阿里大數據分析圖

㈠ 新手入門的數據分析人員用什麼數據分析工具

新手入門的數據分析人員首先需要對自己有一個評估：
①確定自己是否有數據分析基礎，是否懂得簡單的R語言、SPSS語言、python，SQL等；
②確定自己沒有數據分析基礎，Excel就是一種不錯的數據分析工具；
Excel工具在數據分析中的應用：
數據分析中的應用
①數據透視表，它是Excel自帶的數據處理工具。數據透視表是對Excel數據表中的各欄位進行快速分類匯總的一種分析工具，利用它可以方便的調整分類匯總的方式，靈活的以多種方式展現數據的特徵，是新手入門最常用的一種功能。

②圖表，常見的有柱形圖、折線圖、餅圖、條形圖、面積圖、散點圖及其他圖表
數據輸入中的應用
①在數據導入過程中，需要將外部（文本或其它網站數據）導入EXCEL中
數據清洗中的應用
①重復數據處理，利用excel的countif函數、或者菜單篩選重復數據工具
②缺失數據的處理，利用「定位」功能，「查找」功能，
數據整理中的應用
經常用到excel中函數（例如vlookup、date函數）

其他數據分析方法中，常用的數據分析工具還有
①聚類分析中SPSS的應用
②數據處理中Hadoop應用
③統計分析、繪圖中R的應用

㈡ 誰能進行下阿里巴巴上市的經濟學SWOT分析

1、被許多企業運用到包括：企業管理、人力資源、產品研發等各個方面。 SWOT分析方法從某種意義上來說隸屬於企業內部分析方法，即根據企業自身的既定內在條件進行分析；
2、SWOT分析有其形成的基矗按照企業競爭戰略的完整概念，SWOT分析是廣告策劃中經常用到的分析法則，它分別是優勢＼劣勢＼機會＼威脅的英文首寫字母。

