數據分析有哪些

❶ 數據分析人員常用數據分析技術有哪些

1、SQL
是結構化查詢語言的縮寫。用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統.，它有多種形式，包括 MySQL、Oracle、SQL
Server、PostgreSQL 和 SQLite。每個版本都共享大部分相同的核心
API。有很多優質的免費產品。具有一體化、語法簡單、使用方式靈活的特點。
2、Excel
幾乎和SQL一樣常見。這是佔主導地位的電子表格程序。它是Microsoft Office 365軟體工具套件的一部分。盡管它不能像 SQL
資料庫那樣處理大量數據，但 Excel 非常適合快速進行分析。 Google Sheets 有提供免費版本和類似的核心功能。
3、Tableau
是一種拖放式商業智能軟體，它將數據運算與美觀的圖表完美地結合在一起。它的程序很容易上手，可以輕松創建可視化和儀錶板。Tableau 的可視化功能遠勝於
Excel。
4、Python
是一種非常流行的免費開源編程語言，用於處理數據、網站和腳本。它是機器學習的主要語言。Python豐富的標准庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。

❷ 數據分析系統有哪些

1、 Cloudera Cloudera

提供一個可擴展、靈活、集成的平台，可用來方便的管理您的企業中快速增長的多種多樣的數據，從而部署和管理Hadoop和相關項目、操作和分析您的數據以及保護數據的安全。Cloudera Manager是一個復雜的應用程序，用於部署、管理、監控CDH部署並診斷問題，Cloudera Manager提供Admin Console，這是一種基於Web的用戶界面，是您的企業數據管理簡單而直接，它還包括Cloudera Manager API，可用來獲取集群運行狀況信息和度量以及配置Cloudera Manager。

2、 星環Transwarp

基於hadoop生態系統的大數據平台公司，國內唯一入選過Gartner魔力象限的大數據平台公司，對hadoop不穩定的部分進行了優化，功能上進行了細化，為企業提供hadoop大數據引擎及資料庫工具。

3、 阿里數加

阿里雲發布的一站式大數據平台，覆蓋了企業數倉、商業智能、機器學習、數據可視化等領域，可以提供數據採集、數據深度融合、計算和挖掘服務，將計算的幾個通過可視化工具進行個性化的數據分析和展現，圖形展示和客戶感知良好，但是需要捆綁阿里雲才能使用，部分體驗功能一般，需要有一定的知識基礎。maxcompute(原名ODPS)是數加底層的計算引擎，有兩個維度可以看這個計算引擎的性能，一個是6小時處理100PB的數據，相當於1億部高清電影，另外一個是單集群規模過萬台，並支持多集群聯合計算。

4、 華為FusionInsight

基於Apache進行功能增強的企業級大數據存儲、查詢和分析的統一平台。完全開放的大數據平台，可運行在開放的x86架構伺服器上，它以海量數據處理引擎和實時數據處理引擎為核心，針對金融、運營商等數據密集型行業的運行維護、應用開發等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台軟體。

5、網易猛獁

網易猛獁大數據平台使一站式的大數據應用開發和數據管理平台，包括大數據開發套件和hadoop發行版兩部分。大數據開發套件主要包含數據開發、任務運維、自助分析、數據管理、項目管理及多租戶管理等。大數據開發套件將數據開發、數據分析、數據ETL等數據科學工作通過工作流的方式有效地串聯起來，提高了數據開發工程師和數據分析工程師的工作效率。Hadoop發行版涵蓋了網易大數據所有底層平台組件，包括自研組件、基於開源改造的組件。豐富而全面的組件，提供完善的平台能力，使其能輕易地構建不同領域的解決方案，滿足不同類型的業務需求。

❸ 常用的數據分析技術有哪些

1. Analytic Visualizations(可視化分析)

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)

數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)

由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

❹ 數據分析的分析工作有哪些

數據分析主要工作方向分為兩類：

一是數據開發方向，偏技術型，包括開發工程師、挖掘工程師、演算法工程師、數倉工程師等等，這些崗位對編程能力要求很高，對學歷、專業、畢業院校的要求也都相對較高。

二是數據分析方向，偏業務型，主要是通過挖掘數據的價值來驅動企業發展，這也是現在企業數字化轉型最需要的人才。偏業務型的數據分析師對編程能力要求較低。

❺ 數據分析的方向都有哪些

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

❻ 數據分析有哪些含義

第一、分析可視化

可視化可以直觀地顯示數據，讓數據來說話，讓觀眾聽到的結果——不管是對數據分析專家還是一個普通用戶，數據進行可視化是數據通過分析研究工具最基本的要求。

第二、Data Mining Algorithms

聚類、分割，還有其他的異常值分析演算法，讓我們深入內部數據挖掘的價值——可視化是給人看的，數據挖掘是給機器看的。這些學習演算法研究不僅要處理大數據的量，也要注意處理大數據的速度。

第三、預測分析功能

數據挖掘可以讓分析員更好地理解這些數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化技術分析和數據挖掘的結果做出一些企業預測性的判斷。

第四、語義引擎

我們知道，由於非結構化數據的多樣性帶來了新的挑戰，對數據進行分析，需要一系列的工具來分析，提取，分析數據。語義引擎需要被進行設計成能夠從“文檔”中智能技術提取數據信息。

第五、數據質量和主數據管理

數據質量和數據信息管理是一些企業管理工作方面的最佳實踐——通過標准化的流程和工具處理數據，確保了定義明確和高質量的分析。

❼ 數據分析包括哪些內容

1.數據獲取

數據獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行數據採集。此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。

2.數據處理

數據的處理需要掌握有效率的工具：Excel基礎、常用函數和公式、數據透視表、VBA程序開發等式必備的;其次是Oracle和SQL sever，這是企業大數據分析不可缺少的技能;還有Hadoop之類的分布式資料庫，也要掌握。

3.分析數據

分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.數據呈現

可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業BI軟體，根據實際情況掌握即可。

❽ 數據分析類型有哪些

1.描述性剖析

憑借描述性剖析，咱們能夠剖析和描述數據的特徵。它處理信息匯總。描述性剖析與視覺剖析相結合，為咱們供給了全面的數據結構。

2.猜測剖析

憑借猜測剖析，咱們能夠確認未來的成果。基於對歷史數據的剖析，咱們能夠猜測未來。它利用描述性剖析來生成有關未來的猜測。憑借技能進步和機器學習，咱們能夠獲得有關未來的猜測見地。

3.診斷剖析

有時，企業需求對數據的性質進行批判性考慮，並深化了解描述性剖析。為了找到數據中的問題，咱們需求找到可能導致模型功能欠安的異常模式。

4.標准剖析

標准剖析結合了以上一切剖析技能的見地。它被稱為數據剖析的終究范疇。標准剖析使公司能夠根據這些決策制定決策。它大量運用人工智慧，以便於公司做出謹慎的事務決策。

❾ 數據分析的類型有哪些

1.交易數據

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2.人為數據

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

3.移動數據

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

4.機器和感測器數據

這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網路中的其他節點通信，還可以自動向中央伺服器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。