你用過哪些數據化手段解決問題

㈠ 網站通過哪些數據分析來解決問題

1、網站內容質量的分析

要分析網站內部更新的內容和外鏈發布內容的質量，越是高質量的內容，就越能引起用戶的關注，如果你的網站出現降級的問題，便可從網站內容方面著手解決問題。

2、分析網站關鍵詞排名進度

要及時的了解關鍵詞排名進度情況，當排名出現一定波動時，優化人員就要多上心網站，根據實際情況來調整SEO優化工作，以取得更好的優化效果。

3、網站收錄數據分析

看收錄，並不是看單個鏈接的收錄，而是看整體的收錄變化比。可以通過鏈接權重查詢，來查詢網址的收錄情況，在排名率不變的情況下，當你的收錄越來越高，你的流量就會越來越多。所以如果你的網站收錄數據突然大幅度下降，那麼就要想辦法提高網站收錄了。

4、網站流量分析

通過關鍵詞的流量分析，可以監控到哪些詞是能夠獲得高流量的，哪些詞對對網站意義不大的，所以當網站的訪問量減少時，便可根據監測的這些詞來分析，從而制定更合理的優化方案。

5、網站跳出率和點擊率分析

跳出率是影響整個網站的整體質量水平的一個體現，只有高質量並且符合用戶需求的網站用戶才會更感興趣，所以優化人員也可通過網站的跳出率高低來制定提升用戶體驗的優化方案。

6、網站伺服器拒絕訪問情況分析

網站伺服器拒絕訪問，這是會影響用戶體驗的，一定要了解原因，做出科學可行的調整方案。

關於網站通過哪些數據分析來解決問題，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈡ 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(2)你用過哪些數據化手段解決問題擴展閱讀：

大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

㈢ 怎樣用大數據解決生活中的問題

大數據是一種量大、增長速度快、品類多、價值密度低的數據。新一代信息系統架構和技術，用於對大量、分散的、各種格式的數據進行相關收集、存儲和分析。

大數據的形式包括文字、圖片、視頻等，其多樣化的形式可以幫助人們挖掘有價值的信息。

1、大數據解決生活中的問題——應用於能源

隨著工業化進程的加快，大量溫室氣體的排放，全球氣候發生了變化，因此推動低碳環保顯得尤為重要。將大數據技術應用到能源領域可以為低碳做出巨大貢獻。低碳能源大數據主要由能源信息採集、能源分布式運行、能源數據統計分析、能源調度四個模塊組成。通過這四個模塊，可以科學、自動、高效地實現能源生產和能源管理，實現節能。

2、大數據解決生活中的問題——醫學應用

大數據在醫療領域的應用主要是通過收集和分析大數據進行疾病的預防和治療。患者佩戴大數據設備後，該設備可以收集有意義的數據。通過大數據分析，可以監測患者的生理狀態，從而幫助醫生及時、准確、有效地治療患者。據新華網報道，大數據分析可以讓我們在幾分鍾內解碼整個DNA，找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。

3、大數據解決生活中的問題——對於金融業來說

大數據在金融業的主要應用是金融交易。許多股權交易都是使用大數據演算法進行的，大數據演算法可以快速決定是否出售商品，使交易更加簡潔和准確。在這個大數據時代，把握市場機遇，快速實現大數據商業模式創新顯得尤為重要。

4、大數據解決生活中的問題——應用於地理信息

地理信息系統(GIS)需要及時處理相關的空間信息，以及存儲的大量數據和工作任務。將大數據技術合理地應用到地理信息系統中，不僅可以及時處理地理信息，而且可以提高處理結果的准確性。

5、大數據解決生活中的問題——應用於消費

為了在未來的市場中站穩腳跟，建立大資料庫，充分利用大數據技術顯得尤為重要。淘寶、京東等企業將通過大數據技術自動記錄用戶交易數據，對用戶信用進行分析和記錄，形成長期龐大的資料庫，為後續金融業務布局提供徵信和風控數據。

6、大數據解決生活中的問題——應用於製造業

大數據影響生產力，使機器設備在應用中更加智能化、自主化，使生產過程更加簡潔、准確、安全，提高生產能力。此外，大數據技術可以幫助企業了解客戶的偏好，從而生產出市場需要的產品。

你認為大數據已經在我們的生活中無處不在了嗎?在不久的將來，大數據的應用將使我們的生活更美好。

如何用大數據解決生活中的問題?這幾個應用才是大數據工程師關注的，大數據是一種量大、增長速度快、品類多、價值密度低的數據。存儲和分析的新一代信息系統架構和技術，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈣ 使用比較多的大數據分析解決方案有哪些

