一、大數(shù)據(jù)分析原理？
把隱藏在一些看是雜亂無章的數(shù)據(jù)背后的信息提煉出來，總結(jié)出所研究對象的內(nèi)在規(guī)律
二、bms大數(shù)據(jù)分析？
bms即電池管理系統(tǒng)，是電池與用戶之間的紐帶，主要對象是二次電池。
bms主要就是為了能夠提高電池的利用率，防止電池出現(xiàn)過度充電和過度放電，可用于電動(dòng)汽車，電瓶車，機(jī)器人，無人機(jī)等。
此外，bms還是電腦音樂游戲文件通用的一種存儲格式和新一代的電信業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)名。
bms可用于電動(dòng)汽車，水下機(jī)器人等。
一般而言bms要實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)功能：
(1)準(zhǔn)確估測SOC：
準(zhǔn)確估測動(dòng)力電池組的荷電狀態(tài) (State of Charge，即SOC)，即電池剩余電量；
保證SOC維持在合理的范圍內(nèi)，防止由于過充電或過放電對電池造成損傷，并隨時(shí)顯示混合動(dòng)力汽車儲能電池的剩余能量，即儲能電池的荷電狀態(tài)。
(2)動(dòng)態(tài)監(jiān)測：
在電池充放電過程中，實(shí)時(shí)采集電動(dòng)汽車蓄電池組中的每塊電池的端電壓和溫度、充放電電流及電池包總電壓，防止電池發(fā)生過充電或過放電現(xiàn)象。
同時(shí)能夠及時(shí)給出電池狀況，挑選出有問題的電池，保持整組電池運(yùn)行的可靠性和高效性，使剩余電量估計(jì)模型的實(shí)現(xiàn)成為可能。
除此以外，還要建立每塊電池的使用歷史檔案，為進(jìn)一步優(yōu)化和開發(fā)新型電、充電器、電動(dòng)機(jī)等提供資料，為離線分析系統(tǒng)故障提供依據(jù)。
電池充放電的過程通常會采用精度更高、穩(wěn)定性更好的電流傳感器來進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測，一般電流根據(jù)BMS的前端電流大小不同，來選擇相應(yīng)的傳感器量程進(jìn)行接近。
以400A為例，通常采用開環(huán)原理，國內(nèi)外的廠家均采用可以耐低溫、高溫、強(qiáng)震的JCE400-ASS電流傳感器，選擇傳感器時(shí)需要滿足精度高，響應(yīng)時(shí)間快的特點(diǎn)
(3)電池間的均衡：
即為單體電池均衡充電，使電池組中各個(gè)電池都達(dá)到均衡一致的狀態(tài)。
均衡技術(shù)是目前世界正在致力研究與開發(fā)的一項(xiàng)電池能量管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。
三、大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)？
1、海量數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)是處理海量數(shù)據(jù)，即處理超過傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)能夠高效處理的數(shù)量級的數(shù)據(jù)。
2、多維度數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)之二是處理多維度的數(shù)據(jù)，即大數(shù)據(jù)不僅僅包含數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，還包括其他類型的數(shù)據(jù)，如文本，圖像和視頻等。
3、實(shí)時(shí)性：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)之三是實(shí)時(shí)性，即大數(shù)據(jù)分析需要根據(jù)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以滿足實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)需求。
4、高可靠性：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)之四是高可靠性，即大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)需要能夠確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，以滿足業(yè)務(wù)需求。
