大数据分析的思维类型
发布时间：2023-01-12 10:49:01 所属栏目：大数据 来源：
导读： “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。我们学习大数据分析还需要培养相应的大数据思维。
那么大数据分析的思维
那么大数据分析的思维
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“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。我们学习大数据分析还需要培养相应的大数据思维。 那么大数据分析的思维培养都有哪些类型 1、结构化思维 归纳其实就是把复杂问题分解成多种单一因素的过程，并且将这些因素加以归纳和整理，使之条理化纲领化。这个过程犹如抽丝剥茧，将一团乱麻理地条条顺顺。 2、假说演绎思维 以情况为起点的推理方法是归纳推理，以规则为起点的推理方法可以称之为演绎推理。 归纳和演绎的思维是数据分析初期必备的，面试考察逻辑思维无非也是这两点。实际情况中可针对不同的项目要求进行组合应用。在经过一定阶段的训练后，可以帮助提升业务熟悉程度，完成业务的初始积累后，后续的分析过程中就可以逐步减少拓展推理的层级及组合大数据思维，逐步提升问题原因定位的效率。 3、指标化思维 上述的分析思维，帮助我们去定性问题，接下来我们要介入数据的方式，去定量分析。要掌握指标化的思维。 建立指标体系的思路： 向上 可以按业务职能结构划分，映射出更多维度，比如渠道，运营，产品等相关模块，将相关指标映射到主要模块，通过简单快速的沟通，快速定位问题原因。 向下 可以按因果结构划分，也就是指标分解，利用公式的方法。比如营收=日活*付费率*arpu等指标因果关系进行划分，通过定位指标波动，定位细指标，辅助维度下转，能够清楚的问题原因。 4、维度分析思维 维度是观察数据的角度，例如“时间”“地区”“产品”。在具体分析中，我们可以把它认为是分析事物的角度。时间是一种角度地区是一种角度，产品也是一种角度，所以它们都能算维度。 当我们有了维度后，就能够通过不同的维度组合，形成数据模型。数据模型不是一个高深的概念，它就是一个多维立方体。 大数据分析的思维类型.中琛魔方大数据分析平台表示仅仅掌握单纯的理论还远远不够，实践出真知。数据分析的方法大家不妨在自己日常工作中，有分析相关项目里尝试使用，相信可以事半功倍，创造更多商业价值。 （编辑：草根网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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