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如何練就自己的數據分析思維

發布日期:2018-07-31瀏覽次數:11

大數據是我的主要研究方向之一,同時也在帶相關方向的研究生,所以我來探討一下這個問題。

要想練就數據分析思維,首先要了解數據分析的目的和意義,以及在當前的大數據時代,采用何種數據分析方式。數據分析思維的培養與編程思維的培養有相似之處,都需要完成大量的實驗,在實驗中逐漸形成自己的理解,同時在實驗中也能培養具體的數據分析方法。

數據分析思維的培養要從三個層級進行,其一是分析數據背后的規律;其二是不同場景下的數據價值化;其三是判斷數據的真實性。從整個數據應用的價值鏈來看,數據分析處在中間(數據采集、數據分析、數據應用),數據分析通常并不是最終的目的,數據應用才是目的。

首先了解一下數據背后的規律,所謂的規律既可以理解為因果關系,也可以理解為相關關系,在小數據時代更關心因果關系,而在大數據時代則更關注相關性。如果說因果關系是線性關系的話,那么相關關系更像是一種網狀結構。尋找數據背后的規律是進行數據價值化的主要操作之一,目前比較常見的方式是采用統計學方式和機器學習方式。

接下來再看一下場景數據分析,數據分析通常與場景有密切的關系,不同的場景往往需要采用不同的分析方式,比如結構化數據分析、半結構化數據分析和非結構化數據分析就需要分別采用不同的分析方式。另外,場景數據分析需要具備一定的行業背景知識,這一點是比較重要的。所以,很多人說數據分析要先從行業知識開始了解。

最后看一下數據的真實性,與小數據不同,大數據往往充斥著大量真假難辨的數據,數據分析的一個重要的意義就在于分析出目標數據的真實性,這一點在生產環境下有非常重要的實際意義,尤其是安全生產領域更是如此。因為錯誤的數據往往會導致自動化系統產生誤判,而通過數據分析則能夠在一定程度上避免系統的誤判,從而保障系統的穩定性。


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