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(duì)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(duì)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(chǔ)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(cè)SOC：
準(zhǔn)確估測(cè)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(duì)電池造成損傷，并隨時(shí)顯示混合動(dòng)力汽車儲(chǔ)能電池的剩余能量，即儲(chǔ)能電池的荷電狀態(tài)。
(2)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：
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(huì)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(cè)，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(jí)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、深入剖析消費(fèi)行為：大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用與啟示
在當(dāng)今信息化社會(huì)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展使得數(shù)據(jù)分析在各行各業(yè)中發(fā)揮著越來越重要的作用。尤其是在消費(fèi)行為的研究領(lǐng)域，通過對(duì)消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以更好地理解消費(fèi)者需求，制定更有效的市場(chǎng)策略。本文將深入探討消費(fèi)行為大數(shù)據(jù)分析的意義、方法及其在實(shí)際應(yīng)用中的重要性。
一、消費(fèi)行為大數(shù)據(jù)分析的意義
消費(fèi)行為的變化不僅對(duì)單個(gè)企業(yè)有影響，更是整個(gè)市場(chǎng)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的縮影。通過大數(shù)據(jù)分析，企業(yè)能夠獲得對(duì)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的深刻洞察，具體表現(xiàn)為：
- 了解消費(fèi)者需求：通過分析消費(fèi)者的購買記錄、瀏覽習(xí)慣及反饋意見，企業(yè)可以識(shí)別消費(fèi)趨勢(shì)和偏好，及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品線。
- 提升客戶體驗(yàn)：數(shù)據(jù)分析能夠幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者在購物過程中的痛點(diǎn)，從而優(yōu)化用戶體驗(yàn)，增加客戶滿意度。
- 精準(zhǔn)營(yíng)銷：企業(yè)可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，制定個(gè)性化的營(yíng)銷方案，提高營(yíng)銷活動(dòng)的有效性，提升回報(bào)率。
- 風(fēng)險(xiǎn)管理：通過大數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以預(yù)測(cè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，制定預(yù)防措施，降低財(cái)務(wù)損失。
二、消費(fèi)行為大數(shù)據(jù)分析的方法
消費(fèi)行為大數(shù)據(jù)分析主要涉及以下幾個(gè)方面的方法：
- 數(shù)據(jù)收集：收集包括交易數(shù)據(jù)、社交媒體互動(dòng)數(shù)據(jù)、用戶評(píng)價(jià)和在線行為數(shù)據(jù)等多個(gè)維度的數(shù)據(jù)。
- 數(shù)據(jù)清洗：對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和清洗，以剔除不必要的信息，從而保證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。
- 數(shù)據(jù)建模：通過各種算法模型（如聚類分析、回歸分析、決策樹等）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，找到潛在的消費(fèi)模式。
- 可視化展示：將分析結(jié)果以圖表、報(bào)告等形式進(jìn)行可視化，使數(shù)據(jù)更易于理解并為決策提供依據(jù)。
三、消費(fèi)行為大數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用
以下是幾個(gè)消費(fèi)行為大數(shù)據(jù)分析在實(shí)際應(yīng)用中的案例：
- 零售行業(yè)：許多零售企業(yè)通過分析顧客的購買歷史和購物行為，能夠針對(duì)不同客戶群體制定個(gè)性化的營(yíng)銷策略，提高產(chǎn)品的銷售額。
- 電商平臺(tái)：電子商務(wù)公司利用大數(shù)據(jù)分析消費(fèi)者的在線瀏覽和購買行為，優(yōu)化產(chǎn)品推薦，提高轉(zhuǎn)化率。
- 餐飲行業(yè)：餐廳通過分析顧客的消費(fèi)偏好和滿意度調(diào)查，能夠改善菜單及服務(wù)，提升顧客的回頭率。
- 金融行業(yè)：銀行和金融機(jī)構(gòu)運(yùn)用消費(fèi)行為數(shù)據(jù)來評(píng)估客戶信用，制定信貸策略，降低違約風(fēng)險(xiǎn)。
四、消費(fèi)行為大數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)與未來
雖然消費(fèi)行為大數(shù)據(jù)分析帶來了諸多便利，但仍然面臨一些挑戰(zhàn)：
- 數(shù)據(jù)隱私：消費(fèi)者對(duì)其個(gè)人信息的隱私保護(hù)越來越重視，企業(yè)需要在數(shù)據(jù)收集與使用之間尋找平衡。
- 數(shù)據(jù)質(zhì)量：數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性直接影響分析結(jié)果，企業(yè)需合理設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)收集流程，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。
- 技術(shù)壁壘：對(duì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用要求企業(yè)具備一定的技術(shù)能力和人才儲(chǔ)備，部分中小企業(yè)尚難以負(fù)擔(dān)相關(guān)投入。
展望未來，消費(fèi)行為大數(shù)據(jù)分析將賦予企業(yè)更多的工具與方法去洞察市場(chǎng)。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的進(jìn)步，分析的效率和智能化程度將不斷提升，商業(yè)決策將更加精準(zhǔn)和有效。
總結(jié)來說，消費(fèi)行為大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)極具潛力的發(fā)展領(lǐng)域，通過科學(xué)合理地運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法，企業(yè)可以更好地把握市場(chǎng)脈動(dòng)，提高競(jìng)爭(zhēng)力。感謝各位讀者閱讀本文，希望通過這篇文章，您能對(duì)消費(fèi)行為大數(shù)據(jù)分析有更多的了解，并能在實(shí)際工作中有所幫助。
