郑州博为峰IT培训学校，依靠强大的项目优势与行业积累，将实际实战过程中需要的技术以及项目经验整理成培训教案，采用作品驱动式案例教学方法，为学员提供专业而且权威的就业培训教育。学校开设课程有：软件测试、Java全栈开发、大数据分析、Python全栈开发、web前端开发培训等。

欢迎感兴趣的同学来校咨询或者来电咨询：400-8780-760 亦或者微信详聊 微信：zypx8899

什么是大数据分析?

大数据分析是指用于从不同的大量、高速数据集中收集、处理和得出见解的方法、工具和应用程序。这些数据集可能来自各种来源，例如 Web、移动应用、电子邮件、社交媒体和联网智能设备。它们通常表示以高速生成、形式各样的数据，从结构化(数据库表、Excel 表)到半结构化(XML 文件、网页)，再到非结构化(图像、音频文件)应有尽有。传统形式的数据分析软件无法支持这种程度的复杂度和规模，而这就是专为大数据分析设计的系统、工具和应用程序发挥作用的地方。

大数据分析的常用方法有哪些?

大数据分析方法主要有五种：1.漏斗分析法;2. 对比分析法;3. 可视化分析;4. 预测性分析能力;5. 用户分析法。接下来就详细介绍一下这五种方法。

一、 漏斗分析法

漏斗分析模型是业务分析中的重要方法，最常见的是应用于营销分析中，由于营销过程中的每个关键节点都会影响到最终的结果，所以在精细化运营应用广泛的今天，漏斗分析方法可以帮助我们把握每个转化节点的效率，从而优化整个业务流程。

往往关注三个要点：

① 第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少?

② 第二，每一步的转化率是多少?

③ 第三，哪一步流失最多，原因在什么地方?流失的用户符合哪些特征?

二、 对比分析法

对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。

在数据分析中，常用到的分3类：时间对比、空间对比以及标准对比。

① 时间对比：

同比：某个周期的时段与上一个周期的相同时段比较。

环比：某个时段与其上一个时长相等的时段做比较。

② 空间对比：

即在相同时间范围内与不同空间指标数据进行对比。

③ 标准对比：

业务数据通常会设定目标计划，标准对比可以通过目前数据与设定的目标计划之间的对比，了解目前发展进程，完成进度等，了解差距后可以及时调整策略。

三、 可视化分析

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

四、 预测性分析能力

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

五、 用户分析法

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，用户画像等。