㈢ 數據分析是「大海撈針」 阿里數據挖掘了么

導讀：大數據是如何產生價值的，大數據是無所不能的嗎，應用邊界在哪裡？這些問題，似乎人人都有一個模糊的概念，但始終沒有一個統一的答案。 今日關於「大數據」的討論達到了一個高峰，數據就是未來已經不置可否地成為了互聯網企業的未來新戰略發展的中心。什麼是大數據，大數據是如何產生價值的，大數據是無所不能的嗎，應用邊界在哪裡？這些問題，似乎人人都有一個模糊的概念，但始終沒有一個統一的答案。 說到大數據，首當其沖的應該是已經圍繞數據海洋中耕耘已久並衍生出金融借貸業務的阿里系。馬雲將集團下的阿里金融與支付寶兩項核心業務合並成立阿里小微金融，並將之前呼聲最高的接班人彭蕾安排到阿里小微金融掌舵，馬雲對未來數據戰場的重視可見一斑。作為籌備中的阿里小微金融服務集團數據平台，負責人馮春培也對數據有著獨到的見解，他向作者表示目前國內對於大數據的討論更偏重技術方向，即「如何沉澱數據」，對於數據的應用則思考較少。數據如何產生價值？這需要要從大數據的本質說起。 線上數據才是大數據 要搞清楚什麼是大數據，首先你要知道什麼樣的數據才是有用的。按照馮春培的理解，任何行為本身都會產生數據，但只有線上數據有可能被沉澱和利用。「比如不通過淘寶，原本人們的交易行為在線下也是產生數據的，只不過這種交易行為是私密的，除了買賣雙方，其他人是不知道我的交易行為的，同時交易雙方也是匿名的，從數據的性質上來說無法沉澱，從來源上來說也沒有一個方法能有效地收集。」 大數據是什麼？馮春培的理解似乎更貼近本質：「擁有數據的本質，是你對這個世界，你對這些人，你對這些企業，你對這個時代，有了一個更全面而清楚的認知，你能理解這些人的需求，你能理解這個世界的任何的變化。」 你可以這么理解，如果你是阿里系的深度用戶（比如淘寶賣家），他們掌握了你足夠多的數據，對你的信用評估也會更加全面，這個數據不僅可以在金融領域中起作用，比如幫助你在阿里小貸更方便的貸款，在生活中也可以反映你的信用狀況，「比如相親 ，你怎麼證明你的收入？你拿出支付寶的賬單，女孩子一看一年花了100萬，你說你的信用良好，每個月信用卡還的都很及時，比你說破嘴皮有用多了吧？」 數據就是生產資料 如果數據僅僅是作為輔助參考信息，也必要投入如此多的精力。從生產要素來說，數據到底是什麼角色？馮春培的定義是「生產資料」。「我們部門的名字是『商業智能部』，數據更多的像是一種業務的輔助決策，作為一個「參謀」的角色，現在我們要逐步的讓這個數據融入到我們的業務和產品這個流程裡面去，數據和業務就像兩個齒輪，能扣在一起轉。當我們對數據的挖掘和理解越來越強，最終數據不僅可以產生價值，還可以直接催生產品，比如阿里金融的一些數據，我們把它定義為生產資料。」 這就是阿里系未來要做的事情，把數據變成生產資料。與傳統的生產資料不同的是，數據是可以無限次使用的，並且是越使用越豐富的。 近期阿里巴巴在移動互聯網市場頻頻出手，未來也許有可能將數據進行融合，用戶的各種信息得以呈現在一個全景圖裡面，即使在完全陌生的城市，藉助這種服務，你也能知道附近哪家店支持支付寶付款，微博上哪個網友剛剛在附近的咖啡店歇腳。 數據分析是「大海撈針」 與大多數互聯網產品存在的問題相同，互聯網產生的數據是有可能被偽造的，同時也是無序的、碎片化的。 對於這一點，馮春培也毫不諱言，「短期的偽造數據當然是有可能的，用特定的維度去偽造數據也是完全可能的，但是因為我們的業務是基於長期數據進行跟蹤分析的，採納的維度也更廣，偽造數據的成本和難度會越來越大。按照我們現在的信用模型，偽造數據的收益是不太可能覆蓋成本的，那麼我們可以基本判斷，數據的真實性是有保障的。」 是否存在冗餘數據？馮春培的答案是「NO」，「即使現在的場景需求，或者我現在的眼光來看這個數據我覺得沒有用，但不意味著將來這個數據也是沒用的。」這同時也造成了一個問題存儲的數據量會越來越大，但是在特定的應用場景中只需要用到一小部分數據，「確實，我們現在每一次的數據分析都是在『大海撈針"。 數據加工流水線 數據是怎麼從每一次交易行為，最終變成一個個數據模型和最終產品的？ 馮春培向作者簡單描述了一個示意圖： 用戶通過PC或移動設備發生的交易行為會產生相當數量的原始數據 原始數據通過設備採集後進入分發中心 按照一定分發規則，數據被分發至各個集群伺服器。零散的、無序的、沒有關聯的原始數據在集群伺服器被加工成人或者機器可以理解的形式 數據進一步被挖掘 形成業務模型 據介紹，這一流程幾乎適用於任何來源和性質的數據。此外，為了便於在內部解決數據的交換、安全和匹配等問題，阿里集團還搭建了一個數據交換平台。馮春培表示，在這個平台上，各個事業群可以實現數據的內部流轉，實現價值最大化。 數據信用財富 阿里的新「閉環」 海量的碎片數據該怎麼用？阿里小貸給出了一個很好的示範。在過去，因為無法採集足夠的數據，在企業貸款時銀行要求提供房產、購車證明，用資產做抵押。但現在，基於採集到的海量企業數據，阿里小貸可以藉助技術手段，把碎片化的信息還原成對企業的信用認識。 「比如某個小企業有一個小工廠，用電量一直在持續的攀升，我可以認為他業務很好，信譽就可以調高」馮春培舉了個最顯而易見的例子：「這個維度銀行是不可能採納的，因為他們依然用的是上門調研的方式，人力、時間成本太高，並且也不可能長期跟蹤。有時候碎片數據可以反映全局，這種數據在模型中的權重就會比較高。」 事實上，阿里內部對數據的運用不僅僅體現在商業產品上，數據也在大大縮短、簡化內部的業務流程。馮春培強調，不要將數據的價值局限於「變現」，「數據最終的指向是積累的信用，包括個人信用也包括企業信用。」