極其流行，同樣也是競爭力極其大的一種商業模式。雖然國內軟體開發公司都發展壯大起來了，但是各地軟體開發公司的實力及資質仍然參差不齊。下面為大家介紹下近期國內軟體開發公司的排名匯總。

1：華盛恆輝科技有限公司

上榜理由：華盛恆輝是一家專注於高端軟體定製開發服務和高端建設的服務機構，致力於為企業提供全面、系統的開發製作方案。在開發、建設到運營推廣領域擁有豐富經驗，我們通過建立對目標客戶和用戶行為的分析，整合高質量設計和極其新技術，為您打造創意十足、有價值的企業品牌。

在軍工領域，合作客戶包括：中央軍委聯合參謀(原總參)、中央軍委後勤保障部(原總後)、中央軍委裝備發展部(原總裝)、裝備研究所、戰略支援、軍事科學院、研究所、航天科工集團、中國航天科技集團、中國船舶工業集團、中國船舶重工集團、第一研究所、訓練器材所、裝備技術研究所等單位。

在民用領域，公司大力拓展民用市場，目前合作的客戶包括中國中鐵電氣化局集團、中國鐵道科學研究院、濟南機務段、東莞軌道交通公司、京港地鐵、中國國電集團、電力科學研究院、水利部、國家發改委、中信銀行、華為公司等大型客戶。

2：五木恆潤科技有限公司

上榜理由：五木恆潤擁有員工300多人，技術人員佔90%以上，是一家專業的軍工信息化建設服務單位，為軍工單位提供完整的信息化解決方案。公司設有股東會、董事會、監事會、工會等上層機構，同時設置總經理職位，由總經理管理公司的具體事務。公司下設有研發部、質量部、市場部、財務部、人事部等機構。公司下轄成都研發中心、西安研發中心、沈陽辦事處、天津辦事處等分支機構。

3、浪潮

浪潮集團有限公司是國家首批認定的規劃布局內的重點軟體企業，中國著名的企業管理軟體、分行業ERP及服務供應商，在咨詢服務、IT規劃、軟體及解決方案等方面具有強大的優勢，形成了以浪潮ERP系列產品PS、GS、GSP三大主要產品。是目前中國高端企業管理軟體領跑者、中國企業管理軟體技術領先者、中國最大的行業ERP與集團管理軟體供應商、國內服務滿意度最高的管理軟體企業。

4、德格Dagle

德格智能SaaS軟體管理系統自德國工業4.0，並且結合國內工廠行業現狀而打造的一款工廠智能化信息平台管理軟體，具備工廠ERP管理、SCRM客戶關系管理、BPM業務流程管理、
OMS訂單管理等四大企業業務信息系統，不僅滿足企業對生產進行簡易管理的需求，並突破區域網應用的局限性，同時使數據管理延伸到互聯網與移動商務，不論是內部的管理應用還是外部的移動應用，都可以在智能SaaS軟體管理系統中進行業務流程的管控。

5、Manage

高亞的產品 (8Manage) 是美國經驗中國研發的企業管理軟體，整個系統架構基於移動互聯網和一體化管理設計而成，其源代碼編寫採用的是最為廣泛應用的
Java / J2EE 開發語言，這樣的技術優勢使 8Manage
可靈活地按需進行客制化，並且非常適用於移動互聯網的業務直通式處理，讓用戶可以隨時隨地通過手機apps進行實時溝通與交易。

㈤ 大數據處理的五大關鍵技術及其應用

作者 | 網路大數據

來源 | 產業智能官

數據處理是對紛繁復雜的海量數據價值的提煉，而其中最有價值的地方在於預測性分析，即可以通過數據可視化、統計模式識別、數據描述等數據挖掘形式幫助數據科學家更好的理解數據，根據數據挖掘的結果得出預測性決策。其中主要工作環節包括：

大數據採集 大數據預處理 大數據存儲及管理 大數據分析及挖掘 大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

一、大數據採集技術

數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術;突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術;設計質量評估模型，開發數據質量技術。

大數據採集一般分為：

大數據智能感知層：主要包括數據感測體系、網路通信體系、感測適配體系、智能識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。

基礎支撐層：提供大數據服務平台所需的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化數據的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化介面技術，大數據的網路傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。

二、大數據預處理技術

完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。

抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。

清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。

三、大數據存儲及管理技術

大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統(DFS)、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術;突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術;突破大數據索引技術;突破大數據移動、備份、復制等技術;開發大數據可視化技術。

開發新型資料庫技術，資料庫分為關系型資料庫、非關系型資料庫以及資料庫緩存系統。其中，非關系型資料庫主要指的是NoSQL資料庫，分為：鍵值資料庫、列存資料庫、圖存資料庫以及文檔資料庫等類型。關系型資料庫包含了傳統關系資料庫系統以及NewSQL資料庫。

