1樓：匿名使用者
**搜尋詞資料來做搜尋引擎優化seo
**使用者體驗
我們有多少老訪客?**吸引力,使用者只來**逛一次嗎?讀者能在我們**待多久?
這些資料都能從側面反映讀者對我們**的關注程度和忠誠度。如果**經常出現平均訪問時間不超過一分鐘的情況,那麼站長真該反思了。一般來說,上面三個問題都是正相關的,老訪客少也就意味著很多人只逛一次再也不回來,也意味著讀者在**看不了多久。
對於採集站或者專做seo的**,這些資料無關緊要,對於個人部落格**,這些資料基本上決定了**的前途。
「人群價值」資料所帶來的價值
「人群價值」是新推出不久的乙個欄目。筆者無法判斷這個資料是否準確,也不知道統計統計是怎麼統計這麼詳細的資料的。從另外乙個角度來說,我們既然看統計資料,肯定是要相信資料真實性的。
這個資料和一般的原始資料不同,應該是使用大資料進行雲計算最後挖掘出來的深層次資料。假設這個cnzz雲計算已經進化的相當強大,那麼」人群價值」這個資料是很多站長的福音。通過分析**使用者群體,站長們可以開展各項營銷活動,如果流量做的不錯,甚至可以結合「**客」來創造收入。
這項資料也可以用來吸引廣告商,讓他們更加明確他們投放廣告的作用。舉例來說,如果**使用者中「數碼達人」佔據的比例非常高,站長們可以吸參數位相機商家來投放廣告。
我們**跟上了移動網際網路的節奏嗎?
從使用者手機型號挖掘到什麼?
使用者」移動裝置」這個資料我估計絕大多數站長沒有關注過。筆者覺得這個資料是一塊隱藏在角落裡的瑰寶。我們站長一般情況下很難得知我們**使用者群的人群消費能力,使用者階層,使用者價值等資料。
如果說對於」人群價值」這個非原始且經過雲計算生成的資料我們還抱有懷疑態度的話,那麼「使用者手機型號」這個基礎原始資料是毋容置疑的。通過移動裝置這項資料我們基本上能判斷出使用者價值。比如移動使用者中合計有17%的使用者在使用蘋果,2.
63%使用小公尺,1.97%使用vivo,1.32使用oppo。
使用蘋果的使用者使用者排名第一,在一定程度上能說明使用者消費能力比較強。使用小公尺排第二位,能告訴我們**年輕訪客比較多,其中很多可能是學生群體。vivo和oppo則一定程度上反映了女性使用者的數量。
使用者階層的分布情況反過來能讓我們更加明確**的受眾,反應了我們**比較受到哪些使用者群體歡迎。從而能讓站長投其所好,更加專注到我們的目標人群活著是想辦法擴充套件一些我們還沒有觸及到的使用者群體。
如果你還在天天盯著統計資料看甚至幾個小時就要刷一次的,如果你從來只看大概資料而從來不仔細看看深層次資料的話,那麼嘗試著改變下你的習慣。尤其是當**的流量越來越多的時候,我相信挖掘下統計資料會讓我們有意想不到的收穫。
大資料分析一般用什麼工具呢？
2樓：海同職座標**
雖然資料分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是資料獲取、資料儲存、資料管理、資料計算、資料分析、資料展示等幾個方面。而sas、r、spss、python、excel是被提到頻率最高的資料分析工具。
python
python，是一種物件導向、解釋型計算機程式語言。python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被暱稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模組（尤其是c/c++）很輕鬆地聯結在一起。
常見的一種應用情形是，使用python快速生成程式的原型（有時甚至是程式的最終介面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3d遊戲中的圖形渲染模組，效能要求特別高，就可以用c/c++重寫，而後封裝為python可以呼叫的擴充套件類庫。需要注意的是在您使用擴充套件類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。
r軟體r是一套完整的資料處理、計算和製圖軟體系統。它可以提供一些整合的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函式，從而使使用者能靈活機動的進行資料分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。
