數據分析層次中哪個最高

⑴ 從用戶角度看BI系統中數據分析模型的層次

從用戶角度看BI系統中數據分析模型的層次
在BI商業智能系統中，面向分析的數據模型一般是多維數據分析模型，分析模型由相應分析領域的分析維度(見附1)和分析指標(見附2)組成。針對面向不同層級用戶的需求，分析模型按照分析的粒度劃分為不同的層次，這里以面向高層管理人員宏觀管理及決策分析需求、面向中層管理人員及業務人員的日常經營分析及業務跟蹤與監控需求為例，僅將分析模型劃分為「經營層次的分析模型」、「管理層次的分析模型」兩個層次。
1、經營層次的分析模型
經營層次的分析模型是按照業務環節(業務環節是業務流程中的業務事件、交易事務等業務操作單元)組織的多維分析數據模型，一般情況下每個業務環節包含一到兩個分析模型，該層次的分析模型一般保存細節粒度的事實數據，以便滿足該環節的未知分析需求對維度組合及數據聚合等方面的靈活要求，同時也能夠避免當業務流程發生改變，僅通過對維度成員的標識與追加及對事實數據的橫向及縱向擴充就能夠適應，而非因維度梳理補全、事實粒度細節不夠所導致的對既有模型及數據的摒棄與重建。
經營層次分析模型的例子有計劃預算模型、客戶拜訪模型、營銷活動模型、物料請購模型、采購分析模型、入庫分析模型、庫存分析模型、庫存異動模型、出庫分析模型、客戶訂單分析模型、臨檢分析模型、醫院結算模型、成本分攤模型、客戶價格分析模型、客戶耗材模型、客服投訴模型、質控核查分析模型、憑證分析模型、科目分析模型、核算分析模型(含往來核算，即往來客戶及應收應付數據)、人員結構與變動模型、薪資分析模型、人員培訓模型、招聘模型等。
2、管理層次的分析模型
管理層次的分析模型是基於經營層次的分析模型構建的，一般通過提升粒度(如時間維度的最小周期提升到月)、降維(如財務及業務分析模型通過將維與預算模型融合為預算執行跟蹤模型等)並通過一致性(公共)維度聯合等手段，形成橫跨多個業務單元的管理模型。
管理層次分析模型的例子有：計劃預算跟蹤模型、庫存需求預測模型、產品銷售跟蹤與分析模型、賬齡分析模型、財務報表及指標分析模型、綜合財務績效評價模型、人員績效分析模型等。
附1：分析維度
分析維度類似於業務實體，類似企業管理及業務領域的主數據信息，每個維度都要根據業務需求，按照多個視角組織成不同的層級關系，並分別包含若干擴展屬性。主屬性用來組織維度的層次結構並作為主要標識，主屬性和擴展屬性都可以在在查詢分析中使用。
以醫學檢驗行業BI為例，維度的例子有時間、地區、機構與人員、醫院、講師、病人、項目(套餐)、設備、倉庫、物料、供應商、線路、車輛等。
附2：分析指標
分析指標是指在企業業務過程各環節中(如采購、營銷、檢驗、結算等)，產生的量化指標(直接產生的原始指標可成為度量值)。分析指標按照在各個維度上是否可以累加的特性區別，有全累加指標(如銷售量、銷售額)、半累加指標(如期末余額，在時間上不可累加，在其他維度上可累加)、非累加指標(如產品單價、各種比率等)。
在上層分析應用中使用的分析指標，一般是基於原始分析指標計算而來的衍生指標。
以醫學檢驗行業BI為例，分析指標的例子有物料申購數量、庫存量、待檢數量、實收金額、分攤成本額、年初數量、期末余額等。

⑵ CDA數據分析體系怎樣LEVEL 1 2 3分別指什麼

CDA LEVELⅠ 是針對零基礎或基礎薄弱欲就業、轉行從事數據分析崗位的初學者，也針對有礎但不系統欲進一步完整提升技能的職場人員。培訓後通過CDA考核認證，可獲得CDA數據分析師LEVELⅠ資格證書，成為一名合格的」業務數據分析師「。