五、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(yíng)、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(duì)業(yè)務(wù)的熟悉程度, 互聯(lián)網(wǎng)人經(jīng)常會(huì)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(yíng)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(duì)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(duì)各種營(yíng)銷渠道的效果評(píng)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(chǎng)推廣部門比較各個(gè)渠道的拉新效果，評(píng)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(píng)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(zhǎng)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(huì)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(huì)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(shì)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(huì)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(rùn)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(zhǎng)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(huì)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(yíng)」，接受大廠分析師一對(duì)一輔導(dǎo)、踏上面試直通車。訓(xùn)練營(yíng)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(hào)：Data Science數(shù)據(jù)科學(xué)之美，已獲作者授權(quán)。轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系原作者。
六、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(jiǎn)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(huì)進(jìn)行后續(xù)行為。這是用來衡量產(chǎn)品對(duì)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(yíng)銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時(shí)常要對(duì)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(duì)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(cè)時(shí)間上的變化趨勢(shì)、省份等分布情況。
七、大數(shù)據(jù) 消費(fèi)行為
大數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)行為的影響
大數(shù)據(jù)和消費(fèi)行為的關(guān)系是當(dāng)今商業(yè)領(lǐng)域中備受關(guān)注的話題。隨著科技的不斷發(fā)展和數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為了許多企業(yè)實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)和提升競(jìng)爭(zhēng)力的重要工具。消費(fèi)行為作為消費(fèi)者在購買產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)展現(xiàn)出來的行為模式，也在大數(shù)據(jù)分析中扮演著重要角色。
大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)為企業(yè)提供了更多關(guān)于消費(fèi)者的信息，這些信息包括但不限于消費(fèi)習(xí)慣、購買偏好、行為趨勢(shì)等。通過細(xì)致分析這些數(shù)據(jù)，企業(yè)能夠更好地了解消費(fèi)者的需求，制定更加精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略和產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案。消費(fèi)者在市場(chǎng)中的行為不再是難以捉摸的謎題，而是可以通過大數(shù)據(jù)得到深入解析的數(shù)據(jù)模型。
大數(shù)據(jù)分析在消費(fèi)行為研究中的應(yīng)用
大數(shù)據(jù)分析在消費(fèi)行為研究中的應(yīng)用可以說是無所不包。通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的收集、處理和分析，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)消費(fèi)者行為的全方位監(jiān)測(cè)和分析。各種消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)被匯聚、整合，形成了全面的消費(fèi)者畫像，為企業(yè)提供了更加精準(zhǔn)的決策支持。
消費(fèi)行為的研究往往涉及到消費(fèi)者的購買決策過程、消費(fèi)習(xí)慣、品牌偏好等方面。大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)揭示消費(fèi)者行為背后的規(guī)律和模式，通過數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者行為的潛在規(guī)律和趨勢(shì)，為企業(yè)提供更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和決策支持。
大數(shù)據(jù)與個(gè)性化營(yíng)銷
大數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)行為的影響還體現(xiàn)在個(gè)性化營(yíng)銷方面。通過對(duì)消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以更好地了解消費(fèi)者的個(gè)性化需求和偏好，從而實(shí)施個(gè)性化營(yíng)銷策略。個(gè)性化營(yíng)銷能夠提升營(yíng)銷效果，增強(qiáng)品牌忠誠度，提升用戶體驗(yàn)。
大數(shù)據(jù)分析為個(gè)性化營(yíng)銷提供了強(qiáng)大的支持。通過分析消費(fèi)者的歷史購買數(shù)據(jù)、瀏覽行為等信息，企業(yè)可以制定針對(duì)性更強(qiáng)的個(gè)性化營(yíng)銷策略，提供更加符合消費(fèi)者需求的產(chǎn)品和服務(wù)。個(gè)性化營(yíng)銷不僅能夠提升銷量和盈利能力，還能夠加深與消費(fèi)者的互動(dòng)，建立更為緊密的關(guān)系。
結(jié)語
大數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)行為的影響是多方面而深遠(yuǎn)的。隨著科技的不斷進(jìn)步和數(shù)據(jù)技術(shù)的日益發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析將在未來對(duì)消費(fèi)行為研究和營(yíng)銷領(lǐng)域產(chǎn)生越來越大的影響。對(duì)于企業(yè)來說，善于利用大數(shù)據(jù)分析消費(fèi)行為將成為提升競(jìng)爭(zhēng)力和實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。
八、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(duì)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(jìng)爭(zhēng)力。
（2）應(yīng)用場(chǎng)景上的區(qū)別：
大數(shù)據(jù)分析主要針對(duì)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。
九、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)要點(diǎn)？
大數(shù)據(jù)分析，第一要會(huì)hive，是一種類sql的語法，只要會(huì)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。
十、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(huì)的，獲取大數(shù)據(jù)分析師證書對(duì)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
