如何对基础数据进行统计分析

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、显著性检验、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.

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1.将数据输入EXCEL表中，可按月使用EXCEL表自带的柏拉图工具进行制图，找出典型的月份或者阶段，结合该月份或阶段中，该车间在人员配置、技术更新或者机制调整等方面的变化，再行了解和判断趋势。
2.问题数量的指标可以采用平均数为基准线，参考历史同期数据和公司的质量策划方案设定。
3.题外话，很多这样的分析是没有发生作用的。取决于1）看你通过数据，选择合适的维度，结合诸多实际因素得出结论的能力；2）公司对结论的支持和推进的力度

oyajan

1、将09年的质量问题次数列出月度趋势图；
2、将趋势图中的最高次数月去除，求月平均质量次数，再下降10%来做为后续每月的目标值。

1.可以用柏拉图，清晰的看出质量原因趋势。。
2.可以用历史同期数据做为参考啊。。

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计莺硬脂： 1、将09年的质量问题次数列出月度趋势图; 2、将趋势图中的最高次数月去除,求月平均质量次数,再下降10%来做为后续每月的目标值.

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计莺硬脂： 首先,我们要明确数据分析的概念和含义,清楚地理解什么是数据分析; 什么是数据分析呢,浅层面讲就是通过数据,查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律. 专业一点讲:数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,...

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计莺硬脂： 统计要与大量的数据打交道,涉及繁杂的计算和图表绘制.现在越来越多的数据需要分析,我们不仅要直观得出分析结果,更要求能方便简洁,分析得更透彻.因此,我们...

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计莺硬脂： 数据的统计分析是两个意思,统计有利于分析,最好是从分析中得到规律,为以后的工作提供支持. 首先要了解业务和数据,看看能统计到哪些数据,比如说快递公司客服部, 1、我们想考核一下每个客服人员,这样统计每个客服人员每天接电话数,好评量,好评百分比、任务完成量等, 以及按照时间粒度(日,月,周,年)看一个客服的趋势情况. 2、还以总体分析,总体分析公司的每月,每日的客服量,同比、环比、趋势. 3、一般的统计大的方面都可以分,业务分析(业务量)和财务.在从中划分细小模块.

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计莺硬脂： 1、首先选择要设置的单元格区域,然后点击上方,数据菜单中的数据验证按钮.2、这时候打开的数据验证窗口中,我们设置里面选择验证条件为序列,然后下方输入你希望选择的班级类别,记住这里一定要用英文下的逗号,分开各个选项,...

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计莺硬脂： 这个太广泛了.例如使用图表进行分析;数据分析工具进行分析等等. 添加分析工具的步骤(以excel2007为例): 1、点击左上角office按钮,选择excel选项; 2、在对话框左侧选择“加载项”,在右侧列表中选择“分析工具库”,点击“转到…”按钮; 3、勾选“分析工具库”按钮,点击确定;完成. 4、显示:excel的数据选项卡最右侧,添加了数据分析选项.

巴彦淖尔市13586208705： 如何用spss进行数据分析 - ？
计莺硬脂： 原发布者:herman890111【本文中采用SPSS18】首先,要把问卷中的答案都输进SPSS中,强烈建议直接在SPSS中输入,不要在EXCEL中输入,再导入SPSS,这样可能会出问题……在输数据之前先要到变量视图中定义变量……如下图所...

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计莺硬脂： 录入完数据后,你可以先进行基础的数据统计--描述性统计.然后根据你的数据结果再看是否需要相关回归或者其他分析.spss里面的描述统计主要在analyze——descriptive里面,其中有描述统计、频数统计、交叉分析. 描述性统计分析是统计...

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计莺硬脂： 典型的数据分析可能包含以下三个步: 1、探索性数据分析,当数据刚取得时,可能杂乱无章,看不出规律,通过作图、造表、用各种形式的方程拟合,计算某些特征量等手段探 索规律性的可能形式,即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性. 2、模型选定分析,在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型. 3、推断分析,通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断.数据分析过程实施数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成.