如何科学统计网络平台数据

1. 如何进行大数据分析及处理

大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2. 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。3. 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。4. 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。End.

2. 如何统计和分析利用网络大数据

如何统计和分析利用网络大数据?
大数据给互联网带来的是空前的信息大爆炸，它不仅改变了互联网的数据应用模式，还将深深影响着人们的生产生活。深处在大数据时代中，人们认识到大数据已经将数据分析的认识从“向后分析”变成“向前分析”，改变了人们的思维模式，但同时大数据也向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。在解决了这些难题的同时，也意味着大数据开始向纵深方向发展。
一、数据统计分析的内涵
近年来，包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因此现代信息社会已经进入了大数据时代。事实上，大数据改变的不只是人们的日常生活和工作模式、企业运作和经营模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。一般意义上，大数据是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间中彼此交互与融合所产生并在互联网上可获得的大数据。
将数据应用到生活生产中，可以有效地帮助人们或企业对信息作出比较准确的判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，并使之成为信息的过程。也就是指个人或者企业为了解决生活生产中的决策或者营销等问题，运用分析方法对数据进行处理的过程。所谓的数据统计分析，就是运用统计学的方法对数据进行处理。在以往的市场调研工作中，数据统计分析能够帮助我们挖掘出数据中隐藏的信息，但是这种数据的分析是“向后分析”，分析的是已经发生过的事情。而在大数据中，数据的统计分析是“向前分析”，它具有预见性。
二、大数据的分析
1.可视化分析。
数据是结构化的，包括原始数据中的关系数据库，其数据就是半结构化的，譬如我们熟知的文本、图形、图像数据，同时也包括了网络的不同构型的数据。通过对各种数据的分析，就可以清晰的发现不同类型的知识结构和内容，包括反映表征的、带有普遍性的广义型知识;用于反映数据的汇聚模式或根据对象的属性区分其所属类别的特征型知识;差异和极端特例进行描述的差异型知识;反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的关联型知识;根据当前历史和当前数据预测未来数据的预测型知识。当前已经出现了许多知识发现的新技术，其中之一就是可视化方法。数据可视化技术有3个鲜明的特点：第一，与用户的交互性强。用户不再是信息传播中的受者，还可以方便地以交互的方式管理和开发数据。第二，数据显示的多维性。在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。第三，最直观的可视性特点。数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示,并可对其模式和相互关系进行可视化分析。
2.数据挖掘算法。
数据挖掘是指数据库中的知识发现，其历史可以追溯到1989年美国底特律市召开的第一届KDD国际学术会议上，而第一届知识发现和数据挖掘(DataMining，DM)国际学术会议是1995年加拿大召开的，会议上将数据库里存放的数据生动地比拟成矿床，从而“数据挖掘”这个名词很快就流传开来。数据挖掘的目的是在杂乱无章的数据库中，从大量数据中找到有用的、合适的数据，并将其隐含的、不为人知的潜在价值的信息揭示出来的过程。事实上，数据挖掘只是整个KDD过程中的一个步骤。
数据挖掘的定义没有统一的说法，其中“数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声的具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在有用的知识或模式的过程”是被广泛接受的定义。事实上，该定义中所包含的信息——大量真实的数据源包含着噪声;满足用户的需求的新知识;被理解接受的而且有效运用的知识;挖掘出的知识并不要求适用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。以上这些特点都表现了它对数据处理的作用，在有效处理海量且无序的数据时，还能够发现隐藏在这些数据中的有用的知识，最终为决策服务。从技术这个角度来说，数据挖掘就是利用一系列相关算法和技术从大量的数据中提取出为人们所需要的信息和知识，隐藏在数据背后的知识，可以以概念、模式、规律和规则等形式呈现出来。
3.预测性分析能力。
预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。大数据分析最终要实现的应用领域之一就是预测性分析，可视化分析和数据挖掘都是前期铺垫工作，只要在大数据中挖掘出信息的特点与联系，就可以建立科学的数据模型，通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。作为数据挖掘的一个子集，内存计算效率驱动预测分析，带来实时分析和洞察力，使实时事务数据流得到更快速的处理。实时事务的数据处理模式能够加强企业对信息的监控，也便于企业的业务管理和信息更新流通。此外，大数据的预测分析能力，能够帮助企业分析未来的数据信息，有效规避风险。在通过大数据的预测性分析之后，无论是个人还是企业，都可以比之前更好地理解和管理大数据。
尽管当前大数据的发展趋势良好，但网络大数据对于存储系统、传输系统和计算系统都提出了很多苛刻的要求，现有的数据中心技术很难满足网络大数据的需求。因此，科学技术的进步与发展对大数据的支持起着重要的作用，大数据的革命需要考虑对IT行业进行革命性的重构。网络大数据平台(包括计算平台、传输平台、存储平台等)是网络大数据技术链条中的瓶颈，特别是网络大数据的高速传输，需要革命性的新技术。此外，既然在大数据时代，任何数据都是有价值的，那么这些有价值的数据就成为了卖点，导致争夺和侵害的发生。事实上，只要有数据，就必然存在安全与隐私的问题。随着大数据时代的到来，网络数据的增多，使得个人数据面临着重大的风险和威胁，因此，网络需要制定更多合理的规定以保证网络环境的安全。