㈣ 阿里巴巴由哪些部門構成的，具體系統怎麼運作的

阿里巴巴由25個事業部組成。具體事業部的業務發展將由各事業部總裁（總經理）版負責。新體系由戰權略決策委員會和戰略管理執行委員會構成。阿里巴巴集團經營多項業務，另外也從關聯公司的業務和服務中取得經營商業生態系統上的支援。

25個事業部及其負責人：

(4)阿里大數據分析圖擴展閱讀

阿里巴巴網路技術有限公司（簡稱：阿里巴巴集團）是以曾擔任英語教師的馬雲為首的18人於1999年在浙江杭州創立。

阿里巴巴集團經營多項業務，另外也從關聯公司的業務和服務中取得經營商業生態系統上的支援。業務和關聯公司的業務包括：淘寶網、天貓、聚劃算、全球速賣通、阿里巴巴國際交易市場、1688、阿里媽媽、阿里雲、螞蟻金服、菜鳥網路等。

㈤ 從IT到DT 阿里大數據背後的商業秘密

從IT到DT：阿里大數據背後的商業秘密

空氣污染究竟在多大程度上影響了人們的網購行為？有多少比重的線上消費屬於新增消費？為什麼中國的「電商百佳縣」中浙江有41個而廣東只有4個？
這些電商的秘密就隱藏在阿里巴巴商業生態的「大數據」中。
「未來製造業的最大能源不是石油，而是數據。」阿里巴巴董事局主席馬雲如此形容「數據」的重要意義。
在他看來，阿里巴巴本質上是一家數據公司，做淘寶的目的是為了獲得零售的數據和製造業的數據；做螞蟻金服的目的是建立信用體系；做物流不是為了送包裹，而是這些數據合在一起，「電腦會比你更了解你」。與此同時，產業的發展也正在從IT時代走向以大數據技術為代表的DT時代。
而在阿里巴巴內部，由電子商務、互聯網金融、電商物流、雲計算與大數據等構成的阿里巴巴互聯網商業生態圈，也正是阿里研究院所紮根的「土壤」。
具體而言，阿里巴巴平台的所有海量數據來自於數百萬充滿活力的小微企業、個人創業者以及數億消費者，阿里研究院通過對他們的商務活動和消費行為等進行研究分析，從某種程度上可以反映出一個地方乃至宏觀經濟的結構和發展趨勢。
而隨著阿里巴巴生態體系的不斷拓展和延伸，阿里巴巴的數據資源一定程度上將能夠有效補充傳統經濟指標在衡量經濟冷暖方面存在的滯後性，幫助政府更全面、及時、准確地掌握微觀經濟的運行情況。
從IT到DT
不同於一些企業以技術研究為導向的研究院，阿里研究院副院長宋斐告訴《第一財經日報》記者，阿里研究院定位於面向研究者和智庫機構，主要的研究方向包括未來研究（如信息經濟）、微觀層面上的模式創新研究（如C2B模式、雲端制組織模式）、中觀層面上的產業互聯網化研究（如電商物流、互聯網金融、農村電商等）、宏觀層面上新經濟與傳統經濟的互動研究（如互聯網與就業、消費、進出口等）、互聯網治理研究（如網規、電商立法）等。
具體到數據領域，就是在阿里巴巴互聯網商業生態基礎上，從企業數據、就業數據、消費數據、商品數據和區域數據等入手，通過大數據挖掘和建模，開發若干數據產品與服務。
例如，將互聯網數據與宏觀經濟統計標准對接的互聯網經濟數據統計標准，包括了中國城市分級標准；網路消費結構分類標准；網上商品與服務分類標准等。
而按經濟主題劃分的經濟信息統計資料庫則包括商品信息統計資料庫；網購用戶消費信息統計資料庫；小企業與就業統計資料庫；區域經濟統計資料庫。
還有反映電商經濟發展的「晴雨表」——阿里巴巴互聯網經濟系列指數。其中包括反映網民消費意願的阿里巴巴消費者信心指數aCCI、反映網購商品價格走勢的阿里巴巴全網網購價格指數aSPI和固定籃子的網購核心價格指數aSPI-core、反映網店經營狀態的阿里巴巴小企業活躍度指數aBAI、反映區域電子商務發展水平的阿里巴巴電子商務發展指數aEDI等等。其中，現有aSPI按月呈報給國家統計局。
