专栏文章索引:【数据分析】专栏文章索引
目录
一、介绍
二、生活中的数据分析
1.无处不在的数据
2.为什么要进行数据分析?
三、数据挖掘案例
1.案例分析
一、介绍
-
数据采集:数据采集是指从不同来源收集原始数据的过程,包括从网站、传感器、数据库等获取数据的步骤。
-
数据挖掘:数据挖掘是从大量数据中发掘出有用的信息和模式的过程,通过运用统计学、机器学习和深度学习等技术,识别和提取数据中隐藏的关联性、规律和知识。
-
数据分析:数据分析是对采集到的数据进行处理和解释,以发现数据背后的意义、趋势和关系。数据分析可以包括描述性分析、统计分析、预测分析、机器学习等技术和方法。
-
数据可视化:数据可视化是通过图表、图形、地图等可视化方式将数据呈现出来,以帮助人们更好地理解和解释数据。数据可视化可以使数据更加直观、易于理解,并帮助发现数据中的模式和趋势。
二、生活中的数据分析
1.无处不在的数据
在现代社会,数据已经无处不在,随处可见并且持续不断地产生。随着信息技术的发展和普及,我们所处的环境中几乎所有的活动都会产生数据,这些数据包含了我们的行为、偏好、社交关系、健康状况、消费习惯等方方面面。例如:
-
互联网与移动应用:我们在浏览网页、使用手机应用时产生的点击、搜索记录、位置信息等都是数据。
-
社交媒体:我们在社交媒体上发布的帖子、评论、点赞等行为产生的数据,反映了我们的社交活动和兴趣爱好。
-
物联网设备:智能手机、智能家居设备、可穿戴设备等产生的各种传感器数据,包括运动数据、温度数据、睡眠数据等。
-
传统业务:传统行业中的交易记录、客户信息、库存管理等也都是重要的数据来源。
2.为什么要进行数据分析?
数据分析在现代社会中扮演着至关重要的角色,其作用包括但不限于:
-
发现趋势和模式:数据分析可以帮助识别数据中的趋势和模式,从而揭示出隐藏在数据背后的信息,为决策提供支持。
-
提高效率:通过对数据进行分析,可以发现流程中的瓶颈和优化空间,从而提高效率和生产力。
-
支持决策:数据分析可以提供决策制定所需的信息和见解,帮助企业或组织做出更明智的决策。
-
降低风险:通过数据分析,可以识别潜在的风险和问题,并及时采取措施进行干预和管理,降低潜在的风险。
-
优化产品和服务:通过分析用户行为和反馈数据,可以了解用户需求和偏好,从而优化产品和服务,提升用户体验。
-
改进营销策略:数据分析可以帮助企业了解市场和客户群体,从而制定更有效的营销策略,提高营销效果和ROI。
-
预测未来趋势:通过历史数据的分析,可以发现潜在的未来趋势,并基于此制定相应的策略和规划。
总的来说,数据分析可以帮助企业和组织更好地理解和利用数据,从而实现各种商业目标和战略。
三、数据挖掘案例
1.案例分析
十个有趣的“大数据”经典数据挖掘案例:
1.啤酒与尿布
全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现,男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今,“啤酒+尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例,被人津津乐道。
2.数据新闻让英国撤军
2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。地图上一个红点便代表一次死伤事件,鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明:伤亡人数、时间,造成伤亡的具体原因。密布的红点多达39万,显得格外触目惊心。一经刊出立即引起朝野震动,推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。
3.意料之外:胸部最大的是新疆妹子
淘宝数据平台显示,购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%,其中又以75B的销量最好。其次是A罩杯,购买占比达25.26%,C罩杯只有8.96%。在文胸颜色中,黑色最为畅销。以省市排名,胸部最大的是新疆妹子。
4.QQ圈子把前女友推荐给未婚妻
2012年3月腾讯推出QQ圈子,按共同好友的连锁反应摊开用户的人际关系网,把用户的前女友推荐给未婚妻,把同学同事朋友圈子分门别类,利用大数据处理能力给人带来“震撼”。
5.“魔镜”预知石油市场走向
如果你对“魔镜”还停留在“魔镜魔镜,告诉我谁是世界上最美的女人”,那你就真的out了。“魔镜”不仅仅是童话中王后的宝贝,而且是真实世界中的一款神器。其实,“魔镜”是苏州国云数据科技公司的一款牛逼的大数据可视化产品,而且是国内首款喔。
在现在,“魔镜”可以通过数据的整合分析可视化不仅可以得出谁是世界上最美的女人,还能通过价量关系得出市场的走向。在不久前,“魔镜”帮助中石等企业分析数据,将数据可视化,使企业科学的判断、决策,节约成本,合理配置资源,提高了收益。
6.Google成功预测冬季流感
2009年,Google通过分析5000万条美国人最频繁检索的词汇,将之和美国疾病中心在2003年到2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较,并建立一个特定的数学模型。最终google成功预测了2009冬季流感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。
7.大数据与乔布斯癌症治疗
乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此,他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本,而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药,最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。
8.奥巴马大选连任成功
2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也被归功于大数据,因为他的竞选团队进行了大规模与深入的数据挖掘。时代杂志更是断言,依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降,在政治领域,大数据的时代已经到来;各色媒体、论坛、专家铺天盖地的宣传让人们对大数据时代的来临兴奋不已,无数公司和创业者都纷纷跳进了这个狂欢队伍。
9.微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖
2013年,微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德(David Rothschild)利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个,成为人们津津乐道的话题。今年罗斯柴尔德再接再厉,成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个,继续向人们展示现代科技的神奇魔力。
10.超市预知高中生顾客怀孕
明尼苏达州一家塔吉特门店被客户投诉,一位中年男子指控塔吉特将婴儿产品优惠券寄给他的女儿——一个高中生。但没多久他却来电道歉,因为女儿经他逼问后坦承自己真的怀孕了。塔吉特百货就是靠着分析用户所有的购物数据,然后通过相关关系分析得出事情的真实状况。