3. 新媒体方面如何能做好数据分析和统计呢

一直以来，互联网形势都是变幻莫测，四处充满了可变性，随着移动时代的到来，老一套的传统营销方式也可能阻挡企业发展。企业如果再不主动涉及新媒体营销、以及做好大数据统计、融入新时代潮流，可能将遭遇始料不及的困境。
那么企业该如何将掌控的数据信息变为自己所用呢？通常可以运用大数据来洞悉消费者的行为变化，从而精准地分析用户的特点和喜好，最后挖掘出产品的潜在性，以及潜在使用价值用户人群，最终完成销售市场营销的精准化、场景化，这样一个完整的体系就建成了！关于大数据统计，亿仁网络认为企业首先需要做的是依据用户社会属性、消费者行为、生活方式等信息，抽象性地总结出一个标签化的用户画像，这其中就包括用户的性别、地区、年纪、文化教育水准，以及用户的兴趣爱好、知名品牌喜好、产品喜好。
接着，企业就要依靠大数据来进行数据分析，这样可以让你致力于一部分用户，而这群用户就能意味着特殊产品的大部分潜在顾客。最后，采集大数据最大的使用价值并不是事后分析，而是进行事前预测分析和推荐。通过大数据整合更改企业的营销方法，然后依靠顾客的个人行为数据信息去做推荐，这样才能做好！

4. 如何进行互联网金融运营数据的分析

今天的互联网从业者比过去任何时候都重视数据，这并非是因为仅仅来自于“大数据”概念的炒作，而是因为我们可依赖的数据极大丰富，而我们可以动用的工具也相当充足。

这样，有一批立志专门从事互联网数据相关事业的朋友出现，也就不足为奇。

尽管，传统意义上的数据人才早已有之，早在人们需要进行统计分析和概率计算的时候便有精通数学的数据科学家，但互联网领域的数据人才却与之有巨大的不同。

互联网运营数据分析人才的定义

我们如何定义互联网运营数据分析人才？事实上，定义二字本身会让我觉得不安。我并不觉得要满足一定的条条框框才能算“人才”，而涉及到商业领域，许多目标的实现可以有许多不同的方法，而且殊途同归。

中国互联网市场对于数据分析人才的需求原本比对开发工程师的需求要弱，不过市场的人才供应情况更少，这个行业普遍缺乏具有系统性数据分析能力的人才。2016年，我明显感觉到这个缺口在进一步变大，原因在于突然爆发的精益创业、精益经营的需求随着经济的下滑而被激发出来。向讨要人才的情况也比15年的时候要频繁得多。

面向未来

数据分析人才的未来取决于数据分析本身的未来。最欣喜的事情是，这个未来现在正变得清晰起来，几个同方向的力量形成合力正在促进数据分析走向一个从可有可无到不可或缺的阶段。第一个力量来源于人们普遍对于数据价值的认可和重视。数据文化比过去要被更广泛的认同。经济形势的走弱也客观上促进了人们对精细化运营需求的提升，这也提升了数据的价值。第二个力量来自于可以使用的工具比过去要丰富太多，而使用难度又成倍降低。可以比较一下3年前的Omniture和现在的Google Analytics便知道这种变化的速度有多么的惊人。功能更强大但使用更简便的工具仍然在不断涌现。第三个力量来自于资本的力量，即更多的基于数据产品、工具、解决方案、大数据、人工智能的商业项目被认可和被大规模资助。第四个力量来自于连政府都在极力鼓吹和促进。第五个力量来自于国外的成功先例所起到的正向激励作用。

一直都强调，数据的革命是继互联网革命之后另一个颠覆世界的变革，现在正踩在这个变革的门线上，下一步是自然而然的走向更深远的领域，创造更大的价值，乃至创造一个前所未有的商业世界。

