数据分析多层模型介绍

1.数据分析多层模型介绍这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下到上有六层:下面的第一层叫DataSources元数据层。例如，在生产线上，在生产数据库中，各种数据可能是银行的业务数据，也可能是电信运营商在交换机中收集的数据，然后通过ETL生产的数据是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述提取的数据从源(extract)、转换(transform)、加载(load)对于目的端的过程，通过这个过程，我们可以将所需的数据放入数据仓库，这是多层模型的第二层。数据仓库主要是为我们需要存储数据提供物理基础，我们分析数据，原材料在数据仓库，近年来，除了数据仓库的概念，也出现了数据市场的概念，数据市场实际上是部门级数据仓库，较小的数据仓库。上层是DataExploration，主要用于统计分析，如平均值、标准差、方差、排序、最小值、中位数、众数等。这些统计学中常用的指标，还有一些SQL查询语句，一般来说主要是做一些目标明确、计算方法明确的事情。第四层是Datamining数据挖掘层。数据挖掘和数据分析（统计分析）有什么区别？数据分析通常是清晰的统计量和算法。数据挖掘通常是目标不是很清楚。在实现目标的过程中，无法确定采用哪种方法，因此数据挖掘比数据分析要困难得多。第五层是数据显示层，通过数据显示层的图表和报表显示数据分析和数据挖掘的结果，也可以称为数据可视化。第五层是数据显示层。通过数据显示层的图表和报告显示数据分析和数据挖掘的结果，也可以称为数据可视化。最后，将这些图表和报表交给决策者，并在此基础上做出一些决策。2.数据分析工具介绍常用的数据分析工具，包括一些制造商的数据库产品，包括IBMDB2、Oracle数据库甲骨文。这些制造商的数据库本身有一些统计分析包，其中一些标准功能可以进行数据分析，但使用这些自己的数据分析工具相对不够专业。主要体现在缺乏标准的统计函数上，比如做一个线性回归模型，需要写很多SQL语句，甚至写一个plsql程序。但专业统计软件只需要写一个简单的函数就可以完成。目前最主流的统计软件是R、SAS、SPSS，R是免费开源软件。SAS可能是历史上最古老的统计软件。它是一种商业软件。它诞生于20世纪60年代。70年代以后，它逐渐商业化。SAS已成为国际标准。SPSS也是一种历史悠久的统计软件。SPSS最初是一种模拟软件，后来演变成一种统计软件。目前，它已发展成为一种数据挖掘软件。目前，它已被IBM收购，并已成为IBM的产品。它在社会学研究所领域得到了广泛的应用。还有其他软件，比如水晶报表(CrystalReports)，他擅长BI和报告。此外，UCINET也是社会学中常用的软件。它可以绘制群体网络图和社会关系图。3.常用统计方法采用统计方法，有目的地分析收集的数据，解释分析结果：常用算法4。数据挖掘数据挖掘是一种旨在找到隐藏在数据中的信息的技术，是应用算法从大型数据库中提取知识的过程。这些算法确定了信息项之间的隐藏关系，并向用户显示了这些关系。数据挖掘思想来源：假设检验、模式识别、人工智能、机器学习常见数据挖掘任务：相关分析、聚类分析、孤立点分析等：啤酒和尿布故事5。显示层：报告和图形显示层是数据分析中非常重要的组成部分，在每个人看来，数据分析软件只是阅读数据和计算数据，结果可以计算。但事实上，结果计算出来后，数据分析还远未结束，需要显示结果。有时，结果的显示可能比计算花费更多的时间。下图是一份比较老土的报表。如果这个报告给老板看，体验效果肯定很差。其实人的特点对数字并不敏感。如果你给老板看很多数字组成的报告，老板肯定不是很开心。人们对图形更敏感，所以统计中通常有更标准的图形，如饼图、柱图（垂直和水平）、虚线图、水泡图、鱼骨图、箱线图等。下图是关于使用Android手机的数据显示。根据信息图，Android先生47%的头发可能是黑色的，戴眼镜的概率是37%，36%可能是北美人，30%可能是脸上的雀斑。穿t恤的时间是71%，下身穿牛仔裤的时间是62%。工作只占38%，玩游戏却占62%，平均每月使用582MB的数据流量。这张图叫信息图，是数据显示工作在数据分析行业的主要组成部分。

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