大數據文摘公開課

Ⅰ 標題集錦|大數據

1.利用 隨機性 ，一群智商為0的小 機器人 也可完成 復雜任務 ？

（「smaticles」智能粒子群——小型機器人）

2.倒立、360度旋轉，空中劈叉！波士頓動力 Atlas 再進化，技能堪比體操冠軍

3.只需五步！哈佛學霸教你用 Python分析 相親 網站數據 ，在兩萬異性中找到真愛

4. 機器 有了綜合感官？新研究結合視覺和聽覺進行 情感預測

5.利用自動 深度學習 ，醫務人員也可開發 醫學影像分類系統

6.企業 AI 使用情況:25%使用AI的公司擁有高達50%的失敗率

7.亞馬遜是如何基於 AI重建 的

8.谷歌改進了呼叫中心的 語音識別 效率

9.谷歌AI：學習更好的 偏微分方程模擬 方法

10.吱一聲就知道你是誰， 深度學習 識別短片段說話人

【以上標題均來自:大數據文摘】

Ⅱ 大數據人工智慧培訓

How：出於興趣而非需求，自學人工智慧的方法論
人們可以對自己從哪兒來、到哪兒去感興趣，去了解柏拉圖、維特根斯坦和齊澤克，了解樸素唯物與機械主義，但並不需要成為哲學家。
如果你並非為了成為研究者，只是出於興趣學習人工智慧，完全不必被鋪天蓋地的代碼困住手腳，只需遵循以下原則：
1、明確內涵和現實
每個人都知道人工智慧的目標是「實現與人類相似的智能」，當下的我們處在哪個階段？已經取得了哪些成果？
人工智慧早已進入我們的生活，搜索引擎的排序、美顏相機的美化效果、今日頭條等信息流推薦類內容產品，全部都是當下的人工智慧應用。
雖然與思考和智能相去甚遠、被稱作「弱人工智慧」，它依然能比人類更高效的完成特定任務。除了這些互聯網領域的應用，人臉識別驗票閘機、醫院的叫號系統這類行業應用，甚至港口管理、油田預測、新葯研發，通通都有弱人工智慧的身影。
如果提起人工智慧，出現在你腦中的是 Samantha、Wall-E 或是終結者這些機器人形象，恐怕需要更近一步了解現實。
這些應用如何實現？為什麼能實現？
沒有任何學科建立在空談的基礎上，人工智慧也不例外。
接下來，我們需要——
2、理解「黑話」
機器學習、深度學習、監督學習、計算機視覺、神經網路、RNN……它們是什麼？和人工智慧有什麼關系？
如果你聽說過或是了解以上名詞的含義，恭喜你，你已經踏入了人工智慧的大門。
這些名詞就像是歷史教科書上的事件名，或是數學中的定理，了解它們的內涵、探尋它們之間的關系，能幫助你找到這門學科的層次和邊界。
比如：
「機器學習」、「深度學習」、「監督學習」是人工智慧得以實現的方式，其中「深度學習」屬於「機器學習」的分支，是以超過 8 層的「神經網路」為標志的模型訓練方法；
「監督學習」則是從輸入數據是否帶有標簽的角度對「機器學習」進行劃分，除此之外還有「無監督學習」和「半監督學習」；
RNN 則是「神經網路」的分支，即「循環神經網路」……
