一、建筑大數(shù)據(jù)分析
在建筑行業(yè)中，隨著科技的不斷發(fā)展，建筑大數(shù)據(jù)分析扮演著越來越重要的角色。建筑大數(shù)據(jù)分析是指利用先進(jìn)的技術(shù)和工具來收集、存儲(chǔ)、分析和應(yīng)用建筑領(lǐng)域產(chǎn)生的大規(guī)模數(shù)據(jù)。通過建筑大數(shù)據(jù)分析，我們可以更好地了解建筑項(xiàng)目的各個(gè)方面，從而優(yōu)化設(shè)計(jì)、提高效率、降低成本，甚至改善建筑的可持續(xù)性。
建筑大數(shù)據(jù)分析的意義
建筑大數(shù)據(jù)分析不僅可以幫助建筑業(yè)提升工作效率，還能為建筑設(shè)計(jì)、建設(shè)過程、運(yùn)營管理等方面帶來巨大的好處。通過分析大數(shù)據(jù)，我們可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和信息，幫助決策者做出更準(zhǔn)確、更有針對(duì)性的決策。
建筑大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用
建筑大數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用于建筑設(shè)計(jì)階段的方案優(yōu)化、建筑材料選擇、節(jié)能設(shè)計(jì)等方面。在建設(shè)過程中，大數(shù)據(jù)分析可以幫助監(jiān)控施工進(jìn)度、質(zhì)量和安全等情況。而在建筑運(yùn)營管理階段，大數(shù)據(jù)分析可以幫助提升設(shè)施管理效率、節(jié)約能源和資源。
建筑大數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)
盡管建筑大數(shù)據(jù)分析有著廣闊的應(yīng)用前景，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。其中之一是數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，建筑數(shù)據(jù)的收集和整理往往需要耗費(fèi)大量時(shí)間和精力。另外，建筑大數(shù)據(jù)的隱私和安全問題也是需要重視的方面。
建筑大數(shù)據(jù)分析的未來發(fā)展
隨著人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷發(fā)展，建筑大數(shù)據(jù)分析將會(huì)迎來更加廣闊的發(fā)展機(jī)遇。未來，建筑業(yè)將更加依賴數(shù)據(jù)來指導(dǎo)決策和優(yōu)化工作流程，建筑大數(shù)據(jù)分析也將成為建筑行業(yè)的重要支柱。
綜上所述，建筑大數(shù)據(jù)分析在建筑行業(yè)中具有重要意義，它不僅可以提升工作效率，還能為建筑項(xiàng)目帶來更多的好處。因此，建筑企業(yè)應(yīng)該重視建筑大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，不斷提升數(shù)據(jù)分析能力，以適應(yīng)建筑行業(yè)數(shù)字化、智能化發(fā)展的趨勢(shì)。
二、大數(shù)據(jù)分析企業(yè)
大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)中的應(yīng)用
隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)中的應(yīng)用越來越廣泛。它不僅能夠幫助企業(yè)更好地了解市場需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，還能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更加精準(zhǔn)的營銷策略和廣告投放。 一、市場分析與預(yù)測 大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)了解市場需求和趨勢(shì)，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，企業(yè)可以更加準(zhǔn)確地把握市場動(dòng)態(tài)，從而制定更加科學(xué)的市場戰(zhàn)略和決策。 二、優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù) 通過對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以更加準(zhǔn)確地了解用戶需求和喜好，從而對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高用戶體驗(yàn)和滿意度。 三、精準(zhǔn)營銷和廣告投放 通過對(duì)用戶數(shù)據(jù)和行為的分析，企業(yè)可以制定更加精準(zhǔn)的營銷策略和廣告投放計(jì)劃，提高廣告效果和投入產(chǎn)出比，同時(shí)也能夠降低營銷成本。 四、風(fēng)險(xiǎn)管理 企業(yè)可以通過大數(shù)據(jù)分析來預(yù)測和分析風(fēng)險(xiǎn)，從而制定更加有效的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略和措施，降低企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和損失。 五、智能決策支持系統(tǒng) 大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)建立智能決策支持系統(tǒng)，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，為企業(yè)提供更加科學(xué)、準(zhǔn)確、及時(shí)的決策支持，提高企業(yè)的決策效率和準(zhǔn)確性。 六、提升員工績效和管理效率 通過對(duì)員工數(shù)據(jù)和行為的分析，企業(yè)可以更加準(zhǔn)確地了解員工的工作表現(xiàn)和需求，從而制定更加科學(xué)的人力資源管理和激勵(lì)政策，提高員工的工作積極性和效率。 綜上所述，大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)中的應(yīng)用已經(jīng)越來越廣泛，它不僅能夠幫助企業(yè)更好地了解市場需求和用戶行為，還能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更加精準(zhǔn)的營銷策略和廣告投放，提升企業(yè)的經(jīng)營效率和競爭力。 七、智能化供應(yīng)鏈管理 企業(yè)通過大數(shù)據(jù)分析能夠優(yōu)化供應(yīng)鏈管理流程，實(shí)時(shí)掌握供應(yīng)鏈狀態(tài)并作出合理預(yù)測，以提高物流效率和響應(yīng)速度。通過智能算法的運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化決策和管理決策優(yōu)化，為企業(yè)提供更高的管理效率和經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，它也能夠增強(qiáng)企業(yè)的市場反應(yīng)能力，減少風(fēng)險(xiǎn)和提高市場占有率。 