數據項目都有哪些

『壹』 常見的數據分析項目模型有哪些

①目標客戶的特徵分析

目的：找准目標客戶，目標受眾，才能進行精細化運營

②目標客戶的預測(相應、分類)模型

目的：預測個體相應的概率，展示變數之間的關系

③運營群體活躍度定義

活躍度的定義沒有統一標准，一般是根據特定的業務場景和運營需求來量身定做的。

④用戶路徑分析

主要分析用戶在網頁/app上流轉的規律和特點，發現頻繁訪問的路徑模式，這些路徑的發現可以有很多業務用途，包括提煉特定用戶群體的主流路徑、網頁設計的優化和改版、特定群體的瀏覽特徵等。

⑤交叉銷售模型

交叉銷售模型通過對用戶歷史消費數據的分析挖掘，找出有明顯關聯性質的商品組合，然後用不同的建模方法，去構建消費者購買這些關聯商品組合的可能性模型，再用其中優秀的模型去預測新客戶中購買特定組合商品的可能性。

⑥信息質量模型

信息質量模型師電子商務和網上交易的基本保障，其主要目的是確保商品基本信息的優質和高效，讓買家更容易全面、清楚、高效的了解商品主要細節，讓賣家更容易，更高效的展示自己的商品。

⑦服務保障模型

作用：為賣家提供有價值的服務去支持、保障賣家生意的發展。

⑧用戶(買家、賣家)分層模型

分層模型是介於粗放式運營與基於個體概率預測模型之間的一種折中和過渡模型，其既兼顧了(相比較粗放運營而言)精細化的需要，又不需要(太多資源)投入到預測模型的搭建和維護中。

『貳』 大數據開發能做什麼能開發什麼項目

零售業：主要集中在客戶營銷分析上，通過大數據技術可以對客戶的消費信息進行專分析。獲知

客戶的消屬費習慣、消費方向等，以便商場做好更合理商品、貨架擺放，規劃市場營銷方案、產品推薦手段等。

金融業：在金融行業里頭，數據即是生命，其信息系統中積累了大量客戶的交易數據。通過大數據可以對客戶的行為進行分析、防堵詐騙、金融風險分析等。

醫療業：通過大數據可以輔助分析疫情信息，對應做出相應的防控措施。對人體健康的趨勢分析在電子病歷、醫學研發和臨床試驗中，可提高診斷准確性和葯物有效性等。

製造業：該行業對大數據的需求主要體現在產品研發與設計、供應鏈管理、生產、售後服務等。通過數據分析，在產品研發過程中免除掉一些不必要的步驟，並且及時改善產品的製造與組裝的流程。

『叄』 適合初學者的數據分析項目有哪些

1.電影引薦體系項目

這個風趣的數據剖析項目(包含代碼)的意圖是樹立一個引薦體系，向用戶引薦電影。

讓我們經過一個例子來理解這一點。您是否從前運用過像Netflix或Amazon Prime這樣的在線流媒體渠道?如果是，那麼您必定現已注意到，一段時間之後，這些渠道會根據您的門戶喜愛開端向您引薦其他電影和電視節目。R編程中的該項目旨在幫助您了解引薦體系的工作原理。

2.運用機器學習進行客戶細分

客戶細分是一切面向客戶的職業(B2C公司)最重要的運用之一。它運用機器學習的聚類演算法，該演算法使公司能夠定位潛在的用戶群，並且能夠確認最佳客戶。

它運用群集技能，公司能夠經過這些技能辨認客戶的幾個細分市場，從而使他們能夠針對特定廣告系列的潛在用戶群。客戶細分還運用K-means聚類演算法，該演算法關於聚類未標記的數據集至關重要。

3. R中的情感剖析模型

幾乎每個數據驅動的安排都運用情感剖析模型來確認其客戶對公司產品的態度。

簡而言之，這是計算地辨認和分類文本中表達的定見的過程，特別是為了確認消費者對特定產品或主題的態度是正面的，負面的還是中立的。您將不得不使用微小的文本包來剖析數據，並對數據集中現已存在的相應單詞給出分數。

『肆』 有哪些Hadoop大數據項目

Hadoop大數據項目：比如說雲盤 、離線分析項目等都是屬於Hadoop的。
學習it就得理論和項目相結合才回能答學透，但一定要學專業的大數據技術，現在真正的大數據技術，像Hadoop、spark、storm這些技術才是核心技術，java雖然是基礎，但只是Hadoop開發才用的到，一定不要去那些拿著大數據的幌子其實是主講java技術的學校，真的太坑了，經驗分享，一起踏過我們不經意間遇到的坑。

『伍』 數據字典包含哪六個項目

數據的數據項、數據結構、數據流、數據存儲、處理邏輯、外部實體等.
不過一般不會這么問的，都是根據你所作的實驗來寫數據字典。也是從以上這幾方面來寫。
望採納。

『陸』 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL數據內庫、容數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。

『柒』 數據項目是做什麼的

業務理解（Business Understanding）
最初的階段集中在理解項目目標和從業務的角度理解需求，同時將這個知識轉化為數據挖掘問題的定義和完成目標的初步計劃。

數據理解（Data Understanding）
數據理解階段從初始的數據收集開始，通過一些活動的處理，目的是熟悉數據，識別數據的質量問題，首次發現數據的內部屬性，或是探測引起興趣的子集去形成隱含信息的假設。

數據准備（Data Preparation）
數據准備階段包括從未處理數據中構造最終數據集的所有活動。這些數據將是模型工具的輸入值。這個階段的任務有個能執行多次，沒有任何規定的順序。任務包括表、記錄和屬性的選擇，以及為模型工具轉換和清洗數據。

建模（Modeling）
在這個階段，可以選擇和應用不同的模型技術，模型參數被調整到最佳的數值。一般，有些技術可以解決一類相同的數據挖掘問題。有些技術在數據形成上有特殊要求，因此需要經常跳回到數據准備階段。

評估（Evaluation）
到項目的這個階段，你已經從數據分析的角度建立了一個高質量顯示的模型。在開始最後部署模型之前，重要的事情是徹底地評估模型，檢查構造模型的步驟，確保模型可以完成業務目標。這個階段的關鍵目的是確定是否有重要業務問題沒有被充分的考慮。在這個階段結束後，一個數據挖掘結果使用的決定必須達成。

部署（Deployment）
通常，模型的創建不是項目的結束。模型的作用是從數據中找到知識，獲得的知識需要便於用戶使用的方式重新組織和展現。根據需求，這個階段可以產生簡單的報告，或是實現一個比較復雜的、可重復的數據挖掘過程。在很多案例中，這個階段是由客戶而不是數據分析人員承擔部署的工作。

sc-cpda 數據分析公眾交流平台

『捌』 大數據技術包括哪些

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。

1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。

2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，

3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。

8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。