四、大數(shù)據(jù)分析中，有哪些常見的大數(shù)據(jù)分析模型？
無論是產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營、還是數(shù)據(jù)分析師在日常工作中, 都需要構(gòu)建一個(gè)完整的指標(biāo)體系, 但由于經(jīng)驗(yàn)或者對業(yè)務(wù)的熟悉程度, 互聯(lián)網(wǎng)人經(jīng)常會遇到下面的問題:
1）指標(biāo)變成滿天星：沒有重點(diǎn)、沒有思路，等指標(biāo)構(gòu)建完成了也只是看到了一組數(shù)據(jù)，各有用處，卻無法形成合力，最終不僅浪費(fèi)了開發(fā)人力，也無益于業(yè)務(wù)推動(dòng)；
2）指標(biāo)空洞不落地：需求中沒有幾個(gè)具體的指標(biāo)，需求空洞，無法落地。
正是上面的原因，產(chǎn)品經(jīng)理, 運(yùn)營和數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)開發(fā)的矛盾不斷的激化，所以一個(gè)完整的搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系框架和方法是非常重要的。在此，為大家推薦一種實(shí)用的 AARRR 分析模型。
為了便于理解, 舉最近的很火的《隱秘的角落》, 分享一下如何搭建指標(biāo)體系，讓萬物都可以被分析：
二、什么是AARRR
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer這個(gè)五個(gè)單詞的縮寫，分別對應(yīng)用戶生命周期中的5個(gè)重要環(huán)節(jié)。
- A拉新：通過各種推廣渠道，以各種方式獲取目標(biāo)用戶，并對各種營銷渠道的效果評估，不斷優(yōu)化投入策略，降低獲客成本。利用這個(gè)模塊可以很好幫助市場推廣部門比較各個(gè)渠道的拉新效果，評估新用戶的用戶質(zhì)量。
- A活躍：活躍用戶指真正開始使用了產(chǎn)品提供的價(jià)值，我們需要掌握用戶的行為數(shù)據(jù)，監(jiān)控產(chǎn)品健康程度。這個(gè)模塊主要反映用戶進(jìn)入產(chǎn)品的行為表現(xiàn)，是產(chǎn)品體驗(yàn)的核心所在。
- R留存：衡量用戶粘性和質(zhì)量的指標(biāo)。
- R轉(zhuǎn)化（變現(xiàn)）：主要用來衡量產(chǎn)品商業(yè)價(jià)值。
- R傳播：衡量用戶自傳播程度和口碑情況
三、AARRR在指標(biāo)體系中的應(yīng)用
如果我們利用AARRR 框架去構(gòu)建可以判斷《隱秘的角落》的是否受歡迎：
1. 拉新
我們需要去評估現(xiàn)在這部劇在每一個(gè)投放的渠道拉來的新用戶情況是否有達(dá)到預(yù)期, 因?yàn)檫@部劇最開始的用戶進(jìn)來的都是新用戶, 所以前期的新用戶的觸達(dá)情況是后期是否這部劇火爆的關(guān)鍵所在。
監(jiān)控新用戶的增長曲線, 有助于我們及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題, 利用用戶反饋等改進(jìn)。
2. 激活
當(dāng)這部劇的新用戶來的時(shí)候, 很關(guān)鍵的是這些用戶有沒有在以后的時(shí)間看這部劇, 看的時(shí)間是怎么樣的, 看的頻率是怎么樣, 每次看這部劇的時(shí)候是不是都經(jīng)常會從頭看到完等等, 這些是最直接說明這部劇受到用戶的喜愛程度的
3. 留存
留存的定義如下:
- 次日留存：統(tǒng)計(jì)日新增用戶次日仍然使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量占總新增用戶數(shù)量的比例；
- 7天留存：統(tǒng)計(jì)日新增用戶第七天仍然使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量占總新增用戶數(shù)量的比例；
- 30天留存：統(tǒng)計(jì)日新增用戶第七天仍然使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量占總新增用戶數(shù)量的比例
看了這部劇的用戶, 還會來看的用戶一定逃不出下面的模型.