那，模型、數據、標簽又是什麼？
順著這些「黑話」和它們關聯的「黑話」，你會漸漸理解人工智慧的能做什麼、不能做什麼，為什麼會出現某些現象（如 AlphaGo），以及接下來會發生什麼。
還有很重要的一點——
3、拋棄想像
想像宇宙中的其他文明，想像一個由機器控制的社會，想像一個為愛落淚的機器人。想像給了我們無限可能，是人類最寶貴的能力之一，不過我們的世界依然建立在「真實」之上。把「想像」留給藝術，把「真實」留給科學。
What：我們該怎麼做？
有了方法論，接下來當然是……獲取優質的信息。
1、課程類
經典的系統課程有很多，例如 Andrew Ng 的斯坦福機器學習課程等等，答案里也有很多推薦質量相當高，在此不多做贅述。
除了學院派系統課程，很多媒體或內容平台上也有工業界人工智慧專家的「公開課」。這些「公開課」更類似於講座，有時是對現狀的思考、總結，有時會針對人工智慧的某一現實痛點展開。如果上一節的「黑話」過關，可以相當輕松的學到不少書本上沒有的知識，以及他人的思考沉澱（這部分相當寶貴），很適合對某一領域感興趣的人研讀。
2、機構、學術會議及論文
人工智慧領域是高度依賴學術界，並保留有非常強學術傳統的領域。
如面向 CV 領域的視覺與學習青年學者研討會（Valse），面向NLP領域的中文人工智慧學會等，這些學會機構除了定期舉辦公開講座，同時會會不定期的發布相關內容。
以及這些學會機構往往也會舉辦暑期學校等培訓課程，質量較高，對細分領域感興趣不妨了解課程構成後報名學習。
論文也是一個不錯的學習途徑，知網可以搜索論文購買閱讀。
以及人工智慧領域是一個高度信息流通的學科，如果英文過關，不妨前往 arXiv.org閱讀英文論文。
3、媒體及社交媒體
除了學術熏陶，新鮮新聞資訊可以幫助我們了解當下、提供啟發。
目前中文領域有不少細分媒體專注人工智慧領域，一些科技媒體的人工智慧子版塊質量也相當不錯。
以及不少研究者在微博、微信等社交媒體上也相當活躍，同時知乎也有不少人工智慧大 V 正在活躍，可以根據自己感興趣的方向進行關注。
4、書籍
「西瓜書」《機器學習》，李航老師的《統計學習方法》，「三駕馬車」巨著《深度學習》，都是相當經典的入門書。
太難了看不懂？《圖解深度學習》、《科學的極致｜漫談人工智慧》、《Python神經網路編程》這些向科普方向傾斜的書籍也不錯哦。
Why：真正的知識都是免費的
說了這么多、推薦了這么多，點贊、收藏對於一個人的自學旅程來說，連開始都算不上。
重要的是去看、去思考、去實踐，遠比做出一個「我想要」的姿態重要得多。
尋求知識的道路異常艱辛，在此引用汪丁丁教授的一段話作為結尾：
「一流的知識只能免費，這是因為它只吸引少數能夠理解它的人。這些人是最可寶貴的……他們投入的理解力和伴隨著理解一流知識的艱辛，價值遠遠超過任何付費知識的市場價格。」
願我們都有與一流知識相配的美德。

