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如何练就自己的数据分析思维

发布日期:2018-07-31浏览次数:4

大数据是我的主要研究方向之一,同时也在带相关方向的研究生,所以我来探讨一下这个问题。

要想练就数据分析思维,首先要了解数据分析的目的和意义,以及在当前的大数据时代,采用何种数据分析方式。数据分析思维的培养与编程思维的培养有相似之处,都需要完成大量的实验,在实验中逐渐形成自己的理解,同时在实验中也能培养具体的数据分析方法。

数据分析思维的培养要从三个层级进行,其一是分析数据背后的规律;其二是不同场景下的数据价值化;其三是判断数据的真实性。从整个数据应用的价值链来看,数据分析处在中间(数据采集、数据分析、数据应用),数据分析通常并不是最终的目的,数据应用才是目的。

首先了解一下数据背后的规律,所谓的规律既可以理解为因果关系,也可以理解为相关关系,在小数据时代更关心因果关系,而在大数据时代则更关注相关性。如果说因果关系是线性关系的话,那么相关关系更像是一种网状结构。寻找数据背后的规律是进行数据价值化的主要操作之一,目前比较常见的方式是采用统计学方式和机器学习方式。

接下来再看一下场景数据分析,数据分析通常与场景有密切的关系,不同的场景往往需要采用不同的分析方式,比如结构化数据分析、半结构化数据分析和非结构化数据分析就需要分别采用不同的分析方式。另外,场景数据分析需要具备一定的行业背景知识,这一点是比较重要的。所以,很多人说数据分析要先从行业知识开始了解。

最后看一下数据的真实性,与小数据不同,大数据往往充斥着大量真假难辨的数据,数据分析的一个重要的意义就在于分析出目标数据的真实性,这一点在生产环境下有非常重要的实际意义,尤其是安全生产领域更是如此。因为错误的数据往往会导致自动化系统产生误判,而通过数据分析则能够在一定程度上避免系统的误判,从而保障系统的稳定性。


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