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如何有效地进行数据挖掘和分析

发布时间:2019-08-12 01:37 来源:未知 编辑:admin

  经常听人提到数据分析,那么数据怎么去分析?简单来说,可能就是做一些数据做统计、可视化、文字结论等。但是相比来说,数据挖掘就相对来说比较低调一些,这是这种低调,反而意味着数据挖掘对研究人员的要求要更高一些。数据分析人员需要理解业务的核心指标,通过数据分析工具(比如R/SAS/SQL,或者内部的数据平台)对业务数据进行建模和分析,为相关的业务指标提供基于数据的解决方案。所以,数据分析岗位要求具备扎实的统计学功底和对数据的敏感。数据挖掘人员需要研究数据,试验和选择合适的机器学习相关的算法模型对数据进行建模和分析,最后自己在实际系统中将算法模型进行高性能的工程实现。所以,数据挖掘岗位要求同时具备深厚的机器学习功底和扎实的编程能力。数据分析与数据挖掘不是相互独立的。数据分析通常是直接从数据库取出已有信息,进行一些统计、可视化、文字结论等,最后可能生成一份研究报告性质的东西,以此来辅助决策。但很多情况下,这种分析往往不解渴。如果要分析这些已有信息背后隐藏的信息呢,而这些信息通过观察往往是看不到的,这时数据挖掘就冲在了数据分析的前面,作为分析之前要走的一个门槛。除此之外,因为数据挖掘的输出往往含有的信息价值比较高,因此这些输出不仅仅应用在分析上,更多的是用在其他应用上,如网站后台、APP应用上,实实在在提供一些决策来丰富应用的功能。数据挖掘不是简单的人为推测就可以的,它往往需要针对大量数据,进行大规模运算,才能得到一些统计学规律。但是前提是,必须针对某些具体的业务来。没有落实真正的场景和需求,没有落实需要的输入和输出,空谈数据挖掘,就是纯粹的耍流氓。举个简单的例子,房价预测,这里给出了一系列的点,我们要预测未来的一点。如果不知道业务,也就是相当我们不知道这些点的由来,那么完全可以理解为这些点可能是地球轨迹中的一部分,或者其他,这样的话,会做出不一样的结论。

  其实在数据分析上,往往也需要研究人员了解业务。在数据分析与数据挖掘领域,要想做好,那就先去获取数据、学好业务,再说其他吧。

  展开全部大数据分析处理解决方案方案阐述每天,中国网民通过人和人的互动,人和平台的互动,平台与平台的互动,实时生产海量数据。这些数据汇聚在一起,就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。数亿网民实时留下的痕迹,可以真实反映当下的世界。微观层面,我们可以看到个体们在想什么,在干什么,及时发现舆情的弱信号。宏观层面,我们可以看到当下的中国正在发生什么,将要发生什么,以及为什么?借此可以观察舆情的整体态势,洞若观火。原本分散、孤立的信息通过分析、挖掘具有了关联性,激发了智慧感知,感知用户真实的态度和需求,辅助政府在智慧城市,企业在品牌传播、产品口碑、营销分析等方面的工作。

  所谓未雨绸缪,防患于未然,最好的舆情应对处置莫过于让舆情事件不发生。除了及时发现问题,大数据还可以帮我们预测未来。具体到舆情服务,舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集、数据分析之外,还可以通过大数据不断增强关联舆情信息的分析和预测,把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展,通过对同类型舆情事件历史数据,及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析,提炼出相关舆情的规律和特点。

  大数据时代的舆情管理不再局限于危机解决,而是梳理出危机可能产生的各种条件和因素,以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标,增强我们对同类型舆情事件的认知和理解,帮助我们更加精准的预测未来。

  用大数据引领创新管理。无论是政府的公共事务管理还是企业的管理决策都要用数据说话。政府部门在出台社会规范和政策时,采用大数据进行分析,可以避免个人意志带来的主观性、片面性和局限性,可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差,降低决策风险。通过大数据挖掘和分析技术,可以有针对性地解决社会治理难题;针对不同社会细分人群,提供精细化的服务和管理。政府和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制,打破部门间的“信息孤岛”,加强互动反馈。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等,充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据,通过数据的融合,进行多维数据的关联分析,进而完善决策流程,使数据驱动的社会决策与科学治理常态化,这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。

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