一、大數據分析如何創業？

基本分析

大數據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絡社會關注的熱點，把握住了熱點成功的概率相對大一些。

賣點1——賣數據

比如你是商家要做廣告，但是在那個平臺做廣告好呢？是百度還是其他公司的網站呢？那個網站性價比比較高呢？這個可以通過大數據決解。再比如你是商家，可以通過大數據知道現在消費者最關心商品和最關心的服務和要求。

賣點2——賣數據分析

通過數據處理分析后得出的趨勢分析，比如搜索股票數據的人越來越多是不是證明市場越來越火爆，進入牛市概率大，反之則可能是熊市。

賣點3——某個行業數據分析

比如上面說的股市，還可以通過每個行業的股票代碼名稱進行趨勢分析，越多人搜索的行業當然是熱點，可以做成一套數據分析軟件動態更新收費。

賣點4——客戶要求定制的數據

可以按照客戶的要求，賣一些客戶需求的數據或者經過加工的大數據處理軟件。

最后總結

因此總的來說大數據主要有3個賣點：一是賣數據；二是賣數據分析；三是賣客戶定制數據。

二、大數據分析考研如何？

你可以重點考慮應用統計碩士的大數據分析方向。 至于擇校，你可以重點考慮中央財經大學等。中央財經大學在國內最早發起大數據分析碩士培養，與北京大學、中科院大學、中國人民大學、首都經濟貿易大學共同舉辦。

三、cbda大數據分析前景如何？

前景很不錯。大數據作為一種重要的戰略資產，已經不同程度地滲透到每個行業領域和部門，其深度應用不僅有助于企業經營活動，還有利于推動國民經濟發展。 大數據是指一般的軟件工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據，一般以“太字節”為單位，大數據之“大”，并不僅僅在于“容量之大”，更大的意義在于：通過對海量數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來“大知識”、“大科技”、“大利潤”和“大發展”。信息管理專家涂子沛在其專著中如是定義大數據。

四、如何用大數據分析股票？

用大數據分析股票需要做到以下三步：

第一步，從行業角度去跟蹤大數據變化，比如：行業新聞、行業動態等等，因為它會對整個行業板塊上市公司都會造成影響。就像當年的“毒奶粉”事件，這種新聞對乳制品的上市公司構成非常強有力的影響。

第二步，從公司的基本面出發，追蹤其經營管理層人員更替、經營范圍變更、財務報表的變化、年報、季報、月報等。這些大數據，不需要太多的精力，就能跟上，很容易通過各種軟件獲得，幾乎大同小異，但是一定要注意小細節的變更。

第三步，從公司的股價下手，因為不是所有的動態數據都能及時反應在基本面或行業上的。

五、oppo手機如何關閉大數據分析？

1.

首先第一步就是打開oppo手機主界面，然后下拉狀態欄;

2.

然后第二步就是在桌面找到設置選項;

3.