八、提升用戶體驗(yàn) 企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)用戶行為進(jìn)行分析，以便更好地理解用戶需求并提供個(gè)性化的服務(wù)。這有助于提高用戶滿意度并增強(qiáng)用戶忠誠度。此外，大數(shù)據(jù)分析還可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)新的商機(jī)并提供創(chuàng)新的解決方案。 九、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和服務(wù)流程 大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的問題和改進(jìn)空間，并基于這些信息優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和服務(wù)流程。這有助于提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，同時(shí)降低成本和風(fēng)險(xiǎn)。通過利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，企業(yè)可以更準(zhǔn)確地預(yù)測產(chǎn)品生命周期和市場趨勢(shì)。 綜上所述，大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)管理和發(fā)展中發(fā)揮著越來越重要的作用。通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，企業(yè)可以提高經(jīng)營效率、增強(qiáng)競爭力并實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。三、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
四、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(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：
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，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)。
五、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。
六、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(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?？梢哉f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(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」，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。
七、大數(shù)據(jù)分析給企業(yè)
博客文章：大數(shù)據(jù)分析如何助力企業(yè)成長
隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的企業(yè)開始關(guān)注大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)發(fā)展中的重要作用。大數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更加全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，幫助企業(yè)更好地了解市場需求、提高生產(chǎn)效率、優(yōu)化資源配置等方面發(fā)揮積極作用。在這篇文章中，我們將探討大數(shù)據(jù)分析給企業(yè)帶來的具體影響和優(yōu)勢(shì)。
關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析、企業(yè)、全面、準(zhǔn)確、市場需求、生產(chǎn)效率、資源配置
首先，大數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更加全面、準(zhǔn)確的市場需求信息。通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以了解市場的整體趨勢(shì)和消費(fèi)者的真實(shí)需求，從而制定更加符合市場需求的營銷策略和產(chǎn)品策略。這不僅可以提高企業(yè)的市場競爭力，還可以幫助企業(yè)避免盲目跟風(fēng)和無效投入，降低經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。
其次，大數(shù)據(jù)分析能夠提高企業(yè)的生產(chǎn)效率。通過對(duì)生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的瓶頸和問題，從而制定更加科學(xué)、合理的生產(chǎn)計(jì)劃和調(diào)度方案。這不僅可以減少生產(chǎn)過程中的浪費(fèi)和損失，還可以提高生產(chǎn)線的利用率和產(chǎn)能，降低生產(chǎn)成本。
最后，大數(shù)據(jù)分析能夠優(yōu)化資源配置。通過對(duì)企業(yè)各個(gè)部門和業(yè)務(wù)領(lǐng)域的資源使用情況進(jìn)行分析，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)資源分配中的不合理之處，并制定更加科學(xué)、合理的資源分配方案。這不僅可以提高企業(yè)的整體運(yùn)營效率，還可以幫助企業(yè)更好地管理資源，實(shí)現(xiàn)資源的最大化利用。
綜上所述，大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)發(fā)展中的重要作用不容忽視。通過大數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以更好地了解市場需求、提高生產(chǎn)效率、優(yōu)化資源配置等方面發(fā)揮積極作用。相信隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，越來越多的企業(yè)將會(huì)認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)分析的重要性，并將其作為企業(yè)發(fā)展的重要戰(zhàn)略之一。
關(guān)鍵詞：重要性、戰(zhàn)略、發(fā)展
八、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(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。
九、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)展和提高競爭力。
（2）應(yīng)用場景上的區(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。
十、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。