CDALevelⅠ：業務數據分析師。專指政府、金融、電信、零售等行業前端業務人員；從事市場、管理、財務、供應、咨詢等職位業務人員；非統計、計算機專業背景零基礎入行和轉行就業人員。CDALevelⅠ業務數據分析師需要掌握概率論和統計理論基礎，能夠熟練運用Excel、SPSS、SAS等一門專業分析軟體，有良好的商業理解能力，能夠根據業務問題指標利用常用數據分析方法進行數據的處理與分析，並得出邏輯清晰的業務報告。

CDALevelⅡ：建模分析師。兩年以上數據分析崗位工作經驗，或通過CDALevelⅠ認證半年以上。專指政府、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業專門從事數據分析與數據挖掘的人員。在LevelⅠ的基礎上更要求掌握多元統計、時間序列、數據挖掘等理論知識，掌握高級數據分析方法與數據挖掘演算法，能夠熟練運用SPSS、SAS、Matlab、R等至少一門專業分析軟體，熟悉使用SQL訪問企業資料庫，結合業務，能從海量數據提取相關信息，從不同維度進行建模分析，形成邏輯嚴密能夠體現整體數據挖掘流程化的數據分析報告。

CDALevelⅡ：大數據分析師。兩年以上數據分析崗位工作經驗，或通過CDALevelⅠ認證半年以上。專指政府、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業專門從事數據分析與雲端大數據的人員。在LevelⅠ的基礎上要求掌握JAVA語言和linux操作系統知識，能夠掌握運用Hadoop、Spark、Storm等至少一門專業大數據分析軟體，從海量數據中提取相關信息，並能夠結合R python等軟體，形成嚴密的數據分析報告。

CDALevelⅢ：數據分析專家。五年以上數據分析崗位工作經驗，或通過二級認證半年以上。專指從事各行業、企業整體數據資產的整合、管理的專業人員，面向用戶數據創造不同的產品與決策，一般指首席分析師（CA）。數據分析專家需要掌握CDALevelⅡ的所有理論及技術要求，還應了解計算機技術，軟體開發技術，大數據分析架構及企業戰略分析方法，能帶領團隊完成不同主題數據的有效整合與管理。對行業、業務、技術有敏銳的洞察力和判斷力，為企業發展提供全方面數據支持。

⑶ 數據分析的三大組成部分

數據分析由三大重要部分組成：

1.數據採集。它是我們的原材料，因為任何分析都是需要數據源；

2.數據挖掘。它可以說是最「高大上」的部分，也是整個商業價值所在。數據挖掘的核心是挖掘數據的商業價值，也就是我們所談的商業智能BI

3.數據可視化。它可以說是數據領域中萬金油的技能，可以讓我們直觀的了解到分析數據的結果。

下面總結詳解這三大部分的內容：

一、數據採集

採集工具：八爪魚，自動抓取的神器，它可以幫你抓取 99% 的頁面源。

python爬蟲：可編寫，採集，存儲數據，以及自動化採集設計。

相關推薦：《Python視頻教程》

二、數據挖掘

它可以說是知識型的工程，相當於整個專欄中的「演算法」部分。首先要知道他的基本流程，演算法，以及底層的數學基礎。

基本流程：商業理解，數據理解，數據准備，模型建立，模型評估，上線發布。

演算法:分類演算法，聚類演算法，關聯分析，連接分析。

數學基礎：概率論和數據統計，線性代數，圖論，最優化方法。

三、數據可視化

當數據量大的時候很難理解，可視化可以幫我們很好地理解這些數據的結構，以及分析結果的視覺呈現。

數據可視化有兩種方法(並不是全部)：

1.python第三方庫：Matplotlib，Seaborn等

2.第三方工具:如果生成了csv格式文件，想要採用所見即得的方式進行呈現，可以採用微圖，DataV，Data GIF Maker等第三方工具。

⑷ 定義數據處理核心邏輯的層次是什麼層

摘要 據抽象分為三種不同的抽象，它們分別是：

⑸ 用戶行為數據分析有哪三個層次

做用戶行為分析的基礎是獲得用戶行為數據，例如用戶頁面停留時間、跳轉來源等等。這些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些計算才能拿到的。一般來說用戶訪問時的一些信息都是以日誌的形式打到web容器的日誌空間中去，這其中包含了最通用的一些訪問信息以及一些自定義的日誌打點。