接著選擇雙卡與移動網絡，之后找到互聯網大數據分析，最后點擊關閉即可。僅參考

六、如何考大數據分析師？

報考大數據分析師證書的流程一般包括以下幾個步驟：

首先，了解相關考試要求和報名時間，可以通過官方網站或相關機構了解。

其次，準備相關材料，如身份證、學歷證明、報名費等。

然后，填寫報名表并繳納報名費，可以選擇線上或線下報名方式。

接下來，參加考試，根據考試安排前往指定考點進行筆試或機考。

最后，等待成績公布和證書領取，一般會在一定時間內公布成績并發放證書。需要注意的是，具體流程可能會因地區和考試機構而有所不同，建議提前了解并按要求完成報考流程。

七、大數據時代如何進行數據分析？

數據分析主要有哪些思維？學習的路線是怎么樣的？

為了提供一個簡單的方向指引，讓數據分析思維的學習過程更加有趣，我做了一幅數據分析思維九段路線圖，你可以把學習的過程當作一種游戲，享受段位升級的樂趣。

編輯切換為居中

添加圖片注釋，不超過 140 字（可選）

在段位升級的過程中，如果你理解起來感覺比較吃力，那么應該沉下心來，認真地先把基礎打好，積累更多的數據分析經驗。

DataFocus 企業大數據BI分析系統，讓數據分析像搜索一樣簡單

1. 初段：目標思維

做數據分析，首先要一定明確目標，以終為始。

只有明確目標，才不會迷失方向，就像導航軟件，如果沒有設置目的地，那么它是沒法告訴你路線圖的。

目標思維主要體現在以下 3 個方面：

（1）正確地定義問題

比如說，小明聽了煎餅大媽月入 3 萬的故事，心里就想：為什么煎餅大媽月入 3 萬？

這個問題的定義，應該是關注「月入 3 萬」，而不是「煎餅大媽」。

也就是說，小明想的應該是「如何實現月入 3 萬」，而不是「如何變成煎餅大媽」。

（2）合理地分解問題

比如說，煎餅大媽如何實現月收入 3 萬？

這是一個比較大的問題，可以進行細分，因為收入等于訂單數乘以客單價，所以把這個問題細分為兩個小問題：

a. 如何實現一個月賣 5000 個煎餅？

b. 如何實現平均每個煎餅賣 6 塊錢？

（3）抓住關鍵的問題

在不同的發展階段，關鍵問題是不一樣的。

比如說，對煎餅大媽來講，剛開始做的時候，關鍵問題是：如何選擇人流量大的好地段？

當選好地段之后，關鍵問題就變成：如何提高路人來購買的概率？如何提高客單價？如何提高重復購買率？

總之，數據分析的目標，就好比槍上的瞄準器，如果沒有瞄準器，槍照樣可以打，但是有了瞄準器，槍才可以打的更準。

2. 二段：對比思維

有人說：

在數據分析中，沒有對比，就沒有結論。

比如說，小明某次期末考試的成績不好，英語只得了 30 分，小明的媽媽對他說：“你上次考試英語考了 70 分，這次怎么就考得這么差？你看你的同班同學，這次都考 80 分以上。”

常見的對比思維有以下 5 種：

（1）跟目標對比

（2）跟上個月比

（3）跟去年同比

（4）分渠道對比

（5）跟同類對比

數據分析的過程，就是在明確目標之后，通過對比等思維，找到問題的原因，得出分析的結論，提出可行的建議，從而起到幫助決策和指導行動的作用。

3. 三段：細分思維

有人說：

在數據分析中，細分是數據分析的靈魂，無細分，毋寧死。

比如說，小明某次考試的總成績不好，細分一看，發現其他科目的成績都不錯，只有英語成績特別差，只得了 30 分，從而拉低了整體的成績。

常見的細分方法有以下 5 種：

（1）按時間細分

（2）按空間細分

（3）按過程細分

（4）按公式細分

（5）按模型細分

在運用細分思維解決問題的過程中，要做到有的放矢，圍繞數據分析的目標，找到合適的方法，不要像無頭蒼蠅一樣到處亂撞。

當發現數據異常時，嘗試從不同的維度進行細分，這樣既能鍛煉你的數據分析思維，又能加深你對業務的理解。

DataFocus 企業大數據BI分析系統，讓數據分析像搜索一樣簡單

4. 四段：溯源思維

做數據分析的時候，要多問幾個為什么，追根溯源，在數據源尋找可能隱藏的邏輯關系和解決方案。

比如說，小明把自己每天的行動數據，都用 Excel 詳細記錄下來，其中包括每一時段的情緒數據。小明做復盤總結的時候，發現有一天情緒數據特別低，然后連續問了幾個為什么：

