数据分析（2016-01-23海淀区厂洼路）

CDA teacher1（以下涉及的词语和技术网上都有详细介绍，故不赘述）

数据分析语言：R+Python

一、第一部分（针对用户的分析）

1、最常见的关联度分析例子：Tanic号关联分析

2、目前使用语言：Python,原因是它的速度快，性能好，最关键的是“文本挖掘”的最强利器

3、在算法设计中，逻辑判断关键词比非逻辑判断要快。

4、常用推荐算法中会使用K-N算法，计算距离：d=1减去x的平方再开平方+1减去y的平方再开平方

5、目前java能做的python都能做到，但是python能做的更好。

二、第二部分（针对物的分析）

1、无监督的聚类在企业中使用最多，在聚类分析时最好不要使用K-miss算法！

2、数据分析关键在于要有思想，比如函数映射、统计学（正态分布、回归方程、中位数等）等数学思想

3、python的开发，常用开发工具是pycharm,点击打开链接,别用R工具，速度慢而且在集群环境中会造成问题

4、大数据分析中，有一个最关键的问题：有效数据的采集，比如统计所有军舰上的人数、船体受损程度、剩余的食物等；

需要用到传感器技术来解决！

5、学习python只需要1天时间，但是要深入则需要至少1周时间

永红科技 符2

一、数据分析准备

1、洗脏数据

2、表关联设计

二、探索分析

1、数据模型、数学模型

2、找到运维维度和指标调整

三、深度分析

1、以算法、分析、结合业务给销售提供决策的建议

2、包含：特征、规律和预测

四、并发优化

1、时间分配使得空闲时间去做一些提前该做的事

2、分布式架构和使用列存储（如db2的特点）

3、分类、分区、打标签

五、获取数据的方法

1、关系数据库

使用Jdbc和Odbc(介绍见http://baike.baidu.com/view/592959.htm?fromtitle=ODBC&fromid=759553&type=syn)传输

2、非关系数据库

使用接口传输

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数据驱动运营（针对网页注册到成功的数据的流程）

一、测试版www.growingo.com

二、通过分析数据，找出问题后，做出优化和改进（即行动）

1、优化网页，即简化操作，将一次操作改为多次操作

2、采用极端点分析，注意时间节点

三、步骤

1、分析数据

2、找关键问题

3、定义核心指标

4、带着假设开始去验证

5、继续验证和实施