埃森哲如何利用大数据进行数据挖掘与分析相关两份资料.pdfVIP

埃森哲

如何利用大数据进行

数据挖掘与分析

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概述

数据分析框架

目录数据分析方法

CONTENTS

数据分析支撑工具

01

概述

数据分析

即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合

•工具支撑•数学统计学知识

各种厂商开发了数据分析的工具、模块，将分析数据分析的基础，将整理、描

模型封装，使不了解技术的人也能够快捷的实现述、预测数据的手段、过程抽

数学建模，快速响应分析需求。象为数学模型的理论知识

•机器学习

不需要人过多干预，通数•传统分析

过计算机自动学习，发学在数据量较少时，传统的

现数据规律，但结论不撑机器

易控制。支学习知统数据分析已能够发现数据

具识计中包含的知识，包括结构

工数据学分析、杜邦分析等模型，

•数据挖掘方法成熟，应用广泛，本

数据挖掘是挖掘数据背后隐分析挖掘传统文不展开介绍

藏的知识的重要手段误区分析

•分析误区行业经验•行业经验

行业经验可在数据分析前确定分析需

不了解分析模型的数学原理，会导致错求，分析中检验方法是否合理，以及

误的使用模型，而得出错误的分析结论，分析后指导应用，但行业特征不同，

影响业务决策，因此在选用分析模型时，其应用也不同，因此本文不展开介绍

要深入了解该模型的原理和使用限制

数据分析

随着计算机技术发展和数据分析理论的更新，当前的数据分析逐步成为机器语言、统计知

识两个学科的交集

统

术计

•数据分析工具技数据分析学•传统分析

各种厂商开发了数据分析、在数据量较少时，传统的

的工具、模