大数据分析方法及工具应用（埃森哲）-百度云盘下载

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目录
概述
数据分析框架
数据分析方法
数据理解&数据准备
分类与回归
聚类分析
关联分析
时序模型
结构优化
数据分析支撑工具

 

数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学
理论、行业经验以及计算机工具三者结合
工具支撑
数学&统计学知识
各种厂商开发了数据分析的工具、模块，将分析模型
数据分析的基础，将整理、描述、
封装，使不了解技术的人也能够快捷的实现数学
预测数据的手段、过程抽象为
建模，快速响应分析需求。
数学模型的理论知识
机器学习
不需要人过多干预，通
数学&统计学
过计算机自动学习，发
传统分析
机器
现数据规律，但结论不
学习
知识
在数据量较少时，传统的
易控制。
数据分析已能够发现数据
数据
中包含的知识，包括结构
工具支撑
挖掘
分析、杜邦分析等模型，
数据挖掘
分析
传统
方法成熟，应用广泛，本
数据挖掘是挖掘数据背后隐
误区
分析
文不展开介绍
藏的知识的重要手段
行业经验
分析误区
不了解分析模型的数学原理，会导致
行业经验
错误的使用模型，而得出错误的分析
行业经验可在数据分析前确定分析需
结论，影响业务决策，因此在选用分
求，分析中检验方法是否合理，以及
析模型时，要深入了解该模型的原理
分析后指导应用，但行业特征不同，
和使用限制
其应用也不同，因此本文不展开介绍