（1）為什么這一天情緒數據特別低？

因為那一天小明上當受騙了。

（2）為什么會上當受騙？

因為騙子用生命安全來嚇小明。

（3）為什么騙子能嚇到小明？

因為小明擔心自己的生命安全。

（4）為什么小明會擔心生命安全？

因為求生是人類的本能反應。

（5）為什么人會有求生的本能？

因為人的大腦分為：年代久遠的本能腦、相對古老的情緒腦和非常年輕的理智腦。

理智腦對大腦的控制能力很弱，大部分決策往往源于本能和情緒，而非理智。

到這一步，小明找到了自己上當受騙的根本原因，在于自己當時沒有控制好自己的大腦，所以失去理智。

針對這個問題，小明運用「控制兩分法」，并在腦海中反復進行演練，然后在實踐中進行校正，實現與情緒的和平共處，從而更加理智地面對紛繁復雜的世界。

如果你經常運用溯源思維，就能提升數據的敏感度，并加深對業務的理解。

5. 五段：相關思維

相關思維，就是尋找變量之間相互關聯的程度。

比如說，有一家超市的數據分析師發現，跟尿布一起購買最多的商品竟然是啤酒，啤酒和尿布有什么關聯呢？

采訪小明的爸爸，他說自己下班后，給小明的妹妹買尿布的同時，也會購買自己喜歡喝的啤酒。

如果一個變量改變的時候，另一個變量也朝著相同的方向發生變化，那么我們就說這兩個變量之間存在正相關性。

運用相關思維，通常包括以下 3 個步驟：

（1）收集相關數據

（2）繪制散點圖形

（3）計算相關系數

需要注意的是，相關不等于因果。即使兩個變量之間相關，也不代表其中一個變量的改變，是由另一個變量的變化引起的。

比如說，國家的諾貝爾獎數量，與巧克力消費量之間呈現正相關關系，但這并不是說，多吃巧克力有助于獲得更多的諾貝爾獎。

一種合理的解釋是，諾貝爾獎的數量與巧克力的消費量，很可能都是由其他變量導致的，例如國民的受教育程度和富裕程度。

編輯切換為居中

添加圖片注釋，不超過 140 字（可選）

6. 六段：假設思維

胡適先生說過：

這句話非常適合用在數據分析領域。

大膽假設，就是要打破既有觀念的束縛，掙破舊有思想的牢籠，大膽創新，對未解決的問題提出新的假設。

小心求證，就是基于上面的假設，用一種嚴謹務實的態度，尋找真相，不能有半點馬虎。

比如說，有一天小明去買水果，跟賣水果的阿姨說：

“阿姨，你這桔子甜不甜？”

阿姨：“甜啊，不信你試試。”

小明：“好，那我試一個。”

小明剝開一個桔子，嘗了一口說：

“嗯，不錯，確實挺甜的，給我稱兩斤。”

運用假設思維，通常包括以下 3 個步驟：

（1）提出假設

（2）統計檢驗

（3）做出判斷

大膽假設并非絕對可靠，但是通過小心求證，我們可以更好地認識世界上的許多現象，從而得出更有價值的分析結論。

DataFocus 企業大數據BI分析系統，讓數據分析像搜索一樣簡單

7. 七段：逆向思維

到了七段，你已經具備比較豐富的數據分析經驗，此時如果想要進一步有所突破，就得打破常規，具有逆向思維的能力。

比如說，有一天小明去買西紅柿：“阿姨，你這西紅柿多少錢一斤？”

阿姨：“兩塊五。”

小明挑了 3 個放到秤盤：“阿姨，幫我稱一下。”

阿姨：“一斤半，3 塊 7 毛。”

小明去掉其中最大的西紅柿：“做湯不用那么多。”

阿姨：“一斤二兩，3 塊。”