題主提到了大數據技術中對用戶行為進行分析，那麼可以假定網站或者App的訪問量是比較傲多的。由於系統流量比較大，計算維度又比較多，後續數據消費者的需求增長比較快，所以對計算分析平台有了一定的要求。具體表現為：
1.負載能力。流量增大以後帶來的壓力是多方面的，比如網路帶寬的壓力、計算復雜度帶來的壓力、存儲上的壓力等等。一般來說這些都是比較顯而易見的，會對產生比較直接的影響，比如計算實時性下降、消息出現了堆積、OOM等等。為了解決這一現象，一般來說會選擇一些分布式的框架來解決這個問題，比如引入分布式計算框架storm、spark，分布式文件系統hdfs等。
2.實時性。在系統資源捉襟見肘時消息的實時性會立即受到嚴重影響，這使得部分演算法失效（例如對計算和收集上來的數據進行行為分析後，反饋到推薦系統上，當整體響應時間過場時會嚴重影響推薦效果和准確度）。對於這個情況來說可能會選擇storm這種具有高實時性的分布式流式計算框架來完成任務。
3.系統管理和平台化相關技術手段。在大數據情景下，企業內數據環境和應用環境都是比較復雜的，用戶行為分析應用不是一成不變的，那麼就要求用戶行為分析這種多變的應用在復雜環境中能有效生存，這包括演算法數據材料的獲得、系統運維、系統任務調度、系統資源調度等等，相關的技術很多時候要求團隊自研，但也有ganglia、yarn、mesos這類開源系統可以參考或者直接使用。
4.數據鏈路。企業技術環境一般來說是非常復雜的，一層一層交錯在一起，遠不是一句MVC三層架構能夠概括得了的，為了避免消息流通呈復雜的網狀結構，一般會考慮應用服務化、企業服務匯流排（ESB）及消息匯流排來做傳輸，有興趣的話題主可以網路一下這幾個方向的技術和開源工具。
5.應用快速生成工具。我個人認為在大數據環境下應用都擺脫不了一個快速開發的要求，用戶行為分析也是如此，這時候要考慮對接一些開源的分布式數據分析演算法庫而不是通過自己去實現，比如像spark ml，mahout這類的庫用得好能減少很多工作量。