Ⅲ 大數據治理的文摘

第1章 大數據治理概述 當下，數據正在將我們淹沒。蔚為壯觀的數據，來自於社交媒體、電話GPS信號、公用事業智能儀表、RFID標簽、數字圖片和其他數據源中的在線視頻。IDC宣稱，2011年，數字世界的信息量超過1.8ZB(澤位元組，1.8億GB)，預計將以每兩年翻番的速度增長。大部分數據可視為大數據。談到大數據，通常以「3V」——體量(Volume)、速度(Velocity)和多樣性(Variety)概括其特徵。我們增加了一個「V」(Value)，代表數據的價值。以下是對這四個特徵的簡單描述： 體量(數據的靜態描述)。大數據通常具有較大體量。企業被數據堆砌，很容易積攢TB(太位元組)級和PB(拍位元組)級的信息，甚至在將來可輕易積攢ZB級的信息。 速度(數據的動態描述)。通常具有時間敏感性，流數據的分析必須以毫秒計，以支撐實時決策。 多樣性(數據的多格式化)。大數據包括結構化數據、准結構化數據和非結構化數據，如電子郵件、音頻、視頻、點擊流、日誌文檔和生物計量學數據。 價值(數據的經濟有效性)。組織正在努力以經濟有效的方式從大數據中獲得洞察力。這正是ApacheHadoop等開源技術大行其道的原因所在。本書後續章節中詳細介紹的Hadoop，是一種以經濟有效的方式處理成百上千台計算機中的大數據集的軟體。 組織必須治理全部大數據，由此引出了本書的主題。我們將大數據治理定義如下： 大數據治理是廣義信息治理計劃的一部分，即制定與大數據有關的數據優化、隱私保護與數據變現的政策。 我們將上述大數據治理的定義分解為以下部分： (1)大數據是廣義信息治理計劃的一部分。信息治理機構必須採取以下措施，以將大數據整合到既有的信息治理框架中： 擴展信息治理憲章的外延，將大數據治理納入其中； 拓寬信息治理委員會成員的范圍，將數據科學家等大數據的超級用戶吸納進來； 任命處理社交媒體等特定大數據的主管； 將大數據與元數據、隱私、數據質量和主數據等信息治理准則結合。 (2)大數據治理關乎政策制定。政策包括人們在特定情形下如何作為的成文和非成文的宣告。譬如，大數據治理政策可能申明，未經顧客知情並同意，組織不得將顧客的Facebook資料整合到其主數據記錄中。 (3)大數據必須優化。考慮一下組織是如何將現實世界的准則應用到大數據治理中的。公司設計了精緻的企業資產管理計劃，對機器、飛機、交通工具和其他資產進行妥善管理。與對實物資產進行登記類似，組織必須對大數據進行如下優化： 元數據——建立大數據類別信息 數據質量管理——像公司對實物資產進行定期檢修一樣，定期凈化大數據。 信息生命周期管理——對大數據進行存檔，並在沒必要繼續保存某些數據時，將其刪除。 (4)大數據隱私至關重要。組織同樣必須建立旨在防止大數據誤用的適當政策。組織在處理社交媒體、地理定位、生物計量學和其他形式的個人可識別信息(PII)時，必須考慮涉及的聲譽、規制和法律風險。 (5)大數據必須變現。所謂變現，就是將數據等資產轉化為現金的過程，變現的方式可以是將數據賣給第三方，也可以是利用數據開發新的服務。在傳統的會計准則下，不允許公司在平衡報表中將信息視同為財務資產，除非信息是從外部來源購買的。盡管傳統的會計處理趨於保守，但在當下，公司意識到，必須將大數據視為具有財務價值的企業資產。例如，運營部門可以通過感測器數據，根據定期檢修計劃，提高設備正常運行時間。呼叫中心可以分析客戶代表的記錄，通過了解顧客呼叫的原因，降低呼叫量。此外，零售商可以使用主數據激活Facebook的應用程序，提升顧客忠誠度。 P3-5

