如何使用数据分析解决问题？
大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1. 可视化分析。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，但是他们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。2. 数据挖掘算法。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。3. 预测性分析。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。4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。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。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2. 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。3. 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。4. 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。End.
比如这个问题全球人口每日会消耗多少食物？
为了得出所需要的答案，第一步就需要找数据，为了得到你分析报告所需的数据，你清洗的经验也是非常重要的。接着你肯定会想怎样让最终结果更加合理，有解释性。这时候你需要做一系列的探索工作，一天的食物量受哪些因素影响？一天吃几顿？全球哪些国家食物消耗量大？最大是多少？所消耗的食物种类是哪些？第三步，你分析完了需要呈现报告讲故事，你报告中的图表也是起到非常重要的效果，你的图表的交互、地图、二维或者多维。
这个分析的过程应该是有趣的，你因为一个问题而通过数据分析去表达论述事实，既看到事实的原貌、又有全局感，最后你还能发现问题并解决。
相信大家都想知道解决数据分析中的问题，其实在大多数情况下，当知道了问题出在哪，为什么出这个问题的时候，都知道接下来该怎么办了。那么都会有什么方法呢？下面我们就给大家介绍一下这些方法。
第一个方法就是拟合与图论。其实这种方法就是在做路线规划的时候最常用的，比如说，某个管道容易漏水，我们就把漏水点记录下来，然后汇集起来，从而加强维修。同样，也可以通过构建图并用求最短路径的算构建巡逻的路径。
第二个方法就是协同过滤。其实协同过滤属于是利用集体智慧的办法，就像我们在解答一个问题的时候，如果我们没有遇到过这个问题该怎么办？其实很简单，就是请教比我们更厉害的人协同过滤最多的是用在推荐引擎之中，一般的方式是寻找一个用户的n个相似用户，然后推荐给这个用户他相似用户喜欢的产品，或者找到当前用户喜欢的前n个物品，然后挑选出和这n个物品相似的m个物品推荐给当前用户。即使不用在推荐，它的思想也很容易延伸在其他方面，比如说一个人不会选择手机，那就去找懂手机的人请教从而得到合适的建议。当然，还有一种情况，也是数据分析师很常见的。就是当拿到数据，却完全没有目的，也就是探索性分析。这种情况借助数据分析工具，做一些大致的探索性分析，看一下数据趋势，逐步深入。这样就能够解决其中的问题。
在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据分析解决问题的相关知识，具体就是有两个方法，第一就是拟合与图论，第二就是协同过滤。利用身边所有的数据进行数据分析并解决问题的能力。注意，是解决问题的能力，数据量很大，数据模型很多，数据分析思路很多，但是没办法解决问题，这不能叫实力强的人。能解决问题，产生价值，并且有人愿意为这个价值所买单，这是实力的最终体现。
怎样进行数据分析
答：总之，基于“问题分析与解决”就是咱们进行数据分析的目的。构建框架：当分析目的明确后，我们就要构建分析框架，即把“问题”分解成多个分析角度，然后，确定采用哪些分析指标。比如：我们要分析A公司员工流失率问题，则可以运用“5W2H”法则进行问题分解，可以分解为“分析谁（WHO）、分析哪个部门或车间（...
应该如何分析数据
答：分析数据的方法依赖于数据的类型、目的以及分析者的需求。首先，明确分析目标。在开始分析之前，需要明确想要通过数据分析得到什么信息或解决什么问题。这有助于指导后续的数据处理和分析方法的选择。其次，数据清洗和预处理。在分析之前，数据通常需要进行清洗和预处理，以消除错误、异常值和不一致的数据。这...
应该如何分析数据
答：4. 模型评估：模型评估是评估模型的准确性和可靠性的过程。可以使用交叉验证、混淆矩阵、ROC 曲线等方法来评估模型。5. 解释结果：最后，需要解释分析结果并将其转化为可行的建议或决策。这可能需要对结果进行进一步的探索或建模，以确保建议或决策是正确的。在进行数据分析之前，需要明确分析目标和问题，...
如何做数据分析
答：4.数据分析 数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你...
《如何用数据解决实际问题》柏木吉基
答：用框架来查漏补缺，用相近或同类数据来代替很难取得的真实数据。此案例中，在设定问题时，分析者的思考还无法超出“降价”的范围。要避免这种情况，在定义问题时，应该尽量具体地思考“ 怎样才是最理想的状态 ”。 此案例中，最理想的状态是“洗发水A的年度利润保持在一定水平之上”。如果将问题定义...
如何巧用数据分析解决问题
答：用数据分析解决问题就好比你做数学题，从研读题目到分析题目已知信息，利用已知信息分析题中隐藏条件，最后解题得出答案的过程。去医院看病，医生会先询问你这个症状出现多长时间了，然后在观察你的身体变化，再结合医学知识，判断出这个症状出现的原因，给出病人建议。这个过程也是解决问题的过程。这个过程总结...
怎么利用数据分析解决工作中的问题?
答：大数据隐藏着很多的秘密，那么我们怎么样去用这个大数据来解决我们的工作中的难题呢，这边我就简单的来说一下吧，希望能够帮助到大家！方法/步骤 数据分析解决问题，这又让我想到了三问选择，也就是what? why?how?what，就是首先得明确问题，why，就是结合数据分析定位问题，how，就是根据数据分析的结论...
产品经理必会的10种数据分析方法
答：1.具体问题 预测是否有可能帮助某一群组客户购买课程。2.整体 首先根据这类人群的免费课程的使用情况进行数据分析，之后进行延伸，比如对整体的影响，除了计算机类，对其他类型的课程都进行关注。3.单一回答 针对该群用户进行建模，监控该模型对于最终转化的影响。4.规模化 之后推出规模化的解决方案，对符合...
你在日常生活中运用数据解决过哪些棘手问题,举一二例说明。
答：你在日常生活中运用数据解决过哪些棘手问题,举一二例说明如下：生命监测：佩戴健康手表等设备可以监控日常活动和睡眠。一个保持健康和健康的好方法。大数据与技术相结合可以改变我们的生活方式，帮助我们自己追踪免疫力，以确保我们保持健康的习惯来抵抗冠状病毒大流行。能源消耗：大数据与智能物联网设备相结合，...
如何进行数据分析
答：而本题讲的主要是excel作为工具进行数据分析。其他的SPSS Statistics等暂且不提。1、数据收集阶段：这个阶段可以参考这个问题：国内外有哪些比较权威的统计数据网站？ - 互联网，格各位知友都很热心。2、数据处理阶段：这个时候要用到excel了。首先要对数据进行一次大清洗！将多余重复的数据筛选清除，将缺失...
