大数据分析原则

⑴ 大数据分析基本要求

大数据分析基本要求：大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
1、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的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(可以称之为真理)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的处理大数据，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。
2、大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
3、大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
4、大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

⑵ 大数据控制的原则有哪些

主要有两个原则：
原则一：确保数据有最大的可获取性。
原则二：确保数据有最大的可理解性。

⑶ 大数据可视化需要遵循哪几个原则

1.理解数据源

确保了解你工作的数据。这是理解数据至关重要的第一步。你需要对宏观的全局有所理解：为什么收集这些数据?公司对于这些数据赋予什么样的价值?用户是谁?如何能让数据作用最大化?深入理解这些问题，能为创造出既有意义又人性化的可视化信息，打下重要的基础。

2.明确你要讲的故事

好的数据可视化不仅仅是一张美丽的图片，它还能讲述一个任何人都能明白的故事。因此，至关重要的是，你首先需明确你想讲的故事，然后将数据作为一种润色故事的方式。

例如，我们最近帮助瑞典某移动运营商重新设计了之前经常让用户混淆的月度手机账单，使其以用户为中心便于用户使用。该公司希望设计出更为有效易用的话单，而不是继续呈现给用户难懂的一串号码。

3.简单法则

数据可视化是用来告知用户，而非让用户接收不需要的过载信息。作用一名设计者，你的角色就是专注简单，将复杂或者零散的信息变得切实可行，易于理解，极具意义和更人性化的信息。记住，越简单，用户才能越明白。

4.巧用饼图

试试在可视化中键入当前行为与你的理解。会让你的设计被广泛的用户群体接受。饼图被人们广泛使用的原因在于：人们理解它表达的含义。这是一种天生优雅的可视化设计，因它有更大的影响力，且能使人们一看即懂。

5.一种设计驱动的方法

好的数据可视化不仅仅是设计上的杰作，也是帮助人们去解读之前无法触及的内容的一种极具价值的工具，并使这些内容赋有意义和指导性。

关于大数据可视化需要遵循哪几个原则，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑷ 四大原则 把握“大数据”机遇

四大原则 把握“大数据”机遇
岁末年初，尽管各种各样的关键词不断出现在国内国外有关商业、技术趋势预测的文章中， “大数据”却无一例外地受到关注。企业已经在努力学习通过利用大规模采集及分析数据来制定战略，这有力地体现出大数据的巨大潜力。大数据的采集及分析正在迅速成为企业获取差异化竞争优势的新争夺领域。Amazon.com、谷歌和Netflix等公司在这方面表现抢眼，其他公司则紧追不舍。事实上，近几个月来，制药、零售、电信、保险等各行业都在大数据战略上锐意进取。它们的大手笔表明业界正在针对大数据制定全新战略，对CEO等高管们而言，面临着阻挠大数据举措的挑战。根据相关经验，我们总结出四大原则，希望对企业高管捕捉大数据发展潜力有所帮助。
1. 测算的机会和挑战
企业高管如果能够意识到应对行业盈利挑战的迫切性时，往往就能促成其大数据战略。以AstraZeneca公司为例，企业高管看到了现实数据的威力，比如医药费包销的数据，让制药公司的客户能够评估药品的有效程度 (参阅副文“AstraZeneca的“大数据”合作)。
在我们研究过的一个零售商案例中，大数据是夺取市场份额的艰难一役。该公司战略一向侧重于应对竞争对手的重大挑战，但一种来自网络的竞争威胁正在侵蚀公司的收入及利润。这种威胁的核心来自于竞争对手有能力收集和分析消费心理，且能够为数百万客户提供建议，而这种能力让该零售商的销售能力大打折扣。与此同时，该竞争对手正在形成一种平台，供应商可在这个平台上利用行业汇总的公开价格数据销售多余库存，以此帮助供应商确定折扣幅度。为此，该零售商董事会希望知道是否也可以利用自身的信息资源应对这些挑战。
数据带来的挑战及机会可能会更加微妙。例如，欧洲某电信商采用创新产品绑定的手段提高了市场份额后，大数据分析就被视作公司振兴的里程碑。该公司高管相信，如果能精确找到通过销售带动效益的点，并通过研究消费者行为发现哪些因素决定了其品牌或产品取舍，就可以形成公司新的优势。这就需要有能力解读两种大规模且不断增长的信息：网络搜寻数据和实时信息，即消费者在社交工具和其他网络渠道上分享的关于该公司产品和服务的评价。
2. 确定大数据源头及差距
制定大数据战略，当然需要研究企业究竟需要哪些类型的信息及需要哪些能力。在现阶段，企业高管应彻底评估所有相关的内外部数据。审计人员还应考虑分析型人才的可获得性以及可能有助于填补不足的潜在合作关系。这类审计不仅能真实认识企业能力和需求，而且会激发灵感—例如，某高管发现了隐藏在某些业务部门的“数据宝石”，或认识到通过正确合作创造价值的重要意义。
零售商的审计侧重于公司内部数据，它们往往还有未被完全开发的利用价值。这类数据包括产品返回率、许可证及客户投诉，是涵盖客户消费习惯及偏好的宝贵信息。该审计还发现了一处阻碍因素：没有与客户身份认证数据相结合的数据，或是标准化后足以供公司内外部共享的数据。因此，该类信息很少被用于营销分析，也不可能支持销售代表与客户互动，或是供应链高管服务于供应商。所幸的是，审计发现有一个团队可以帮助解决这些问题：内部数据分析员，该团队的独立工作尚未得到充分利用。
就欧洲电信商而言，问题集中在如何利用消费者对公司及其产品的网上讨论信息，包括数百万相关微博发帖、社交媒体互动、搜索关键词、品牌直接比较，以及张贴在网站上的客户反馈。该电信公司的CEO认识到这一工作的重要性，并发现公司缺乏数量经济学及分析技术，于是聘任了具备相关资质的外部分析师领导组建了一个“集思广益”团队。
3. 就战略选择达成共识
一旦发现了可资利用的机会及资源，很多企业就会立即进入实施规划阶段，但这是错误的。数据战略与企业整体战略密不可分，在确定所需资源投入时需要精心规划才能取得预期效果。这需要一线人员能够使用高级数据分析工具，或者需要收集数据和招聘分析人才，以获得先发优势。

⑸ 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

⑹ 大数据分析有哪些注意事项

1、不注重数据的精确

也有的一些相关的大数据文章说明不需要太在乎数据的精确度，或者说不准确最后形成报告可以改的心理，大数据分析基本要求就是严谨以及精确。

2、不能粗略计算

现阶段进行大数据分析都是依托于相应的大数据分析工具，可以进行专业的数据分析，不能进行粗略的计算，也不会得到想要的结果。

3、数据越多越好

不是数据多就是好的，如果数据不是分析维度里面需要的数据，反而会加大分析的难度和准确度。

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