Ⅳ 怎樣進行大數據的入門級學習

一、整體了解數據分析——5小時x0dx0a新人們被」大數據「、」人工智慧「、」21世紀是數據分析師的時代「等等信息吸引過來，立志成為一名數據分析師，於是問題來了，數據分析到底是干什麼的?數據分析都包含什麼內容?x0dx0a市面上有很多講數據分析內容的書籍，在此我推薦《深入淺出數據分析》，此書對有基礎人士可稱消遣讀物， 但對新人們還是有一定的作用。閱讀時可不求甚解，重點了解數據分析的流程、應用場景、以及書中提到的若干數據分析工具，無需糾結分析模型的實現。5個小時，足夠你對數據分析工作建立初步的印象，消除陌生感。x0dx0a二、了解統計學知識——10小時x0dx0a15個小時只夠你了解一下統計學知識，作為入門足夠，但你要知道，今後隨著工作內容的深入，需要學習更多的統計知識。x0dx0a本階段推薦書籍有二：《深入淺出統計學》《統計學：從數據到結論》，要了解常用數理統計模型(描述統計指標、聚類、決策樹、貝葉斯分類、回歸等)，重點放在學習模型的工作原理、輸入內容和輸出內容，至於具體的數學推導，學不會可暫放一邊，需要用的時候再回來看。x0dx0a三、學習初級工具——20小時x0dx0a對於非技術類數據分析人員，初級工具只推薦一個：EXCEL。推薦書籍為《誰說菜鳥不會數據分析》，基礎篇必須學習，提高篇不一定學(可用其他EXCEL進階書籍)，也可以學習網上的各種公開課。x0dx0a本階段重點要學習的是EXCEL中級功能使用(數據透視表，函數，各類圖表適用場景及如何製作)，如有餘力可學習VBA。x0dx0a四、提升PPT能力——10小時x0dx0a作為數據分析人員，PPT製作能力是極其重要的一項能力，因此需要花一點時間來了解如何做重點突出，信息明確的PPT，以及如何把各類圖表插入到PPT中而又便於更新數據。10個小時並不算多，但已經足夠(你從來沒做過PPT的話，需要再增加一些時間)。具體書籍和課程就不推薦了，網上一抓一大把，請自行搜索。x0dx0a五、了解資料庫和編程語言——10小時x0dx0a這個階段有兩個目標：學習基礎的資料庫和編程知識以提升你將來的工作效率，以及測試一下你適合學習哪一種高級數據分析工具。對於前者，資料庫建議學MySQL(雖然Hadoop很有用但你不是技術職位，初期用不到)，編程語言建議學Python(繼續安利《深入淺出Python》，我真沒收他們錢??)。資料庫學到聯合查詢就好，性能優化、備份那些內容用不到;Python則是能學多少學多少。x0dx0a六、學習高級工具——10小時x0dx0a雖然EXCEL可以解決70%以上的問題，但剩下30%還是需要高級工具來做(不信用EXCEL做個聚類)。高級分析工具有兩個選擇：SPSS和R。雖然R有各種各樣的好處，但我給的建議是根據你在上一步中的學習感覺來定學哪一個工具，要是學編程語言學的很痛苦，就學SPSS，要是學的很快樂，就學R。不管用哪一種工具，都要把你學統計學時候學會的重點模型跑一遍，學會建立模型和小幅優化模型即可。x0dx0a七、了解你想去的行業和職位——10+小時x0dx0a這里我在時間上寫了個」+「號，因為這一步並不一定要用整塊時間來學習，它是貫穿在你整個學習過程中的。數據分析師最需要不斷提升的能力就是行業和業務知識，沒有之一。你將來想投入哪個行業和哪個職位的方向，就要去學習相關的知識(比如你想做網站運營，那就要了解互聯網背景知識、網站運營指標體系、用戶運營知識等內容)。x0dx0a八、做個報告——25小時x0dx0a你學習了那麼多內容，但現在出去的話你還是找不到好工作。所有的招聘人員都會問你一句話：你做過哪些實際項目?(即使你是應屆生也一樣) 如果你有相關的項目經驗或者實習經驗，當然可以拿出來，但是如果沒有，怎麼辦?答案很簡單，做個報告給他們看，告訴招聘者：我已經有了數據分析入門級(甚至進階級)職位的能力。同時，做報告也會是你將來工作的主要內容，因此也有可能出現另外一種情況：你費盡心血做了一個報告，然後發現這不是你想要的生活，決定去干別的工作了??這也是件好事，有數據分析能力的人做其他工作也算有一項優勢。

Ⅳ 大數據培訓課程一般需要多少錢

大數據培訓費用在2W左右，如果價格超出太多就要考慮一下了，學習的時間在半年左右，選擇大數據學校好好考察一下，希望你能找到好的大數據培訓學校。

Ⅵ 初中數學公開課簡報

在學習、工作、生活中，需要使用簡報的場合越來越多，簡報是具有匯報性、交流性和指導性特點的簡短、靈活、快捷的書面形式。想學習擬定簡報卻不知道該請教誰？以下是我精心整理的初中數學公開課簡報（精選6篇），供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