⑹ 完整的數據分析流程

1、業務建模。2、經驗分析。3、數據准備。4、數據處理。5、數據分析與展現。6、專業報告。7、持續驗證與跟蹤。
方法/步驟
作為數據分析師，無論最初的職業定位方向是技術還是業務，最終發到一定階段後都會承擔數據管理的角色。因此，一個具有較高層次的數據分析師需要具備完整的知識結構。
1. 數據採集
了解數據採集的意義在於真正了解數據的原始面貌，包括數據產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。這會幫助數據分析師更有針對性的控制數據生產和採集過程，避免由於違反數據採集規則導致的數據問題；同時，對數據採集邏輯的認識增加了數據分析師對數據的理解程度，尤其是數據中的異常變化。
比如：
Omniture中的Prop變數長度只有100個字元，在數據採集部署過程中就不能把含有大量中文描述的文字賦值給Prop變數（超過的字元會被截斷）。
在Webtrekk323之前的Pixel版本，單條信息默認最多隻能發送不超過2K的數據。當頁面含有過多變數或變數長度有超出限定的情況下，在保持數據收集的需求下，通常的解決方案是採用多個sendinfo方法分條發送；而在325之後的Pixel版本，單條信息默認最多可以發送7K數據量，非常方便的解決了代碼部署中單條信息過載的問題。（Webtrekk基於請求量付費，請求量越少，費用越低）。
當用戶在離線狀態下使用APP時，數據由於無法聯網而發出，導致正常時間內的數據統計分析延遲。直到該設備下次聯網時，數據才能被發出並歸入當時的時間。這就產生了不同時間看相同歷史時間的數據時會發生數據有出入。
在數據採集階段，數據分析師需要更多的了解數據生產和採集過程中的異常情況，如此才能更好的追本溯源。另外，這也能很大程度上避免「垃圾數據進導致垃圾數據出」的問題。
2.數據存儲
無論數據存儲於雲端還是本地，數據的存儲不只是我們看到的資料庫那麼簡單。
比如：
數據存儲系統是MySql、Oracle、SQL Server還是其他系統。
數據倉庫結構及各庫表如何關聯，星型、雪花型還是其他。
生產資料庫接收數據時是否有一定規則，比如只接收特定類型欄位。
生產資料庫面對異常值如何處理，強制轉換、留空還是返回錯誤。
生產資料庫及數據倉庫系統如何存儲數據，名稱、含義、類型、長度、精度、是否可為空、是否唯一、字元編碼、約束條件規則是什麼。
接觸到的數據是原始數據還是ETL後的數據，ETL規則是什麼。
數據倉庫數據的更新更新機制是什麼，全量更新還是增量更新。
不同資料庫和庫表之間的同步規則是什麼，哪些因素會造成數據差異，如何處理差異的。
在數據存儲階段，數據分析師需要了解數據存儲內部的工作機制和流程，最核心的因素是在原始數據基礎上經過哪些加工處理，最後得到了怎樣的數據。由於數據在存儲階段是不斷動態變化和迭代更新的，其及時性、完整性、有效性、一致性、准確性很多時候由於軟硬體、內外部環境問題無法保證，這些都會導致後期數據應用問題。
3.數據提取
數據提取是將數據取出的過程，數據提取的核心環節是從哪取、何時取、如何取。
從哪取，數據來源——不同的數據源得到的數據結果未必一致。
何時取，提取時間——不同時間取出來的數據結果未必一致。
如何取，提取規則——不同提取規則下的數據結果很難一致。
在數據提取階段，數據分析師首先需要具備數據提取能力。常用的Select From語句是SQL查詢和提取的必備技能，但即使是簡單的取數工作也有不同層次。第一層是從單張資料庫中按條件提取數據的能力，where是基本的條件語句；第二層是掌握跨庫表提取數據的能力，不同的join有不同的用法；第三層是優化SQL語句，通過優化嵌套、篩選的邏輯層次和遍歷次數等，減少個人時間浪費和系統資源消耗。
其次是理解業務需求的能力，比如業務需要「銷售額」這個欄位，相關欄位至少有產品銷售額和產品訂單金額，其中的差別在於是否含優惠券、運費等折扣和費用。包含該因素即是訂單金額，否則就是產品單價×數量的產品銷售額。
4.數據挖掘
數據挖掘是面對海量數據時進行數據價值提煉的關鍵，以下是演算法選擇的基本原則：
沒有最好的演算法，只有最適合的演算法，演算法選擇的原則是兼具准確性、可操作性、可理解性、可應用性。
沒有一種演算法能解決所有問題，但精通一門演算法可以解決很多問題。
挖掘演算法最難的是演算法調優，同一種演算法在不同場景下的參數設定相同，實踐是獲得調優經驗的重要途徑。
在數據挖掘階段，數據分析師要掌握數據挖掘相關能力。一是數據挖掘、統計學、數學基本原理和常識；二是熟練使用一門數據挖掘工具，Clementine、SAS或R都是可選項，如果是程序出身也可以選擇編程實現；三是需要了解常用的數據挖掘演算法以及每種演算法的應用場景和優劣差異點。
5.數據分析
數據分析相對於數據挖掘更多的是偏向業務應用和解讀，當數據挖掘演算法得出結論後，如何解釋演算法在結果、可信度、顯著程度等方面對於業務的實際意義，如何將挖掘結果反饋到業務操作過程中便於業務理解和實施是關鍵。
6.數據展現
數據展現即數據可視化的部分，數據分析師如何把數據觀點展示給業務的過程。數據展現除遵循各公司統一規范原則外，具體形式還要根據實際需求和場景而定。
基本素質要求如下：
工具。PPT、Excel、Word甚至郵件都是不錯的展現工具，任意一個工具用好都很強大。
形式。圖文並茂的基本原則更易於理解，生動、有趣、互動、講故事都是加分項。
原則。領導層喜歡讀圖、看趨勢、要結論，執行層歡看數、讀文字、看過程。
場景。大型會議PPT最合適，匯報說明Word最實用，數據較多時Excel更方便。
最重要一點，數據展現永遠輔助於數據內容，有價值的數據報告才是關鍵。
7.數據應用
數據應用是數據具有落地價值的直接體現，這個過程需要數據分析師具備數據溝通能力、業務推動能力和項目工作能力。
數據溝通能力。深入淺出的數據報告、言簡意賅的數據結論更利於業務理解和接受，打比方、舉例子都是非常實用的技巧。
業務推動能力。在業務理解數據的基礎上，推動業務落地實現數據建議。從業務最重要、最緊急、最能產生效果的環節開始是個好方法，同時要考慮到業務落地的客觀環境，即好的數據結論需要具備客觀落地條件。
項目工作能力。數據項目工作是循序漸進的過程，無論是一個數據分析項目還是數據產品項目，都需要數據分析師具備計劃、領導、組織、控制的項目工作能力。