小明拿起剛剛去掉的那個最大的西紅柿，付了 7 毛錢，扭頭就走了。

你看，本來是阿姨想占小明的便宜，虛報重量。但是，小明利用逆向思維，反而讓阿姨吃了啞巴虧。

常見的逆向思維有以下 5 種：

（1）結構逆向

（2）功能逆向

（3）狀態逆向

（4）原理逆向

（5）方法逆向

理解這些逆向的方法，有助于你打開數據分析的思路，不斷提升自己的可遷移能力，尤其是底層的思維能力，做到以不變應萬變。

8. 八段：演繹思維

演繹思維的方向是由一般到個別，主要形式是「三段論」，由大前提、小前提、結論三部分組成。

比如說，小明不僅知道：金屬都能導電；而且知道：銅是一種金屬；所以小明可以得出結論：銅能導電。

運用演繹思維，應該遵循 5 項基本原則：

（1）不要出現第四個概念

（2）中項要能向外延伸

（3）大項和小項都不能擴大

（4）前提都為否，結論不必然

（5）前提有一否，結論必為否

掌握以上基本原則，能幫你建立更加嚴謹的數據分析思維。

9. 九段：歸納思維

歸納思維的方向與演繹正好相反，歸納的過程是從個別到一般。

比如說，小明先知道：金、銀、銅、鐵等金屬分別能導電，然后歸納出一個結論：所有金屬都能導電。

這個過程，是先接觸到個別事物，然后再進行歸納總結。

常見的歸納方法有以下 5 種：

（1）求同法

（2）求異法

（3）共用法

（4）共變法

（5）剩余法

這些方法是我們獲取新知識的重要途徑，不過需要注意的是，很多案例和故事都說明，有限的觀察并不等于真理。

為了避免以偏概全，我們還要加強歸納思維的訓練，積累更多實戰的經驗，這樣歸納總結出來的結論，才能經得起時間的考驗，才會更有現實意義。

通過歸納總結，得出有價值的分析結論，這既是數據分析的終點，也是數據分析的起點，形成一個正向的循環系統。

最后的話

正確的思維能力，是做好數據分析的必備條件，這也是很多人相對比較欠缺的一種能力。

要想成為一個有洞察力的人，就要多學習、多思考、多總結、多實踐，通過刻意練習，舉一反三，把數據分析的思維，應用到日常的工作和生活中去，逐漸提升自己的數據分析思維能力。

DataFocus 企業大數據BI分析系統，讓數據分析像搜索一樣簡單

八、教育大數據分析平臺如何查排名？

教育大數據分析平臺可以從積分排名中查。

九、做大數據分析應該如何選電腦？

選電腦之前，先理清楚自己拿這個電腦做什么。

基于題主的問法，冒昧地猜測：題主是正準備入行，以學習為主吧。

如果是學習的成分大于工程實踐。從電腦使用上來說，一般用于兩個目的：大數據平臺（大數據存儲、處理），和數據分析方法（建模、編程、可視化等）。

一、大數據平臺。基本上圍繞 Hadoop 生態，一系列工具。學習他們，先從單機開始，一個一個地部署、配置、測試，然后通過程序或工具對數據進行操作（添加/插入，更新，查找，Map/reduce 等等）。坦率地說，對機器要求并不高，但是最好是基于 Linux 操作系統之上。

然后，配置多個虛擬機，學習部署和配置分布式條件下的大數據平臺。你會很有成就感的。這樣的話，對于機器的配置要求就要高一些，建議不要低于32 GB 內存。

二、數據分析方法。根據題主的發展目標，有不同層次的學習。比如，工具類，QlikView, Tableau等；或者，學習基于 Python, R 等語言的編程。但是不管哪一種，在學習階段，對電腦的要求都不是必須很高，普通的就可以了。

如果，你想要更多地用于深度學習，那么對計算性能要求就要高一些，GPU 的配置是必須的，最好高一些（用金錢換時間），這個有點貴哦。否則，調整一次參數，你得等很長時間。