spss
spss是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的資料輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的檔案。
excel
可以進行各種資料的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。
sas軟體
sas把資料訪問、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程呼叫完成。
許多過程同時提供了多種演算法和選項。
3樓：杭州千峰
大資料是寶藏，人工智慧是工匠。大資料給了我們前所未有的收集海量資訊的可能，因為資料互動廣闊，儲存空間近乎無限，所以我們再也不用因「沒地方放」而不得棄掉那些「看似無用」的資料。
在浩瀚的資料中，如果放置這些資料，不去分析整理，那就相當於一堆廢的資料，對我們的發展沒有任何意義。今天給大家分享的就是：大資料分析工具的介紹和使用。
工具一：pentaho bi
pentaho bi和傳統的一些bi產品不一樣，這個框架以流程作為中心，再面向solution(解決方案)。pentaho bi的主要目的是整合一系列api、開源軟體以及企業級別的bi產品，便於商務智慧型的應用開發。自從pentaho bi出現後，它使得quartz、jfree等面向商務智慧型的這些獨立產品，有效的整合一起，再構成完整且複雜的一項項商務智慧型的解決方案。
工具二：rapidminer
在世界範圍內，rapidminer是比較好用的乙個資料探勘的解決方案。很大程度上，rapidminer有比較先進的技術。rapidminer資料探勘的任務涉及了很多的範圍，主要包括可以簡化資料探勘的過程中一些設計以及評價，還有各類資料藝術。
工具三：storm
storm這個實時的計算機系統，它有分布式以及容錯的特點，還是開源軟體。storm可以對非常龐大的一些資料流進行處理，還可以運用在hadoop批量資料的處理。storm支援各類程式語言，而且很簡單，使用它時相當有趣。
像阿里巴巴、支付寶、**等都是它的應用企業。
工具四：hpcc
某個國家為了實施資訊高速路施行了乙個計畫，那就是hpcc。這個計畫總共花費百億美元，主要目的是開發可擴充套件的一些計算機系統及軟體，以此來開發千兆位元的網路技術，還有支援太位級網路的傳輸效能，進而拓展研究同教育機構與網路連線的能力。
工具五：hadoop
hadoop這個軟體框架主要是可伸縮、高效且可靠的進行分布式的處理大量資料。hadoop相當可靠，它假設了計算元素以及儲存可能失敗，基於此，它為了保證可以重新分布處理失敗的節點，維護很多任務作資料的副本。hadoop可伸縮，是因為它可以對pb級資料進行處理。
當資料變得多多益善，當移動裝置、穿戴裝置以及其他一切裝置都變成了資料收集的「介面」，我們便可以盡可能的讓資料的海洋變得浩瀚無垠，因為那裡面「全都是寶」。
4樓：有的同學不會笑
以前大資料分析會用到多種工具，比如數倉工具、資料建模工具、bi工具等等。現在新一代的大資料分析平台，都是一站式的資料分析平台，乙個平台搞定所有。比如億信一站式資料分析平台（abi），該平台融合了資料來源適配、etl資料處理、資料建模、資料分析、資料填報、工作流、門戶、移動應用等核心功能而打造的一站式資料處理分析平台。
提供的資料分析工具豐富：除了中國式複雜報表、dashboard、大屏報表外，abi還支援自助式分析，包括拖拽式多維分析、看板和看板集，業務使用者通過簡單拖拽即可隨心所欲的進行探索式自助分析。同時，類word即席報告、幻燈片報告，讓匯報展示更加出彩。
5樓：匿名使用者
資料程式設計工具有python、r、sas等，目前用得多的是python,如果有語言基礎的小夥伴上手很快，語法、函式、物件導向這些都比較簡單，沒有基礎的小夥伴也可以自學，不是很難。
大資料技術:這個相對來說有些難度，不過有專業的工具讓我們用，比如第四正規化的產品和阿里雲的機器學習pan都是可以直接出結果的工具；