⑺ 數據分析師的三個等級是什麼意思

數據分析師的三個等級的意思是：

CDA Level I ：業務數據分析師

就是指互聯網、電信、政府等行業領域前端業務人員；或者是從事市場、咨詢、BI、管理、財務、數據分析等職位業務人員；也可能是一些非統計、計算機專業背景零基礎入行和轉行就業人員。

CDA Level II：大數據分析師

有著一年以上數據分析崗位工作經驗，或者是通過CDA Level Ⅰ認證。就是專指政府、電信、零售、電商、醫學等行業專門從事數據分析與雲端大數據的人員。

CDA Level III：數據科學家

有著三年以上數據分析崗位工作經驗，或者是通過任意一門CDA Level II認證的。就是專指政府、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業數據分析的資深人員。

如果想要考取數據分析師資格證，可以到CDA數據分析認證中心咨詢一下。 CDA考試遍布全國，旨在加強全球范圍內科學化、專業化、體系化的大數據及數據分析人才隊伍建設， 進一步提升數據分析師的職業素養與能力水平，促進數據科學行業應用的高質量持續快速發展。

⑻ 數據分析和數據挖掘的區別是什麼如何做好數據挖掘

數據分析和數據挖掘都是從資料庫中發現知識、所以我們稱數據分析和數據挖掘叫做資料庫中的知識發現。但嚴格意義上來講，數據挖掘才是真正意義上的資料庫中的知識發現（Knowledge Discovery in Database，KDD）。

數據分析是從資料庫中通過統計、計算、抽樣等相關的方法，獲取基於資料庫的數據表象的知識，也就是指數據分析是從資料庫裡面得到一些表象性的信息。數據挖掘是從資料庫中，通過機器學習或者是通過數學演算法等相關的方法獲取深層次的知識（比如屬性之間的規律性，或者是預測）的技術。

⑼ 商業數據分析都有哪些層次

1.描述性分析

描述性分析主要是對已經發生的事實用數據做出准確的描述。目前的BI分析基本上是在這個層面上，不管是大屏分析還是互動式分析都是在描述發生了什麼。

2.診斷性分析

診斷性分析也叫判斷性分析，其作用是知道到底發生了什麼，對我們的幫助不大，更重要的是，我們要明白為什麼發生。了解數據發生的起源。

3.預測性分析

基於上述兩個層次的分析，我們發現了其中的規律，通過建模，我們可以預測，預測分析已經屬於數據挖掘的范疇，不是BI的范疇，需要了解統計知識，搭建統計模型。

4.處方性分析

有了預測性分析的結果後，我們就要對預測結果進行相應的行為措施，提前做好防範措施。做到真正的運籌帷幄。

關於商業數據分析都有哪些層次，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。

⑽ 數據分析成熟度模型,你處在哪個階段

數據分析成熟度模型,你處在哪個階段_數據分析師考試

一項由人力資源研究機構Bersin by Deloitte進行的研究表明：超過60%的企業把很多錢花在大數據分析工具上，希望這些工具能幫助他們的HR部門更多地依靠數據做出決策。但真正成功做到這一點的企業寥寥可數。