說實在的，一個人想要在短時間內同時把兩方面的知識學精，是有相當難度的。

簡單總結一下，如果是學習為主的話，大數據平臺要求內存高一點，萬元電腦足矣；如果深度學習的話，GPU 的配置高一點，一萬元勉強吧。如果魚和熊掌兼得，一萬元難啊。

如果是工程實踐的話，建議大數據平臺租用云平臺，按使用收費；數據分析用一臺內存和GPU高一點的工作站，一萬元夠嗆。

十、大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型？

無論是產品經理、運營、還是數據分析師在日常工作中, 都需要構建一個完整的指標體系, 但由于經驗或者對業務的熟悉程度, 互聯網人經常會遇到下面的問題:

1）指標變成滿天星：沒有重點、沒有思路，等指標構建完成了也只是看到了一組數據，各有用處，卻無法形成合力，最終不僅浪費了開發人力，也無益于業務推動；

2）指標空洞不落地：需求中沒有幾個具體的指標，需求空洞，無法落地。

正是上面的原因，產品經理, 運營和數據分析師與數據開發的矛盾不斷的激化，所以一個完整的搭建數據指標體系框架和方法是非常重要的。在此，為大家推薦一種實用的 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這個五個單詞的縮寫，分別對應用戶生命周期中的5個重要環節。

1. A拉新：通過各種推廣渠道，以各種方式獲取目標用戶，并對各種營銷渠道的效果評估，不斷優化投入策略，降低獲客成本。利用這個模塊可以很好幫助市場推廣部門比較各個渠道的拉新效果，評估新用戶的用戶質量。
2. A活躍：活躍用戶指真正開始使用了產品提供的價值，我們需要掌握用戶的行為數據，監控產品健康程度。這個模塊主要反映用戶進入產品的行為表現，是產品體驗的核心所在。
3. R留存：衡量用戶粘性和質量的指標。
4. R轉化（變現）：主要用來衡量產品商業價值。
5. R傳播：衡量用戶自傳播程度和口碑情況

三、AARRR在指標體系中的應用

如果我們利用AARRR 框架去構建可以判斷《隱秘的角落》的是否受歡迎：

1. 拉新

我們需要去評估現在這部劇在每一個投放的渠道拉來的新用戶情況是否有達到預期, 因為這部劇最開始的用戶進來的都是新用戶, 所以前期的新用戶的觸達情況是后期是否這部劇火爆的關鍵所在。

監控新用戶的增長曲線, 有助于我們及時發現問題, 利用用戶反饋等改進。

2. 激活

當這部劇的新用戶來的時候, 很關鍵的是這些用戶有沒有在以后的時間看這部劇, 看的時間是怎么樣的, 看的頻率是怎么樣, 每次看這部劇的時候是不是都經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：統計日新增用戶次日仍然使用產品的用戶數量占總新增用戶數量的比例；
• 7天留存：統計日新增用戶第七天仍然使用產品的用戶數量占總新增用戶數量的比例；
• 30天留存：統計日新增用戶第七天仍然使用產品的用戶數量占總新增用戶數量的比例

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，前幾秒還在調整相機，微笑著給岳父岳母擺姿勢準備拍照，下一秒就將岳父岳母推下懸崖,。

片頭的懸疑給了用戶很強的刺激作用, 也就是上面的"酬賞", 讓用戶會想著去看下面發生了什么, 于是就是上面的"投入", 不斷投入, 也就提升了留存

4. 付費變現

劇的收入應該包括點播(提前看結局購買的特權費用), 流量變現收入(廣告), 這個收入真心不了解, 應該還有很多其他方面的收入, 從數據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, 除了本身的的情節引人入勝以外, 自傳播也貢獻了很大的原因, 當"一起去爬山吧" 這種在各大社交媒體上瘋傳時, 傳播帶來的增長就需要用數據去科學的衡量:

如果希望掌握更多數據分析的萬能模型，學會行業頭部大廠的數據分析套路，歡迎參與知乎知學堂與合作方聯合推出的「京東互聯網數據分析實戰訓練營」，接受大廠分析師一對一輔導、踏上面試直通車。訓練營限時體驗價 0.1 元，不容錯過：

--

文章內容來自公眾號：Data Science數據科學之美，已獲作者授權。轉載請聯系原作者。