Ⅰ 如何使用数据分析解决问题
现在很多企业都开始重视数据分析。各大企业之所以看重数据分析，是因为数据分析可以帮助它们找到企业中隐藏的问题，进而帮助它们及时地将这些问题解决。这也是现在越来越多的人学习数据分析的原因，同时也是数据分析行业高薪的原因。大家可以想象一下，数据分析师从一堆数据中可以分析出一个有价值的信息，那是一件多么有成就感的事情。那么大家是否知道如何使用数据分析解决问题呢？
相信大家都想知道解决数据分析中的问题，其实在大多数情况下，当知道了问题出在哪，为什么出这个问题的时候，都知道接下来该怎么办了。那么都会有什么方法呢？下面我们就给大家介绍一下这些方法。
第一个方法就是拟合与图论。其实这种方法就是在做路线规划的时候最常用的，比如说，某个管道容易漏水，我们就把漏水点记录下来，然后汇集起来，从而加强维修。同样，也可以通过构建图并用求最短路径的算构建巡逻的路径。
第二个方法就是协同过滤。其实协同过滤属于是利用集体智慧的办法，就像我们在解答一个问题的时候，如果我们没有遇到过这个问题该怎么办？其实很简单，就是请教比我们更厉害的人协同过滤最多的是用在推荐引擎之中，一般的方式是寻找一个用户的n个相似用户，然后推荐给这个用户他相似用户喜欢的产品，或者找到当前用户喜欢的前n个物品，然后挑选出和这n个物品相似的m个物品推荐给当前用户。即使不用在推荐，它的思想也很容易延伸在其他方面，比如说一个人不会选择手机，那就去找懂手机的人请教从而得到合适的建议。当然，还有一种情况，也是数据分析师很常见的。就是当拿到数据，却完全没有目的，也就是探索性分析。这种情况借助数据分析工具，做一些大致的探索性分析，看一下数据趋势，逐步深入。这样就能够解决其中的问题。
在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据分析解决问题的相关知识，具体就是有两个方法，第一就是拟合与图论，第二就是协同过滤。利用身边所有的数据进行数据分析并解决问题的能力。注意，是解决问题的能力，数据量很大，数据模型很多，数据分析思路很多，但是没办法解决问题，这不能叫实力强的人。能解决问题，产生价值，并且有人愿意为这个价值所买单，这是实力的最终体现。
Ⅱ 如何运用数据分析
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。
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。