這部劇高能開篇,片頭驚悚的開始。可以說開篇即高能，吊足了觀眾胃口， 秦昊飾演的張東升，和岳父岳母一起去爬山，到了山頂，前幾秒還在調(diào)整相機(jī)，微笑著給岳父岳母擺姿勢準(zhǔn)備拍照，下一秒就將岳父岳母推下懸崖,。
片頭的懸疑給了用戶很強(qiáng)的刺激作用, 也就是上面的"酬賞", 讓用戶會想著去看下面發(fā)生了什么, 于是就是上面的"投入", 不斷投入, 也就提升了留存
4. 付費(fèi)變現(xiàn)
劇的收入應(yīng)該包括點(diǎn)播(提前看結(jié)局購買的特權(quán)費(fèi)用), 流量變現(xiàn)收入(廣告), 這個(gè)收入真心不了解, 應(yīng)該還有很多其他方面的收入, 從數(shù)據(jù)上我們可以將從總收入和人均收入和成本去刻畫整體的劇的利潤情況。
5. 自傳播
這部劇的火爆, 除了本身的的情節(jié)引人入勝以外, 自傳播也貢獻(xiàn)了很大的原因, 當(dāng)"一起去爬山吧" 這種在各大社交媒體上瘋傳時(shí), 傳播帶來的增長就需要用數(shù)據(jù)去科學(xué)的衡量:
如果希望掌握更多數(shù)據(jù)分析的萬能模型，學(xué)會行業(yè)頭部大廠的數(shù)據(jù)分析套路，歡迎參與知乎知學(xué)堂與合作方聯(lián)合推出的「京東互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營」，接受大廠分析師一對一輔導(dǎo)、踏上面試直通車。訓(xùn)練營限時(shí)體驗(yàn)價(jià) 0.1 元，不容錯(cuò)過：
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文章內(nèi)容來自公眾號：Data Science數(shù)據(jù)科學(xué)之美，已獲作者授權(quán)。轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者。
五、大數(shù)據(jù)分析中，有哪些常見的大數(shù)據(jù)分析模型？
常見數(shù)據(jù)分析模型有哪些呢？
1、行為事件分析：行為事件分析法具有強(qiáng)大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應(yīng)用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學(xué)反映用戶行為狀態(tài)以及從起點(diǎn)到終點(diǎn)各階段用戶轉(zhuǎn)化率情況的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進(jìn)行初始化行為的用戶中，有多少人會進(jìn)行后續(xù)行為。這是用來衡量產(chǎn)品對用戶價(jià)值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標(biāo)下的頻次、總額等的歸類展現(xiàn)。
5、點(diǎn)擊分析模型即應(yīng)用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區(qū)域中不同元素點(diǎn)點(diǎn)擊密度的圖標(biāo)。
6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網(wǎng)站中的訪問行為路徑。為了衡量網(wǎng)站優(yōu)化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時(shí)常要對訪問路徑的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標(biāo)簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個(gè)群體，并進(jìn)行后續(xù)分析。
8、屬性分析模型根據(jù)用戶自身屬性對用戶進(jìn)行分類與統(tǒng)計(jì)分析，比如查看用戶數(shù)量在注冊時(shí)間上的變化趨勢、省份等分布情況。
六、大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)應(yīng)用區(qū)別？
（1）概念上的區(qū)別：
大數(shù)據(jù)分析是指對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以挖掘出數(shù)據(jù)中的有用信息，并研究其中的相互關(guān)系；而大數(shù)據(jù)應(yīng)用是指利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來改善企業(yè)的管理和決策，以期實(shí)現(xiàn)企業(yè)的持續(xù)發(fā)展和提高競爭力。
（2）應(yīng)用場景上的區(qū)別：
大數(shù)據(jù)分析主要針對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，以便更好地了解數(shù)據(jù)，以此改善企業(yè)的管理決策；而大數(shù)據(jù)應(yīng)用則是將挖掘出來的數(shù)據(jù)用于實(shí)際應(yīng)用，在企業(yè)管理和決策中產(chǎn)生實(shí)際的影響。
七、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)要點(diǎn)？
大數(shù)據(jù)分析，第一要會hive，是一種類sql的語法，只要會mysql的語法，基本沒問題，只有略微不同；
第二，要懂一些數(shù)據(jù)挖掘算法，比如常見的邏輯回歸，隨機(jī)森林，支持向量機(jī)等；
