一、大数据建模思路？

你好，大数据建模是指对大量数据进行统计分析和模型建立的过程。其思路主要包括以下几个步骤：

1. 数据准备：收集、清洗、处理、存储大数据，确保数据的准确性和完整性。

2. 数据探索：通过可视化工具和统计分析方法对数据进行探索，了解数据的分布、关联性、异常值等特征。

3. 变量选择：根据探索分析结果，选择对模型有影响的变量，构建变量集。

4. 模型选择：根据业务需求和数据特征，选择适合的模型，如线性回归、决策树、支持向量机等。

5. 模型训练：使用机器学习算法对模型进行训练，优化模型参数。

6. 模型评估：使用评估指标对模型进行评估，如准确率、召回率、F1-score等。

7. 模型应用：将训练好的模型应用于数据预测、分类、聚类等业务场景中。

8. 模型优化：根据实际应用情况，对模型进行优化，提高模型的精度和效率。

二、业务数据分析十大思路？

01 细分分析

细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。

细分方法可以分为两类，一类是逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。

细分用于解决所有问题。比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量的用到细分方法。

02 对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。

时间对比有三种：同比，环比，定基比。

例如：本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

03 漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：

在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

04 同期群分析

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

05 聚类分析

聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。

例如：在页面分析中，经常存在带参数的页面。比如：资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

06 AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如：你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

07 埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如：重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

08 来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。

传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

09 用户分析

用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

10 表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

三、报表数据分析思路？

1. 报表数据分析的思路是需要先了解数据来源、数据类型、数据量等基本信息，然后进行数据清洗和处理，接着进行数据可视化和分析，最后得出结论。2. 数据清洗和处理是为了保证数据的准确性和一致性，避免数据分析时出现错误。数据可视化和分析可以帮助我们更直观地了解数据的特点和规律，从而得出结论。3. 在进行报表数据分析时，还需要注意数据的可靠性和有效性，以及分析结果的可性和可操作性。同时，也需要不断学习和更新数据分析技能，以提高分析效率和准确性。

四、数据驱动业务发展思路？

思路从数据“驱动决策”到同时驱动“业务自动化执行”

在技术如此强大，数据如此丰富的今天，数据驱动决策已有一定局限性。因为“好的决策”不仅依赖于高质量的统计分析报告，更依赖于报告使用者的能力，需要具备特定经验的人依据报告的内容去发现规律，从而进行决策。

五、大数据平台运营思路？

大数据平台面对很多服务器以及部署的很多大数据组件和服务

对集群进行完善的管理和监控可以提高数据平台的稳定性。

六、行业数据分析思路？

行业数据分析是指对某个特定行业的各种数据资源进行收集、分析和解读，以深入理解行业发展趋势、市场竞争情况、消费者需求等方面的动态及规律。下面是行业数据分析的基本思路：

