

大數據時代 大數據分析解決方案
大數據數據分析一般技巧
①通過中國互聯網大數據了解產品的消費者需求偏好、增長趨勢、同行競爭、消費數據、政策環境、廣告消費、市場前景等，指導產品研發設計及市場定價策略;
②消費升級後，高端消費者在購買產品時關心的產品知識是什麼，信任什麼網路信息渠道，分析用戶心理和關注因素，制定宣傳策略和選擇宣傳方式;
③分析行業龍頭的網路宣傳策略，並了解消費者選擇品牌時關注的購買因素，制定差異化營銷策略，用消費者喜歡的內容和方式巧妙取勝;
大數據對於品牌推廣作用
①藉助大數據制定品牌推廣策略，提升品牌知名度、影響力、良好口碑，集團公司整體形象宣傳;
②通過大數據，鎖定目標招商對象，為品牌做招商加盟宣傳、品牌連鎖店宣傳，通過網路擴大招商影響;
③通過對企業品牌節假日促銷/活動/開業/慶典/展會等的線上二次宣傳，擴大活動營銷效果;
④企業上市宣傳、企業海外上市宣傳、上市公司網路形象優化、上市公關服務;
⑤產品宣傳、新品上市、產品擴大知名度、產品快速進行展現、產品線上宣傳等。
大數據如何應用於電商推廣
①電商品牌重要節慶宣傳，如雙十一促銷、中秋節促銷、年貨節促銷等。提前1-2個月覆蓋精準客戶關心的話題、分析潛在需求數據;
②電商品牌全年品牌推廣計劃，品牌全網宣傳包年合作，全面打造淘品牌。通過大數據分析客戶需求、關心元素、品牌排名等，刺激用戶購買需求，提升品牌口碑。
依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使推廣更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。未來企業如想進一步提升品牌知名度並准確把握市場走向，進行大數據營銷是必不可少的。

⑦ 大數據分析一般用什麼工具分析

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。

首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。

1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。

2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;

接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。

1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。

2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。

第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;

1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;

2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。

最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。

1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。

2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;

3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash

⑧ 大數據的分析與處理方法解讀

大數據的分析與處理方法解讀
越來越多的應用涉及到大數據，這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以，大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於此，大數據分析的方法理論有哪些呢？
大數據分析的五個基本方面
（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
AnalyticVisualizations（可視化分析）
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
SemanticEngines（語義引擎）
我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms（數據挖掘演算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
大數據處理
大數據處理數據時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。
採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

⑨ 大數據分析需要注意什麼因素

獲得合適的數據專家

培養合適的人才至關重要。(大數據不僅僅涉及技術和平台。)企業需要對合適的人員進行投資，這些人員應清楚了解企業的業務目標並相應地利用大數據。需要在技術上和分析上都配備有能力的正確的人，他們能夠理解和理解數據分析所引發的相互關系和趨勢。再有企業領導者不僅應培訓內部數據處理資源，還應引進新的人才。

定義事項

大數據確實非常大，可以通過多種方式進行分析。但是需要謹記模糊的數據可能成為大數據計劃的巨大殺手。重要的是要絕對清晰地了解目標，以及需要以何種方式分析哪些數據成分，以獲得什麼樣的見解。還原主義—將復雜問題分解為各個組成部分的實踐是最佳實踐之一，並且只有在明確目標的情況下才能實施，該目標將定義流程。這將定義要對數據執行的操作。

通過測試優化重點

測試是IT領導者經常忽略的因素。每當實施新技術時，測試並進一步調整過程以獲取所需的內容就很重要。在某些行業中，這稱為大型測試。只有通過培養實驗文化才能獲得最佳的關注。鮮為人知的事實是，數據驅動的實驗使人們能夠找到新的數據解釋方式和創新的基於數據的產品創建方式。

獲取和應用可行的見解

盡管“可行的見解”是一個經常被重復使用的術語，但在實施級別仍然被忽略。首席信息官需要從大數據分析中提取可操作的信息。向決策者提供經過過濾的相關信息在行業中具有極其重要的意義。此外，管理人員需要理解，更改或創建包含從大數據中獲得的見解的流程。

評估和完善

行業一旦形成便傾向於遵循流程或政策，但是，在涉及大數據計劃時，需要不斷評估和完善以實現任何大目標。企業領導者，通常是CIO，需要通過提供實時反饋的正確監控解決方案進行評估，並通過更改和改進做出響應。盡管這似乎是一個耗時的過程，但從長遠來看，它實際上是節省時間的過程。

關於使用大數據分析需要注意什麼因素，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑩ 如何對數據進行分析 大數據分析方法整理

【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，今天小編就來和大家說說如何對數據進行分析?為此小編對大數據分析方法進行的歸納整理，一起來看看吧!

畫像分群

畫像分群是聚合契合某種特定行為的用戶，進行特定的優化和剖析。

比方在考慮注冊轉化率的時候，需求差異移動端和Web端，以及美國用戶和我國用戶等不同場景。這樣可以在途徑戰略和運營戰略上，有針對性地進行優化。

趨勢維度

樹立趨勢圖表可以活絡了解商場，用戶或產品特徵的根柢體現，便於進行活絡迭代;還可以把方針依據不同維度進行切分，定位優化點，有助於挑選方案的實時性。

趨勢維度

漏斗查詢

經過漏斗剖析可以從先到後的次序恢復某一用戶的途徑，剖析每一個轉化節點的轉化數據。

悉數互聯網產品、數據分析都離不開漏斗，不論是注冊轉化漏斗，仍是電商下單的漏斗，需求注重的有兩點。首先是注重哪一步丟掉最多，第二是注重丟掉的人都有哪些行為。

注重注冊流程的每一進程，可以有用定位高損耗節點。

漏斗查詢

行為軌道

行為軌道是進行全量用戶行為的恢復，只看PV、UV這類數據，無法全面了解用戶怎樣運用你的產品。了解用戶的行為軌道，有助於運營團隊注重具體的用戶領會，發現具體問題，依據用戶運用習氣規劃產品、投進內容。

行為軌道

留存剖析

留存是了解行為或行為組與回訪之間的相關，留存老用戶的本錢要遠遠低於獲取新用戶，所以剖析中的留存是十分重要的方針之一。

除了需求注重全體用戶的留存情況之外，商場團隊可以注重各個途徑獲取用戶的留存度，或各類內容招引來的注冊用戶回訪率，產品團隊注重每一個新功用用戶的回訪影響等。

留存剖析

A/B查驗

A/B查驗是比照不同產品規劃/演算法對效果的影響。

產品在上線進程中常常會運用A/B查驗來查驗產品效果，商場可以經過A/B查驗來完畢不同構思的查驗。

要進行A/B查驗有兩個必備要素：

1)有滿意的時刻進行查驗

2)數據量和數據密度較高

由於當產品流量不行大的時候，做A/B查驗得到核算經果是很難的。

A/B查驗

優化建模

當一個商業方針與多種行為、畫像等信息有相關時，咱們一般會運用數據挖掘的辦法進行建模，猜測該商業效果的產生。

優化建模

例如：作為一家SaaS企業，當咱們需求猜測判別客戶的付費自願時，可以經過用戶的行為數據，公司信息，用戶畫像等數據樹立付費溫度模型。用更科學的辦法進行一些組合和權重，得知用戶滿意哪些行為之後，付費的或許性會更高。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「如何對數據進行分析
大數據分析方法整理」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。