開發大數據安全技術：改進數據銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數據審計等技術;突破隱私保護和推理控制、數據真偽識別和取證、數據持有完整性驗證等技術。

四、大數據分析及挖掘技術

大數據分析技術：改進已有數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘涉及的技術方法很多，有多種分類法。根據挖掘任務可分為分類或預測模型發現、數據總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等;根據挖掘對象可分為關系資料庫、面向對象資料庫、空間資料庫、時態資料庫、文本數據源、多媒體資料庫、異質資料庫、遺產資料庫以及環球網Web;根據挖掘方法分，可粗分為:機器學習方法、統計方法、神經網路方法和資料庫方法。

機器學習中，可細分為歸納學習方法(決策樹、規則歸納等)、基於範例學習、遺傳演算法等。統計方法中，可細分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數判別等)、聚類分析(系統聚類、動態聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等。神經網路方法中，可細分為:前向神經網路(BP演算法等)、自組織神經網路(自組織特徵映射、競爭學習等)等。資料庫方法主要是多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

數據挖掘主要過程是：根據分析挖掘目標，從資料庫中把數據提取出來，然後經過ETL組織成適合分析挖掘演算法使用寬表，然後利用數據挖掘軟體進行挖掘。傳統的數據挖掘軟體，一般只能支持在單機上進行小規模數據處理,受此限制傳統數據分析挖掘一般會採用抽樣方式來減少數據分析規模。

數據挖掘的計算復雜度和靈活度遠遠超過前兩類需求。一是由於數據挖掘問題開放性，導致數據挖掘會涉及大量衍生變數計算，衍生變數多變導致數據預處理計算復雜性;二是很多數據挖掘演算法本身就比較復雜，計算量就很大，特別是大量機器學習演算法，都是迭代計算，需要通過多次迭代來求最優解，例如K-means聚類演算法、PageRank演算法等。

從挖掘任務和挖掘方法的角度，著重突破：

可視化分析。數據可視化無論對於普通用戶或是數據分析專家，都是最基本的功能。數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀的感受到結果。 數據挖掘演算法。圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的演算法讓我們精煉數據，挖掘價值。這些演算法一定要能夠應付大數據的量，同時還具有很高的處理速度。 預測性分析。預測性分析可以讓分析師根據圖像化分析和數據挖掘的結果做出一些前瞻性判斷。 語義引擎。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。語言處理技術包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統等。 數據質量和數據管理。數據質量與管理是管理的最佳實踐，透過標准化流程和機器對數據進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。

預測分析成功的7個秘訣

預測未來一直是一個冒險的命題。幸運的是，預測分析技術的出現使得用戶能夠基於歷史數據和分析技術(如統計建模和機器學習)預測未來的結果，這使得預測結果和趨勢變得比過去幾年更加可靠。

盡管如此，與任何新興技術一樣，想要充分發揮預測分析的潛力也是很難的。而可能使挑戰變得更加復雜的是，由不完善的策略或預測分析工具的誤用導致的不準確或誤導性的結果可能在幾周、幾個月甚至幾年內才會顯現出來。

預測分析有可能徹底改變許多的行業和業務，包括零售、製造、供應鏈、網路管理、金融服務和醫療保健。AI網路技術公司Mist Systems的聯合創始人、首席技術官Bob fridy預測:「深度學習和預測性AI分析技術將會改變我們社會的所有部分，就像十年來互聯網和蜂窩技術所帶來的轉變一樣。」。

這里有七個建議，旨在幫助您的組織充分利用其預測分析計劃。

1.能夠訪問高質量、易於理解的數據

預測分析應用程序需要大量數據，並依賴於通過反饋循環提供的信息來不斷改進。全球IT解決方案和服務提供商Infotech的首席數據和分析官Soumendra Mohanty評論道:「數據和預測分析之間是相互促進的關系。」

了解流入預測分析模型的數據類型非常重要。「一個人身上會有什麼樣的數據?」 Eric Feigl - Ding問道，他是流行病學家、營養學家和健康經濟學家，目前是哈佛陳氏公共衛生學院的訪問科學家。「是每天都在Facebook和谷歌上收集的實時數據，還是難以訪問的醫療記錄所需的醫療數據?」為了做出准確的預測，模型需要被設計成能夠處理它所吸收的特定類型的數據。

