数据深度分析

⑴ 数据流程分析的包括的内容

数据来源：数据分析的对象是数据，数据从哪来?数据本身的准确性从根本上影响着分析结果的有效性，所以确保有效、靠谱的数据来源至关重要。本人认为数据来源无非以下三种：
a.自有数据分析系统——公司自有的数据是最源质化的数据，也是最可靠、最全面的。一般而言，有条件的情况下都是以内部数据为准;当然，创业型的微型公司大多都直接数据库导出数据，还是要依赖产品经理二次加工的。
b.定量/定性调研——没有全面的数据咋办?或者说想要分析的数据无法统计?那么，拿起电话、走上街头、发放问卷都不失为一种可行的办法。定量数据排斥主管因素，定性数据吸纳主管因素。事实上，定性数据存在诸多不确定性，但也存在一个其他数据指标不具备的优势——那是与真实用户交流所得，有血有肉。
c.专业调研机构——知名调研机构，比如：艾瑞咨询、网络统计、易观智库、199IT-互联网数据中心。一般而言，权威结构统计调研的数据还是具有极强的参考性的，但也不能完全免于主观因素。
数据分析：单纯的数据并不能为给我们带来太多结论性的东西，还是要借助一定的方法和手段将数据变得更加生动和有意义。
a.集成开发数据分析系统——将所需的数据指标以技术手段直接设计成产品功能，可以定期定量地直接生成导出BI报表。
b.手动数据加工——面对元数据而不是现成的结论性数据，产品经理只能亲自操刀借助EXCEL各种函数。面对海量数据，心态很重要!
c.委托分析机构——有钱、任性、够叼，请人分析。如果事事都依靠别人，那么产品经理就瞬间失去价值了...
分析方法：有效的数据分析方法能够深度挖掘数据的价值，精益数据分析中大致介绍以下三种分析方法。
a.市场细分(Segmentation)——市场细分就是一群拥有某种共同特征的划为一个样本，市场细分不尽可以应用于互联网产品，对任何行业、任何形式的产品都具有积极的参考意义。
b.同期群分析(Coghort Analysis)——比较相似群体随时间的变化，同期群分析给我们提供了一个全新的视角。能够观察处于生命周期不同阶段用户的行为模式，而非忽略用户的行为的过程性。
c.多变量测试(Multivariate Testing)——同时对多个因素进行分析，用统计学的方法剥离出单个影响要与结果中的某一项指标提升的关联性。同时改动产品的多个方面，看哪个与结果的相关性最大。

⑵ 深度解读：如何使数据发挥最大的价值

数据行业核心技术面临的挑战仍然存在，并将在可预见的未来持续下去。随着数据呈指数级增长，企业组织和服务于其的技术公司将继续处在一场持续的战斗中，使其变得易于管理。

然而，很明显，组织现在正在开始认真应对在整个企业中应用大数据所带来的挑战，从而可以加速数字化转型，为日益增长的人工智能提供动力。

而且很明显，行业和企业组织都认识到，为了实现大数据的承诺，他们需要获得大数据的价值。

⑶ 大数据开发和数据分析有什么区别

1、技术区别

大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力。

因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。

如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策。

在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。

2、薪资区别

作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。

在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元。大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。

大数据分析：大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。

3、数据存储不同

传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。

4、数据挖掘的方式不同

传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。而面对大数据人工已经无法实现最终的目标，因此需要跟多的大数据技术实现最终的数据挖掘，例如爬虫。

⑷ 什么是深度数据

深度包检测技术综述

通常，深度包检测技术深入检查通过防火墙的每个数据包及其应用载荷。虽然只检测包头部分是一种更加经济的方式，但是很多恶意行为可能隐藏在数据载荷中，通过防御边界在安全体系内部产生严重的危害。因为数据载荷中可能充斥着垃圾邮件、广告视频以及企业所不欣赏的P2P传输，而各种电子商务程序的HTML和XML格式数据中也可能夹带着后门和木马程序在网络节点之间交换。所以，在应用形式及其格式以爆炸速度增长的今天，仅仅依照数据包的第三层信息决定其是否准入，实在无法满足安全的要求。深度包检测引擎以基于指纹匹配、启发式技术、异常检测以及统计学分析等技术的规则集，决定如何处理数据包。举例来说，检测引擎将数据包载荷中的数据与预先定义的攻击指纹进行对比，以判定数据传输中是否含有恶意攻击行为，同时引擎利用已有的统计学数据执行模式匹配，辅助这种判断的执行。利用深度包检测技术可以更有效的辨识和防护缓冲区溢出攻击、拒绝服务攻击、各种欺骗性技术以及类似尼姆达这样的蠕虫病毒。从本质上来讲，深度包检测将入侵检测（IDS）功能融入防火墙当中，从而使我们有条件创建一种一体化的安全设备，如图3所示。