初中數學公開課簡報 篇1

20xx年2月26日上午第三節，數學教研組長嚴斌老師在九年級2班為我們帶來了一節扎實、豐富、精彩的校級公開課《一元二次方程》的復習課。

嚴老師首先引導學生們認識一元二次方程，復習了一元二次方程的概念，並進一步讓學生們討論歸納總結。同時又讓學生仔細觀察發現，得出解一元二次方程的方法。合作探究過程中，學生們積極思考，暢所欲言，參與度高。課堂上，嚴老師還特別注重定義的形成過程及總結歸納，強調解題格式的規范性，緊扣主題，關註解題步驟的總結以及解題方法的及時鞏固。整節課，嚴老師的教學語言乾脆簡潔，都能對學生的回答進行巧妙的引導，教學思路清晰，內容層層遞進，緊扣中考考點，充分展現了一位老師的教學機智，一位老師深厚的教學底蘊。

此次公開課活動讓所有聽課的教師都覺得受益匪淺，也對提高我校數學老師的教育教學水平起到了很大的促進作用。

初中數學公開課簡報 篇2

20xx年9月26日下午第一節課，九江三中初中數學組七年級梅鵬老師在學校科技樓四樓初一（13）班成功開設了一節公開課《有理數的乘法》，我校初中數學教師參加了這次聽課，課後在墨閑軒進行了評課。

梅鵬老師課前准備充分，課件製作精美，合理使用多媒體進行輔助教學。課堂引入生活實例，通過視頻和圖片配合展示，適當採用動畫效果，學生能夠積極配合教師，課堂參與程度高，氣氛積極和諧，師生配合很好的達到了很節課的教學目標。整節課條理清晰，例題設計層層深入，講解精準到位，教學過程充滿激情，是一堂成功的公開課。

課後，老師們在黃麗傑組長的主持下進行了評課。與會老師對梅鵬老師的這節課毫不保留地紛紛談了自己的聽課反思，想法和觀點，有對梅鵬老師把握課堂功底的高度贊賞，也有對其課堂環節處理的意見探討，還有對自己教學的總結和反思。最後黃麗傑組長針對大家的觀點做了總結性的點評。

初中數學公開課簡報 篇3

20xx年11月19日下午第一節課，九江三中初中數學組全體老師共同欣賞了本組鄒靖老師的公開課《整式的加減》。為了上好這節公開課，鄒靖老師進行了充分的備課，而且在初一備課組已經進行了幾次磨課，最終給本組老師呈現了一節完整、精彩的公開課。

本節課是整式加減的第三課時，鄒靖老師在課前和同學們以不同的形式回顧了同類型、合並同類型、去括弧法則等之前學習過的內容，為本節課新課的開展進行了鋪墊。在新授課環節，通過小組游戲，經典例題的講解和整式實際應用，提高了學生整式加減運算的能力、獨立思考和討論的能力，探索與表達能力。

公開課之後，本組全體老師在科技樓二樓大數據中心對鄒靖老師的這節公開課進行了討論。會議由數學組組長黃麗傑老師主持下，各備課組老師對鄒靖老師的課進行了評價，大家對鄒靖老師完整的課堂展示，精煉的語言和多樣的課堂環節等都給予了充分的肯定，但是作為新老師，對於課堂的把控能力還有待提高。相信鄒靖老師在本組老師的指導下，一定會迅速成長為一名優秀的人民教師。