而面向地方政府決策與分析部門的數據產品「阿里經濟雲圖」，則將分階段地推出地方經濟總覽、全景分析、監測預警以及知識服務等功能。宋斐告訴記者，其數據可覆蓋全國各省、市、區縣各級行政單位，地方政府用戶經過授權後，可以通過阿里經濟雲圖看到當地在阿里巴巴平台上產生的電子商務交易規模、結構特徵及發展趨勢。
「藉助數據可視化和多維分析功能，用戶可以對當地優勢產業進行挖掘、對消費趨勢與結構變動進行監測、與周邊地區進行對比等等。」宋斐表示，該產品未來還可以提供API服務模式，以整合更多的宏觀經濟數據和社會公開數據，為當地經濟全貌進行畫像，給大數據時代的政府決策體系帶來新的視角和工具。
數據會「說話」
對於如何利用「大數據」，馬雲在公司內部演講中曾提到：「未來幾年內，要把一切業務數據化，一切數據業務化。」
其中，後半句話可以理解為，讓阿里巴巴各項業務所產生、積累的大數據來豐富阿里的生態，同時讓生態蘊含的數據產生新的價值，再反哺生態，這是一個相輔相成的循環邏輯。
宋斐對記者舉例稱，螞蟻金服旗下的芝麻信用已獲得人民銀行個人徵信牌照批准籌備，未來將通過分析大量的網路交易及行為數據，如用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈等信息，對用戶進行信用評估，這些信用評估可以幫助互聯網金融企業對用戶的還款意願及還款能力做出結論，繼而為用戶提供快速授信及現金分期服務。本質上來說，「芝麻信用」是一套徵信系統，該系統收集來自政府、金融系統的數據，還會充分分析用戶在淘寶、支付寶等平台的行為記錄。
再如，對於如火如荼的農村電商領域，阿里研究院從2010年就已開始對「沙集模式」個案進行研究，後續一系列基於數據和案例調研所驅動的農村電商研究成果，對於地方政府科學決策，推動當地農村電子商務發展、創造就業和發展地方經濟起到了助力作用。到2014年底，全國已經涌現了212個淘寶村，而阿里巴巴也在這一年啟動千縣萬村計劃,將在三至五年內投資100億元,在農村建立起電子商務服務體系。
除了通過數據分析去助力業務外，宋斐告訴記者，有時候大數據報告可能會與傳統的印象結論差異很大。
以區域電子商務為例，在阿里研究院發布的2014年中國電商百強縣排行榜中，浙江有41個縣入圍，福建有16個，而廣東只有4個，這個結果與傳統的印象相差比較大。而事實上，這是因為浙江和廣東兩省電商發展在地理分布、產業結構等方面的明顯不同而帶來的。
再如，外界常常認為網路零售替代了線下零售，但事實上，麥肯錫《中國網路零售革命：線上購物助推經濟增長》的研究報告，通過借鑒阿里研究中心（阿里研究院前身）和淘寶網UED用戶研究團隊的大量報告與數據，最後發現：「約60%的線上消費確實取代了線下零售；但剩餘的40%則是如果沒有網路零售就不會產生的新增消費。」
「這一研究成果，有助於社會各界准確認識網路零售與線下零售的關系，共同探索和建設良好的商業發展環境。」

㈥ 大數據分析平台哪個好

國內的BI品牌都能做大數據分析，各有千秋，根據你的實際需求去挑選對比吧，朋友推薦過Smartbi，他家產品的功能和服務都還不錯。

㈦ 阿里巴巴運用大數據包括哪些

1. 大數據計算服務（MaxCompute，原ODPS）

2. Data IDE（原BASE）

3. 數據集成（原CDP雲道）

4. 大數據基礎服務包括 Maxcompute 分析型資料庫等
   

5. 大數據分析於展現包括 Date V Quick BI 畫像分析等
   

6. 大數據應用 包括 推薦引擎 企業圖譜