近来，可编程ASIC技术的发展以及更有效的规则算法的出现，大大增强了深度包检测引擎的执行能力，让这项技术在性能方面的压力得到了缓解。而将防火墙与入侵检测系统的功能封装在单个设备中也可以使得管理方面的负担得到减轻，所以应用了深度包检测技术的产品受到了相当一部分管理员的好评。一些主要的防火墙供应商，包括CheckPoint、Cisco、NetScreen、Symantec，都在不断增加其防火墙产品中的应用数据分析功能。

⑸ 企业如何有效地进行数据挖掘和分析

经常听人提到数据分析，那么数据怎么去分析？简单来说，可能就是做一些数据做统计、可视化、文字结论等。但是相比来说，数据挖掘就相对来说比较低调一些，这是这种低调，反而意味着数据挖掘对研究人员的要求要更高一些。
数据分析人员需要理解业务的核心指标，通过数据分析工具（比如R/SAS/SQL，或者内部的数据平台）对业务数据进行建模和分析，为相关的业务指标提供基于数据的解决方案。所以，数据分析岗位要求具备扎实的统计学功底和对数据的敏感。数据挖掘人员需要研究数据，试验和选择合适的机器学习相关的算法模型对数据进行建模和分析，最后自己在实际系统中将算法模型进行高性能的工程实现。所以，数据挖掘岗位要求同时具备深厚的机器学习功底和扎实的编程能力。
数据分析与数据挖掘不是相互独立的。数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、

⑹ 如何分析市场调查所得到的数据才有深度

楼上的兄弟 有才

⑺ 营销数据分析的广度与深度怎么写

要想考察大数据最好同时考察大数据背后的技术、商业和社会维度。

从发展成熟度来看，技术维度走的最远、商业维度有所发展但不算全面成熟，社会维度发展最差。

所以虽然已经谈了很久大数据，但除了孕育出大数据自身的几个领域比如搜索等，其它领域却并没有从大数据中获得可见的收益。

大多时候人们还是处在觉得这里肯定有金子，但需要更多的耐心的状态。

这篇文章则尝试对大数据本身的特征做点挖掘，对未来的发展趋势做点

⑻ 大数据与深度学习的关系

大数据是我们现在经常听到的一个词，在互联网时代迅速发展的今天，大数据的应用范围越来越广，但是深度学习这个词对于很多人来说是比较陌生的，深度学习是什么，是一种要求还是一种技术，这种技术与我们日常可能听到的词例如机器人、人工智能都是息息相关的，在现在为什么深度学习会受到重视，这也是得益于人工智能以及大数据等技术受到的重视，很多做的比较成功的互联网公司在深度学习上也做的很好，投入的精力也处于行业的领先地位。
第一、深度学习是一种模拟大脑的行为
这是一种新的技术，可以从所学习对象的机制以及行为等等很多相关联的方面进行学习研究，这就是为什么深度学习和人工智能有关系的原因，人工智能说到底是一种模仿类型行为以及思维的技术。
第二、深度学习对于大数据的发展有帮助
在深度学习的过程中才会产生启发，为什么以前的数据只是数据，后来的数据就可以成为大数据，这都是因为深度学习对于大数据技术开发的每一个阶段都是有帮助的，不管是数据的分析还是挖掘还是建模，只有深度学习，这些工作才会有可能一一得到实现。
第三、深度学习转变了解决问题的思维
很多时候发现问题到解决问题，走一步看一步不是一个主要的解决问题的方式了，在深度学习的基础上，要求我们从开始到最后都要基于哦那个一个目标，为了需要优化的那个最终目的去进行处理数据以及将数据放入到数据应用平台上去。
第四、大数据的深度学习需要一个框架
深度学习不是有针对性的，和机器学习一样，特别是在大数据方面的应用，它也是需要一个框架或者一个系统的，就和做大数据分析的过程中，企业不仅仅只是要创建一个大数据平台，还要有能力驾驭它，并且对于各个方面都要有全面的了解。在大数据方面的深度学习都是从基础的角度出发的，总而言之，将你的大数据通过深度分析变为现实这就是深度学习和大数据的最直接关系

⑼ 数据恢复深度解析

第二版的话网上电子档很难找！