簡單地將大量數據扔向計算資源的預測建模工作註定會失敗。「由於存在大量數據，而其中大部分數據可能與特定問題無關，只是在給定樣本中可能存在相關關系，」FactSet投資組合管理和交易解決方案副總裁兼研究主管Henri Waelbroeck解釋道，FactSet是一家金融數據和軟體公司。「如果不了解產生數據的過程，一個在有偏見的數據上訓練的模型可能是完全錯誤的。」

2.找到合適的模式

SAP高級分析產品經理Richard Mooney指出，每個人都痴迷於演算法，但是演算法必須和輸入到演算法中的數據一樣好。「如果找不到適合的模式，那麼他們就毫無用處，」他寫道。「大多數數據集都有其隱藏的模式。」

模式通常以兩種方式隱藏:

模式位於兩列之間的關系中。例如，可以通過即將進行的交易的截止日期信息與相關的電子郵件開盤價數據進行比較來發現一種模式。Mooney說:「如果交易即將結束，電子郵件的公開率應該會大幅提高，因為買方會有很多人需要閱讀並審查合同。」

模式顯示了變數隨時間變化的關系。「以上面的例子為例，了解客戶打開了200次電子郵件並不像知道他們在上周打開了175次那樣有用，」Mooney說。

3 .專注於可管理的任務，這些任務可能會帶來積極的投資回報

紐約理工學院的分析和商業智能主任Michael Urmeneta稱:「如今，人們很想把機器學習演算法應用到海量數據上，以期獲得更深刻的見解。」他說，這種方法的問題在於，它就像試圖一次治癒所有形式的癌症一樣。Urmeneta解釋說:「這會導致問題太大，數據太亂——沒有足夠的資金和足夠的支持。這樣是不可能獲得成功的。」

而當任務相對集中時，成功的可能性就會大得多。Urmeneta指出:「如果有問題的話，我們很可能會接觸到那些能夠理解復雜關系的專家」 。「這樣，我們就很可能會有更清晰或更好理解的數據來進行處理。」

4.使用正確的方法來完成工作

好消息是，幾乎有無數的方法可以用來生成精確的預測分析。然而，這也是個壞消息。芝加哥大學NORC (前國家意見研究中心)的行為、經濟分析和決策實踐主任Angela Fontes說:「每天都有新的、熱門的分析方法出現，使用新方法很容易讓人興奮」。「然而，根據我的經驗，最成功的項目是那些真正深入思考分析結果並讓其指導他們選擇方法的項目——即使最合適的方法並不是最性感、最新的方法。」

羅切斯特理工學院計算機工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建議說:「用戶必須謹慎選擇適合他們需求的方法」。「必須擁有一種高效且可解釋的技術，一種可以利用序列數據、時間數據的統計特性，然後將其外推到最有可能的未來，」Yang說。

5.用精確定義的目標構建模型

這似乎是顯而易見的，但許多預測分析項目開始時的目標是構建一個宏偉的模型，卻沒有一個明確的最終使用計劃。「有很多很棒的模型從來沒有被人使用過，因為沒有人知道如何使用這些模型來實現或提供價值，」汽車、保險和碰撞修復行業的SaaS提供商CCC信息服務公司的產品管理高級副總裁Jason Verlen評論道。

對此，Fontes也表示同意。「使用正確的工具肯定會確保我們從分析中得到想要的結果……」因為這迫使我們必須對自己的目標非常清楚，」她解釋道。「如果我們不清楚分析的目標，就永遠也不可能真正得到我們想要的東西。」

6.在IT和相關業務部門之間建立密切的合作關系

在業務和技術組織之間建立牢固的合作夥伴關系是至關重要的。客戶體驗技術提供商Genesys的人工智慧產品管理副總裁Paul lasserr說:「你應該能夠理解新技術如何應對業務挑戰或改善現有的業務環境。」然後，一旦設置了目標，就可以在一個限定范圍的應用程序中測試模型，以確定解決方案是否真正提供了所需的價值。

7.不要被設計不良的模型誤導

模型是由人設計的，所以它們經常包含著潛在的缺陷。錯誤的模型或使用不正確或不當的數據構建的模型很容易產生誤導，在極端情況下，甚至會產生完全錯誤的預測。

沒有實現適當隨機化的選擇偏差會混淆預測。例如，在一項假設的減肥研究中，可能有50%的參與者選擇退出後續的體重測量。然而，那些中途退出的人與留下來的人有著不同的體重軌跡。這使得分析變得復雜，因為在這樣的研究中，那些堅持參加這個項目的人通常是那些真正減肥的人。另一方面，戒煙者通常是那些很少或根本沒有減肥經歷的人。因此，雖然減肥在整個世界都是具有因果性和可預測性的，但在一個有50%退出率的有限資料庫中，實際的減肥結果可能會被隱藏起來。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。

在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能 、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。