第三，懂得一些統(tǒng)計(jì)學(xué)的計(jì)算邏輯，比如協(xié)方差怎么算，意義是什么，皮爾遜相關(guān)系數(shù)的意義和條件等等。
八、大數(shù)據(jù)分析證書含金量？
大數(shù)據(jù)分析師證書當(dāng)然是有一定的含金量的
大數(shù)據(jù)分析師證書是由我國的事業(yè)單位-工信部教育與考試中心頒發(fā)的，并且是需要通過正規(guī)的線上考試獲得的，現(xiàn)在屬于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)時(shí)代，擁有優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析是能力能夠獲取更多的就業(yè)機(jī)會的，獲取大數(shù)據(jù)分析師證書對該人員的數(shù)據(jù)分析能力也是一種證明，能夠得到該行業(yè)的認(rèn)可，所以說大數(shù)據(jù)分析師證書的含金量還是不錯(cuò)的
九、大數(shù)據(jù)分析如何創(chuàng)業(yè)？
基本分析
大數(shù)據(jù)總歸到底是一種分析工具，并不能確保100%有用，但是卻能反映出一種網(wǎng)絡(luò)社會關(guān)注的熱點(diǎn)，把握住了熱點(diǎn)成功的概率相對大一些。
賣點(diǎn)1——賣數(shù)據(jù)
比如你是商家要做廣告，但是在那個(gè)平臺做廣告好呢？是百度還是其他公司的網(wǎng)站呢？那個(gè)網(wǎng)站性價(jià)比比較高呢？這個(gè)可以通過大數(shù)據(jù)決解。再比如你是商家，可以通過大數(shù)據(jù)知道現(xiàn)在消費(fèi)者最關(guān)心商品和最關(guān)心的服務(wù)和要求。
賣點(diǎn)2——賣數(shù)據(jù)分析
通過數(shù)據(jù)處理分析后得出的趨勢分析，比如搜索股票數(shù)據(jù)的人越來越多是不是證明市場越來越火爆，進(jìn)入牛市概率大，反之則可能是熊市。
賣點(diǎn)3——某個(gè)行業(yè)數(shù)據(jù)分析
比如上面說的股市，還可以通過每個(gè)行業(yè)的股票代碼名稱進(jìn)行趨勢分析，越多人搜索的行業(yè)當(dāng)然是熱點(diǎn)，可以做成一套數(shù)據(jù)分析軟件動(dòng)態(tài)更新收費(fèi)。
賣點(diǎn)4——客戶要求定制的數(shù)據(jù)
可以按照客戶的要求，賣一些客戶需求的數(shù)據(jù)或者經(jīng)過加工的大數(shù)據(jù)處理軟件。
最后總結(jié)
因此總的來說大數(shù)據(jù)主要有3個(gè)賣點(diǎn)：一是賣數(shù)據(jù)；二是賣數(shù)據(jù)分析；三是賣客戶定制數(shù)據(jù)。
十、etl大數(shù)據(jù)分析方法？
ETL是將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、清洗轉(zhuǎn)換之后加載到數(shù)據(jù)倉庫的過程，目的是將企業(yè)中的分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起，為企業(yè)的決策提供分析依據(jù)。 ETL是BI項(xiàng)目重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。 通常情況下，在BI項(xiàng)目中ETL會花掉整個(gè)項(xiàng)目至少1/3的時(shí)間,ETL設(shè)計(jì)的好壞直接關(guān)接到BI項(xiàng)目的成敗。
ETL的設(shè)計(jì)分三部分：數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)的清洗轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)的加載。在設(shè)計(jì)ETL的時(shí)候我們也是從這三部分出發(fā)。數(shù)據(jù)的抽取是從各個(gè)不同的數(shù)據(jù)源抽取到ODS(Operational Data Store，操作型數(shù)據(jù)存儲)中——這個(gè)過程也可以做一些數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換)，在抽取的過程中需要挑選不同的抽取方法，盡可能的提高ETL的運(yùn)行效率。ETL三個(gè)部分中，花費(fèi)時(shí)間最長的是“T”(Transform，清洗、轉(zhuǎn)換)的部分，一般情況下這部分工作量是整個(gè)ETL的2/3。數(shù)據(jù)的加載一般在數(shù)據(jù)清洗完了之后直接寫入DW(Data Warehousing，數(shù)據(jù)倉庫)中去。
ETL的實(shí)現(xiàn)有多種方法，常用的有三種。一種是借助ETL工具(如Oracle的OWB、SQL Server 2000的DTS、SQL Server2005的SSIS服務(wù)、Informatic等)實(shí)現(xiàn)，一種是SQL方式實(shí)現(xiàn)，另外一種是ETL工具和SQL相結(jié)合。前兩種方法各有各的優(yōu)缺點(diǎn)，借助工具可以快速的建立起ETL工程，屏蔽了復(fù)雜的編碼任務(wù)，提高了速度，降低了難度，但是缺少靈活性。SQL的方法優(yōu)點(diǎn)是靈活，提高ETL運(yùn)行效率，但是編碼復(fù)雜，對技術(shù)要求比較高。第三種是綜合了前面二種的優(yōu)點(diǎn)，會極大地提高ETL的開發(fā)速度和效率。