一條碩大的鴻溝

通過對480家企業進行調研，我們發現它們當中只有4%實現了對員工的「可預測分析(predictive analytics)」。也就是說，只有極少數的公司能夠真正了解影響員工績效和留存率(retention)的因素，知道如何用數據來確定招聘對象，並懂得如何分析績效與薪資間的相關性。在我們的研究中，只有14%的企業對員工數據做過實質意義上的數據分析。

那麼剩下的84%究竟在幹嘛???

在各種應接不暇的報告中凌亂。這些企業依舊困惑於如何有效管理數據，並在整理數據上步履艱難。面對接踵而至的數據報告，它們仍無法生成標准化的可操作指標，以此來實現數據的真正利用。

事實上，很多企業在運用數據方面，仍處在比較初級的階段。

數據分析成熟度模型

工欲善其事，不只要利其器

想要能夠在大數據應用方面如魚得水，軟體和工具固然重要，但不能忽略其他方面的投入：高效的數據管理模式，以提供高質量的數據來源;商業咨詢能力，以便能夠一針見血識別問題和需求;與財務及運營分析部門的緊密聯系;視覺設計和溝通能力。這些技能的重要性不亞於統計學知識、數據分析技術和數學應用能力。

實際上，大多數HR團隊指出，找一個統計人員對他們來說不難，難的是找一個能將數據和商務應用結合起來，並能夠將研究結果轉化成落地方案的項目經理。

從職能層面來說，高效的分析技術團隊都有很好的多學科能力，包括商務理解、咨詢技巧、數據可視化技術、數據管理能力、統計學知識和領導能力。他們不僅要診斷和解決企業在業務上的問題，還要經常給管理層提供新鮮及時的訊息。

在企業運用大數據的過程中，最大的難題之一就是如何讓人們在有了數據之後改變自己固有的行為方式。大多數管理人員都有著很多年積累的「思維體系」和所謂「經驗模式」。這些都是阻礙決策者去相信並利用數據的因素。

「明知故犯」的HR經理們

研究對象中有一間公司以薪資漲幅作為變數，對員工的流失率和留存率做了分析。他們之前的薪資水平大致符合一個正太分布，績效較好的員工得到的工資漲幅略高於績效稍遜的員工。報告中是這樣寫的：

「同我們的其他研究結果顯示的一樣，該公司現行的薪資正太分布是一個錯誤。那些處於第二、第三分位段的員工(優績效員工)即便在他們的薪資漲幅只有平均水平的91%時依然會選擇留在公司。也就是說，這些人拿多了。

另一方面，那些處在正太分布最右端的員工只有在薪資漲幅高於平均水平15%-20%的時候才會繼續留下。」

大多數經理人認為，頂尖員工的績效高出中等員工很多。假如能讓這些人留在公司，付給他們高薪實際上對公司來說是極為有利的。因此，他們即便在得知了研究結果的情況下，依然沿用之前的方式對員工發放薪水。因此該公司不得不推出一套培訓項目和新的軟體工具來糾正管理者們固有的思維方式，讓他們能更多依據數據來決定薪資及獎勵分布。

僅有14%的企業真正用對大數據

有太多例子證明依靠數據支撐的HR決策能帶來更高的投資回報率。

但遺憾的是，太多的公司尚未涉足該領域，以至於他們無法從中獲利。

如果不能將數據分析能力整合到HR策略中，並生成一套以大數據作為支撐的內部管理和薪酬分配系統，那麼淪為敗者的命運就在所難免。

以上是小編為大家分享的關於數據分析成熟度模型,你處在哪個階段的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