所以，相信任何一个阅读了这个文章的朋友，都已经做出了正确的选择。

5. 如何统计分析双十一天猫数据

首先说一个众所周知的数据：2017年双十一天猫成交额1682亿。

数据来源：网络整理

涉及工具：BDP个人版、微舆情、微指数、wordart

6. 浅谈大数据时代统计工作方法

浅谈大数据时代统计工作方法
大数据时代带来了数据信息的大爆炸，为社会生活各个领域带来巨大变革，也给统计调查工作带来了挑战。大数据时代数据呈现出总量更大、种类更繁多、操作更复杂等新特点，这对新时代做好统计调查工作提出了新的更高要求，统计调查工作方式方法面临优化和革新。当然，变革不代表取代和拒绝，而是寻求包容和提升的最佳状态，使统计调查工作在新时代可以更加科学规范。
——加大信息技术驱动力，推动统计调查各环节技术改革。信息技术革命和互联网时代催生了大数据，因此大数据时代统计调查必须以现代信息技术为工具和驱动力。一是拓宽数据收集渠道。统计调查数据的收集可以通过互联网技术利用网络搜索或者从网络公司收集行业信息。二是减少中间环节。传统统计调查层层统计上报的做法工作量较大，也容易造成数据失真。大数据时代统计调查可以利用网络传输数据平台建设等使统计数据第一时间直接从源头传输到需求者，减少中间环节的人为干扰因素，既保证数据的及时性，也能保证数据的真实性和完整性。三是严控数据质量。数据的大爆发带来的数据复杂性势必会增加数据质量控制和统计执法的难度，因此，应适应时代的特点，建立动态的、在线的数据质量把控和统计执法制度。如在数据统计调查平台建立质量控制模板，实现实时监控，并且建立统计执法与数据质量监测的便捷通道，一旦数据质量报警可以立即在统计执法上得到响应。
——提升统计调查方法的科学性、规范性。以抽样调查为例，要想快速树立抽样调查的权威性和主体地位，就必须在抽样调查的各个环节建立科学完备的方法论，包括抽样框构建、抽样方案设计、抽样估计和数据调整等各个环节。比如，要建立科学、统一、简约的抽样调查指标体系，取消过时的、利用率低的指标，改进不易取得和无法与大数据衔接的指标，增加政府及社会各界普遍关注的、与社会经济发展相适应的指标。
——加快数据共享，打破部门“数据孤岛”。目前，我国政府统计面临数据来源单一、重复调查等诸多问题，部门“数据孤岛”现象存在，阻碍了大数据时代统计调查工作的开展。从国外先进经验来看，大数据时代需要逐步采用以信息化为媒介的、基于行政记录和多种信息来源的开放式、共享式数据采集制度，即将不同政府职能部门行政管理信息资料共享化，如人口登记、房产登记、企业信息登记等，不同目的的统计调查仅是在此基础上增加或修改特定指标即可。在我国，初步的部门数据共享已经实现，如经济普查利用工商数据库和基本单位名录库等作为清查库，人口普查以公安部门户籍资料和社保信息等作为核查依据等，但是仍存在部门统计数据协调难度大、利用效率低等问题。因此，在大数据时代需要快速搭建较为完备的数据交换和共享服务平台，除去部门保密数据资料外，绝大多数的统计数据信息应该逐步实现在政府部门间、甚至面向社会公布和共享，使各种目的的统计调查能够各取所需、完善补充，有效发挥数据价值，减少社会资源浪费。
——培养新型统计调查人员，加强调查队伍建设。为应对大数据时代给统计调查工作带来的复杂性和不确定性，需要打造一支懂技术、守纪律的高素质统计调查队伍。一是人员专业化。大数据调查需要全新的现代统计方法和统计工具，特别是现代信息技术和云计算技术，因此必须组建专业程度高、针对性强的业务能手，并且定期组织培训，培养专业化统计调查人才。二是队伍稳定化。现代统计方法和统计流程大多大同小异，稳定的统计调查队伍有利于不同调查方法的融通，减少人员的适应时间，最大限度降低调查成本。近年来，不少地区探索的统计调查外包模式，在一定程度上促进了人员专业化、队伍稳定化，值得深入研究和推广。三是组织纪律制度化。2017年4月，国家统计局成立了国家统计局统计执法监督局，标志着全面依法统计依法治统工作开启了新的征程。统计数据真实性、统计调查科学性、统计执法严肃性等问题，一直是伴随着各项统计调查工作的永恒话题，只有严格遵守统计纪律，将组织建设制度化，才能从根本上杜绝统计造假等统计违法行为，才能确保统计调查科学性，维护统计数据权威性。