Ⅰ 如何使用數據分析解決問題
現在很多企業都開始重視數據分析。各大企業之所以看重數據分析，是因為數據分析可以幫助它們找到企業中隱藏的問題，進而幫助它們及時地將這些問題解決。這也是現在越來越多的人學習數據分析的原因，同時也是數據分析行業高薪的原因。大家可以想像一下，數據分析師從一堆數據中可以分析出一個有價值的信息，那是一件多麼有成就感的事情。那麼大家是否知道如何使用數據分析解決問題呢？
相信大家都想知道解決數據分析中的問題，其實在大多數情況下，當知道了問題出在哪，為什麼出這個問題的時候，都知道接下來該怎麼辦了。那麼都會有什麼方法呢？下面我們就給大家介紹一下這些方法。
第一個方法就是擬合與圖論。其實這種方法就是在做路線規劃的時候最常用的，比如說，某個管道容易漏水，我們就把漏水點記錄下來，然後匯集起來，從而加強維修。同樣，也可以通過構建圖並用求最短路徑的算構建巡邏的路徑。
第二個方法就是協同過濾。其實協同過濾屬於是利用集體智慧的辦法，就像我們在解答一個問題的時候，如果我們沒有遇到過這個問題該怎麼辦？其實很簡單，就是請教比我們更厲害的人協同過濾最多的是用在推薦引擎之中，一般的方式是尋找一個用戶的n個相似用戶，然後推薦給這個用戶他相似用戶喜歡的產品，或者找到當前用戶喜歡的前n個物品，然後挑選出和這n個物品相似的m個物品推薦給當前用戶。即使不用在推薦，它的思想也很容易延伸在其他方面，比如說一個人不會選擇手機，那就去找懂手機的人請教從而得到合適的建議。當然，還有一種情況，也是數據分析師很常見的。就是當拿到數據，卻完全沒有目的，也就是探索性分析。這種情況藉助數據分析工具，做一些大致的探索性分析，看一下數據趨勢，逐步深入。這樣就能夠解決其中的問題。
在這篇文章中我們給大家介紹了很多關於數據分析解決問題的相關知識，具體就是有兩個方法，第一就是擬合與圖論，第二就是協同過濾。利用身邊所有的數據進行數據分析並解決問題的能力。注意，是解決問題的能力，數據量很大，數據模型很多，數據分析思路很多，但是沒辦法解決問題，這不能叫實力強的人。能解決問題，產生價值，並且有人願意為這個價值所買單，這是實力的最終體現。
Ⅱ 如何運用數據分析
1. 可視化分析大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。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。
5.數據質量和數據管理
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。