大數據分析方法交流(PPT 22頁)

引言
數據分析的工作框架
數據分析的實施流程
總結
言數據必稱“大”的時代
交通大數據、旅遊大數據、網購大數據
2011年開始的各種各樣的“V”：
Volume、Variety、Velocity（Value、Veracity-真實性）
各種全新的配套手段：
存儲（雲）；處理（並行）；
保護（安全性）；分析（數據挖掘、機器學習）
潛力無限vs言過其實？
創新為主vs傳承為主？
思考1：“大”數據，到底應該多大？
量級不嚴格、範圍不嚴格
思考2：新方法，到底有多新？
大多數傳承傳統方式
新方法解決麵窄
思考3：新結論，到底多有價值？
陳述事實多，推理結論少
展示效果好，實踐應用差
總結：大數據更多是一種新的數據觀
充分認識數據的價值（潛力與局限）
正確選擇分析的方法
零售數據分析：我們的優勢
1、擁有最精華的數據，產出結論有說服力
（大而全不一定是長處：收集成本高、篩選困難）
2、時間長涵蓋麵廣，便於比較分析
我們需要仔細分析的是：
想做什麼
能做什麼
怎樣做
工作框架
需要的結論：既想要也想得到的
數據資源和分析方法大量擴充—右半邊擴張
分析對象理解和問題思考有所不足—左半邊停滯
最重要的還是商業思維
充分擴展兩個部分，首先代表：
理解宏觀問題
給出係統假設
將假設化簡至可被數據分析
其次，兩項工作無法忽視：
充分研究了解對象—我們想要知道什麼
（發現問題）
判斷我們想要研究的問題是否有意義
（減少人力損耗）
數據分析的六個階段
1、對研究對象主觀的和客觀的、整體的和局部的認識
2、提出希望探索的宏觀的問題（自由的或是有明確的）
3、探討分析這些問題並產生結論的價值
4、為選出的研究問題提出充分的假設。
5、將研究假設進行拆解、劃分成為可定量分析的單元。
6、結合數據資源和數據分析方法產生結論，驗證假設及理論的擴展性。
兩個重要問題
產生的結論要有理論解釋
反麵例子：消費額和停車場大小正相關
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