初中數學公開課簡報 篇4

3月20日上午，為了提升本校數理化老師的專業素養，促進教師的專業發展，各老師互相交流學習。舉行校內公開課及其評課活動。我們學校的姚明方老師向我們展示了一節精彩的數學課《算術平方根》。在上課前，本次公開課的執教者姚明方老師積極選好課題，認真備課、精心設計，以豐富充實的教學內容、新穎有創意的教學方法，向全校教師充分顯示了自己的.風采；課後進行議課，教師們各抒己見，紛紛指出本堂課教學的亮點與其有待改善的地方，並針對每一個細節都做了很好的剖析與概括，讓每位教師都收益匪淺。

本次活動有效促進了我校教師課堂教學水平的提升和課堂教學研究的深入開展，起到了教師之間的傳幫帶作用；同時提高了我校教師的業務素質，在我校形成了教師人人做課、人人議課的濃厚教研氛圍。

初中數學公開課簡報 篇5

20xx年9月17日星期四下午第一節課，在科技樓4樓初一（18）班，九江三中全體初中數學教師共同欣賞了本組史舜靖老師的公開課。

作為一位新進青年教師，史老師敢於在新學期伊始接受公開課任務，體現了積極進取、不畏困難的三中精神。本節課的內容是《絕對值》，史老師經過將近一周的准備，最終給各位老師呈現了一節完整精彩的公開課。課堂上，史老師的設計環環相扣，嚴謹細致，學生積極配合，課堂氣氛活躍，受到了與會老師的一致好評。

課後，全體初中數學老師在科技樓二樓大數據中心共同對史老師的這節課進行了講評。教務處熊少平主任，年級組長熊自韜主任，唐紹輝組長以及齊菊老師先後對史老師的教學進行了點評，對史老師的基本功都予以肯定。但是作為新老師，存在課堂知識銜接不夠連貫，課堂把握不夠嫻熟，知識的重難點把握不到位等問題，各位老師都給予了中肯的建議，最後史老師表示要繼續努力，爭取盡快成為一名優秀的人民教師。

初中數學公開課簡報 篇6

每個學期，我們學校都會進行一輪的公開課，每個青年教師都要參與。幾個學期下來，有相當一部分老師的課講得相當好，連幾個原來不善於展示自己的男教師，都有了很大的進步，在市級優質課大賽中獲得了一等獎呢！

賽課是老師綜合素質的體現，執教的老師們都會精心准備，精彩展示。我也不例外！

按照提前牌號的順序，該我上課了，我提前一天把課件和導學案准備好，上課之前又把課件審查了一遍，直到看不出有任何問題，才拍板定案。

感謝第一節上課的王老師，她知道我第二節上公開課，就提前五分鍾講完課，並且讓課代表來叫我，目的是提前讓學生最好課堂准備，還要為聽課的老師搬來凳子。同事的良苦用心我理解，所以這節課更應該好好上，不能辜負人家的美意。

這節課我們要學習「線段的垂直平分線定理」的第二課時。本節課有兩個學習目標，一個是證明定理，一個是利用定理作等腰三角形。說實話，本節課一點也不適合上公開課，通常情況下沒有老師會選擇證明定理的課作為公開課，但是正好講到這一課時了，硬著頭皮上吧！

其實，我也有那麼一點小心思，也想挑戰一下自己，看看自己上這樣的課，效果究竟會怎樣？

第一節剛下課，聽課的老師就進了我們班的教室，尤其是領導，特別是懂業務的領導，全部到齊！我不忐忑，一點也不忐忑，姐姐我的膽量早被嚇出來了！

這節課我是豁出去了，反正作秀也做不好了，乾脆就以真實的面目示人吧！

果真不出所料，相當一部分孩子說不清楚命題的題設和結論，而我又偏偏挑那些概念模糊不清的，不理會手舉得老高的。對於回答問題不全面的，我耐心的一點點糾正和補充。看得出來，孩子們很緊張，有老師聽課，他們也怕給我這個老班臉上抹黑啊！我乾脆把話挑明了說：「同學們，盡管有老師聽課，你們也不要害怕，會就是會，不會就是不會。有什麼問題咱一塊解決。你們來學校就是學習那些不會的知識的，如果什麼都會了，也沒必要用跟著我瞎混了。」孩子們的神情稍有放鬆！

