云平台安全-数据安全相关技术介绍(实现云安全的技术)
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2022-07-28
大数据分析可以帮助公司更好地适应所带来的变化,并做出更好的决定,那么,数据分析工具有哪些?数据分析有什么目的?带着这些问题,接下来就让小编来给大家简单介绍一下吧。
数据分析工具
数据分析的目的有哪些
1、分析现状
分析现状是我们数据分析的基本目的,我们需要明确当前市场环境下,我们的产品市场占有率是多少,注册用户的来源有哪些,注册转化率是多少,购买转化率是多少,竞品是什么,竞品的发展现状如何,我们和竞争对手相对,优势有哪些,不足又有哪些等等,都是属于对于现状的分析。这里包括两方面的内容,分析自己的现状和分析竞争对手的现状。
2、分析原因
分析原因是数据运营者用的比较多的了,做运营的人,在具体的业务中,不光要知道怎么了,还需要知道为什么如此。在业务上,我们经常会遇到某天用户突然很活跃,有时用户突然大量流失等,每一个变化都是有原因的,我们要做的就是找出这个原因,并给出解决办法,这些就是分析原因。
3、预测未来
数据分析的第三个目的就是预测未来,所谓未雨绸缪,用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势,对于产品的运营者来说至关重要。作为运营者,可根据最近一段时间产品的数据变化,根据趋势线和运营策略的力度,去预测未来的趋势,并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行,而且实现数据驱动业务增长。
数据分析要学什么
第一步:统计、数据、机器学习
关于数学知识,大学课堂会学过一部分,如果是数学科学类的专业会学得更精深。如果这一部分你需要弥补一下充充电,可汗学院、麻省理工都有相关的开放课程。
关于统计学知识,推荐去udacity,openintro上系统的学习,统计还是需要一定思维的锻炼的。
机器学习,可以百度一下斯坦福的课程,有公开课。
第二步:编代码
如果希望拥有专业水准的话,从编程基础到端到端的开发,一些技术的语言,比如R、Python、和一些商业软件的SAS、SPSS等,以及深入的交互式学习,这些你至少精通几门,其他懂一些最好。
第三步:懂数据库
数据分析大多应用实际。企业数据常常被保存在MySQL、Oracle、Postgres、MonogoDB、Cassandra等数据库中,所以这些数据库你要了解甚至懂。
数据分析工具
数据分析工具有哪些
一、hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。
二、SQL
毫不夸张地说,SQL是数据方向所有岗位的必备技能,入门比较容易,概括起来就是增删改查。SQL需要掌握的知识点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言;在数据的操纵语言中,理解SQL的执行顺序和语法顺序,熟练掌握SQL中的重要函数,理解SQL中各种join的异同。总而言之,要想入行数据分析,SQL是必要技能。
以上就是小编给大家介绍的关于数据分析工具有哪些的全部内容了,目前国内的软件有很多,想找到适合自己就要自己去下载哦。
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