确定研究目标：明确研究的具体目的和问题，例如探究某一行业的市场规模、消费者需求、竞争格局等。

收集数据资源：通过采取各种数据收集方法，包括调查问卷、统计资料、行业报告、监测数据等，收集与研究目标密切相关的数据资源。

数据预处理：对收集到的数据进行清洗、整理、加工等预处理，并筛选出有效数据，为后续分析做好数据准备工作。

数据分析：根据研究目标和问题，运用适当的数据分析方法，例如描述性统计、回归分析、因子分析、主成分分析等，对数据进行深入分析，挖掘数据背后的信息和潜在规律。

结果解释：将数据分析结果进行解释和表达，提出针对性的行业建议和意见，并结合实际情况进行解释和说明，使分析结果更具说服力和可操作性。

结果呈现：将数据分析结果以图表、报告等形式进行呈现，直观地展示研究结论和数据趋势，并为相关人员提供决策支持。

总之，行业数据分析需要遵循严谨的方法和流程，全面深入地了解行业情况并透过数据看见问题，为企业的发展提供重要依据和决策参考。

七、销售数据分析思路？

销售数据分析可以采取多种思路进行，包括：

首先对于全部销售数据进行宏观分析，从中发现趋势、模式、突变点等；

第二步，对产品细分价格进行研究，分析不同价格的销量变化；

第三步，可以利用多变量分析等方法，分析不同市场的销售情况，发现市场机会；

第四步，分析销售人员的工作能力，找出有效的激励机制；

最后，通过数据分析，判断用户的忠诚度，为客户提供更具有竞争力的服务。

八、数据仓库数据建模的几种思路？

说起建模，不得不说两个牛人，一个是数仓之父-Inmon,他推崇的是er模型;另外一个是kimball,推崇的是维度模型。其实两种建模方式，各有所长。er模型就是实体关系模型，对建模人员要求高，且实施周期长，建设完成后数据间关系清晰且无冗余，对保证数据的一致性和准确性有天然的优势，但是后期不能应对业务变化。维度模型，是将业务数据拆分成维度表与事实表，维度表主要用来存放一些公共的不随业务发展变化的数据，比如员工信息、合同信息等;事实表用来存放一些维度表的键值和度量值，比如员工id、交易金额等。维度建模的时候不需要建模人员对全局的数据有了解，只需要对相关的数据了解就行，而且在面对业务变化的时候有天然的优势。另外还有Inmon在er模型上改进后的datavault模型，不过datavault不能简单的称做模型，算一种整体的解决方案。

九、大数据研究思路

在当今信息时代，大数据已经成为了数据科学领域中不可或缺的重要组成部分。有了大数据，我们可以通过分析各种数据集来发现趋势、模式和洞察，从而为决策制定和问题解决提供了更加全面和准确的依据。然而，要进行有效的大数据研究并不是一件简单的事情，需要有明确的研究思路和方法。

明确研究目的

进行大数据研究之前，首先应该明确研究的目的和问题。这个阶段是整个研究过程中最为关键的一步，因为研究的目的将直接影响到后续的数据采集、处理和分析工作。只有明确了研究的目的，才能有针对性地进行大数据的研究工作。

数据采集与清洗

一旦确定了研究目的，接下来就是数据的采集和清洗工作。大数据研究往往需要处理海量的数据，因此数据的质量和准确性至关重要。在进行数据采集的过程中，需要确保数据来源的可靠性和完整性，同时也需要对数据进行清洗和预处理，以去除错误数据和噪声，确保数据的可靠性。

数据分析与建模

在数据采集和清洗完成之后，接下来就是数据分析与建模阶段。这个阶段是整个大数据研究过程中最为关键的一步，通过各种数据分析方法和建模技术，可以发现数据中隐藏的模式和规律，从而为后续的决策提供决策依据。在进行数据分析与建模的过程中，需要根据研究问题选择合适的分析方法，并进行深入的数据挖掘和统计分析。

结果解读与应用

最后一个阶段是结果的解读与应用。在完成数据分析和建模之后，需要将分析结果进行解读，找出关键的洞察和结论，并将其应用到实际的决策制定和问题解决中。通过有效的结果解读和应用，可以最大程度地发挥大数据在决策和创新中的作用，从而取得更好的研究成果。

结论

总的来说，大数据研究是一个复杂而又具有挑战性的工作，需要有清晰的研究思路和方法。只有通过明确研究目的、进行数据采集与清洗、数据分析与建模以及结果解读与应用等一系列步骤，才能有效地开展大数据研究工作，并取得令人满意的研究成果。

十、数据分析 思路

数据分析思路

数据分析是现代商业世界中非常重要的一部分，它可以帮助我们更好地理解数据并从中获取有价值的信息。在本文中，我们将探讨数据分析的思路和方法，以帮助您更好地理解数据并从中获取有用的见解。

1. 数据收集

首先，我们需要收集相关的数据。数据可以从各种来源获取，例如销售数据、用户行为数据、市场调研数据等。我们需要确保数据的准确性和完整性，以确保我们的分析结果的有效性。此外，我们还需要对数据进行分类和整理，以便我们能够轻松地访问和使用它。

2. 数据清洗

数据清洗是数据分析过程中的一个重要步骤。我们需要删除重复的数据、纠正错误的数据和填补缺失的数据。此外，我们还需要对数据进行标准化，以确保所有数据都在相同的范围内，以便我们能够进行比较和分析。通过数据清洗，我们可以获得高质量的数据，并减少分析过程中的误差。

3. 数据可视化

数据可视化是数据分析中非常重要的一部分。通过将数据转换为图表和图形，我们可以更好地理解数据并从中获取有用的见解。常用的数据可视化工具包括Excel、Tableau和PowerBI等。我们可以通过这些工具将数据转换为易于理解和分析的图表和图形。

4. 数据分析方法

数据分析方法包括描述性统计、因果分析、预测分析和关联分析等。描述性统计可以帮助我们了解数据的分布和特征；因果分析可以帮助我们确定数据之间的因果关系；预测分析可以帮助我们预测未来的趋势和行为；关联分析可以帮助我们发现数据之间的隐藏关系和模式。

5. 结论和建议

最后，我们需要根据分析结果得出结论并提出建议。我们可以通过分析数据中的趋势、模式和关系来得出结论，并根据结论提出相应的建议和解决方案。通过这种方式，我们可以为商业决策提供有力的支持。