好不容易弄明白了定理的條件與結論，到證明時又卡住了。看來這個環節預設的時間是不夠用了，我也不能忙著趕時間，否則，課上損失課下補，咱不想干那亡羊補牢的事情。我巡視了一圈，發現大多數孩子沒有思路，於是就提示孩子們：「課本上有一句話，是證明這個定理最好的辦法，你細心尋找一下就會發現的。」孩子們趕緊翻書尋找，大多數孩子一下子就找到了，立刻開始書寫證明過程。又等了幾分鍾，我讓會做的同學舉手，還有一小部分學生不會，我讓學生在小組交流。交流完畢，找了一個基礎不好的學生，口述證明過程，這孩子說的結結巴巴，還好總算說完了。雖然幾何語言運用的不夠准確，還是有很大進步，我表揚了他！

定理證明完畢，接下來開始作圖。尺規作圖也是一個難點，好多孩子都忘了。我先引領學生對要做的圖形進行分析，確定從那個地方入手，再教他們嚴格按照基本作圖的要求畫圖，並且寫出做法，寫作法對學生來說標准很高，既要條理清楚還要語言准確，總之，練得都是數學基本功！

作圖題剛講完，下課了，我沒有拖堂，我對孩子們說，本節課還有達標練習沒有做，就當成課下作業來完成吧！

Ⅶ 大數據的數據分析方法有哪些如何學習

1. 漏斗分析法

   漏斗分析模型是業務分析中的重要方法，最常見的是應用於營銷分析中，由於營銷過程中的每個關鍵節點都會影響到最終的結果，所以在精細化運營應用廣泛的今天，漏斗分析方法可以幫助我們把握每個轉化節點的效率，從而優化整個業務流程。

2. 對比分析法

   對比分析法不管是從生活中還是工作中，都會經常用到，對比分析法也稱比較分析法，是將兩個或兩個以上相互聯系的指標數據進行比較，分析其變化情況，了解事物的本質特徵和發展規律。
   

   在數據分析中，常用到的分3類：時間對比、空間對比以及標准對比。

3. 用戶分析法

   用戶分析是互聯網運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像等。在剛剛說到的RARRA模型中，用戶活躍和留存是非常重要的環節，通過對用戶行為數據的分析，對產品或網頁設計進行優化，對用戶進行適當引導等。

   通常我們會日常監控「日活」、「月活」等用戶活躍數據，來了解新增的活躍用戶數據，了解產品或網頁是否得到了更多人的關注，但是同時，也需要做留存分析，關注新增的用戶是否真正的留存下來成為固定用戶，留存數據才是真正的用戶增長數據，才能反映一段時間產品的使用情況，關於活躍率、留存率的計算。

4. 細分分析法

   在數據分析概念被廣泛重視的今天，粗略的數據分析很難真正發現問題，精細化數據分析成為真正有效的方法，所以細分分析法是在本來的數據分析上做的更為深入和精細化。

5. 指標分析法

在實際工作中，這個方法應用的最為廣泛，也是在使用其他方法進行分析的同時搭配使用突出問題關鍵點的方法，指直接運用統計學中的一些基礎指標來做數據分析，比如平均數、眾數、中位數、最大值、最小值等。在選擇具體使用哪個基礎指標時，需要考慮結果的取向性。

Ⅷ 大數據專業主要學什麼

大數據技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。

此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。

以中國人民大學為例：

基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。

必修課：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。

選修課：數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。

(8)大數據文摘公開課擴展閱讀：

大數據崗位：

1、大數據系統架構師

大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

技能：計算機體系結構、網路架構、編程範式、文件系統、分布並行處理等。

2、大數據系統分析師

面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。

技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。

3、hadoop開發工程師。

解決大數據存儲問題。

4、數據分析師

不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。

5、數據挖掘工程師

做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。