分析&ai：這部分先了解資料分析的基本流程和分析手法；上面的如果都學了，可以到阿里雲大學上面去做幾個資料分析方面的案例，增加對資料分析的流程理解和相關技術應用，但是要注意的是阿里案例都是用阿里的工具來實現的，比較簡單，建議大家自己程式設計實現，也可以到天池大賽、九道門上去看一些案例，自己做做訓練。
大資料分析用什麼工具好
6樓：
市場上用於大資料分析的工具林林總總，不是專業人士很難區分優劣，企業一旦買錯後悔莫及。一般處理大資料，可以用hadoop、r等，這需要很多技術功底。而資料視覺化呢，要選用對大資料支援比較好的工具，首先要具備兩個技術，支援資料直連（finedirect），支援資料索引（fineindex）。
其次，看前端視覺化分析能力，這方面tableau、qlikview、帆軟商業智慧型、網易有數等不錯。
7樓：林剛祝女親女親
好 多 免 費 的 大 數 據 分 析 工 具 用 著 不 靠 譜 ， 建 議 找 專 業 的 公 司 ， 就 曉 明 科 技 就 不 錯 的 ， 合 作 過 有 名 的 公 司
8樓：洪荒少女
未至科技魔方又叫大資料模型平台，是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款資料分析、挖掘的工具平台，其採用分布式檔案系統對資料進行儲存，支援海量資料的處理。採用多種的資料採集技術，支援結構化資料及非結構化資料的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支援流程化的模型配置。
通過第三方外掛程式技術，很容易將其他工具及服務整合到平台中去。資料分析研判平台就是海量資訊的採集，資料模型的搭建，資料的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括資料採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。
大資料分析方法分哪些類，大資料分析方法，常用的哪些
本文主要講述資料探勘分析領域中，最常用的四種資料分析方法 描述型分析 診斷型分析 型分析和指令型分析。當剛涉足資料探勘分析領域的分析師被問及，資料探勘分析人員最重要的能力是什麼時，他們給出了五花八門的答案。其實我想告訴他們的是，資料探勘分析領域最重要的能力是 能夠將資料轉化為非專業人士也能夠清楚理解...
大資料分析的常用方法，大資料 統計分析方法有哪些
常見的10大分析方法是 記憶基礎推理法 市場購物籃分析 決策樹 基因演算法 群集偵測技術 鏈結分析 類神經網路 區別分析 羅吉斯回歸分析 資料探勘演算法 視覺化分析 語義引擎 資料質量與資料管理 性分析 常見工具分為 資料採集彙總 excel 資料視覺化 spss tableau powerbi f...
大資料學習是自學好還是培訓好，大資料分析自學還是培訓班好？
如果自學能力不太好，本身又是零基礎的話，還是建議參加大資料培訓班。因為培訓有一套系統的理論知識，能夠由淺入深全面學習大資料，而自學就非常的盲目，無從下手。如需學習大資料，推薦選擇 達內教育 參加培訓不用自己去解決學習的知識點，學習的規劃 方向這些講師都會帶著，其次，自學的效果很慢，浪費了好多時間，再...
資料分析師的考試難度大不大，資料分析師的考試難度大不大？
這裡是綜合性比較強的，很多外地人都慕名而來。我跟你的情況一樣，也有想過考資料分析師，所以跟老師談了之後我就去聽了兩節課，還是不錯的，我是零基礎，還是可以聽懂的，並且講的也是很詳細的，我準備過段時間也去報名的，不過如果你真的好奇，可以去聽課看看的。cpda資料分析師考試的難度，對於學神來說，不大，一般...
資料分析有什麼思路
1 明確思路 明確資料分析的目的以及思路是確保資料分析過程有效進行的首要條件。它作用的是可以為資料的收集 處理及分析提供清晰的指引方向。可以說思路是整個分析流程的起點。首先目的不明確則會導致方向性的錯誤。當明確目的後，就要建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即如何具體開展資料分析，需要...