现在数据分析是目前人们所必须要经历的，而且应用范围极广，用户越来越多，而且对于人们的生活也方便了不少，今天动力节点就为你分析刚入门的大数据学员学习，让你对大数据不再迷茫。 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。 一、识别信息需求 识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。 二、收集数据 有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑： ①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据； ②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据； ③记录表应便于使用； ④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。 三、分析数据 分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有： 老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图； 新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图； 四、数据分析过程的改进 数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性： ①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题； ②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析； ③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通； ④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围； ⑤数据分析所需资源是否得到保障。 动力节点成立于07年不忘初心，专注Java培训，不忘初心。现在大数据时代的来临就是Java的辉煌时代，大数据是根据java开发才实现出来的，想要知晓那些Java开发的知识，可以进入动力节点官网，http://www.bjpowernode.com/ 好好学习一下。 |
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