京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何快速打造一站式大数据分析平台_数据分析师
引言:舆论已经把大数据推上了巅峰,但是大数据在理论与应用之间仍存在不小距离。为了简化大数据应用难度,能否用统一的平台一站式帮助企业解决全链大数据分析的难题?针对这个问题,永洪科技经过多年的研究和探索之后给出的答案是“一站式大数据分析平台”。
近日,由由经管之家、CDA数据分析师主办的主题为“云顶之上,生态纵览”的“大数据生态纵览峰会”在北京举行。数十位来自全国各地的大数据行业知名专家、领军企业高管与上千位相关行业从业者汇聚一堂,共同探讨中国大数据行业的发展现状和未来走向。
刚刚过去的2015年,我国政府相继出台了关于积极推进“互联网+”行动指导意见和关于促进大数据战略、关于促进大数据发展的行动纲要等文件,并将实施网络强国战略和国家大数据战略写入十八届五中全会公报,将产业发展和强国之策相匹配,对十三五相关产业起到关键指导作用或者是一种关键的提示。
显然,大数据已经成为国家赢得现代竞争的战略性因素,但是,真正懂得利用大数据的企业还为数不多。正如CDA协会秘书长王霜峰所言,在实际应用中,很多企业的管理层特别是传统企业的管理层做出决策的时候更多是因为主观因素而不是靠数据分析和数据挖掘。
大数据作为一个新兴领域,在理论与实践,在技术与应用之间都存在不小的距离。可喜的是,现在已经有越来越多的企业尝试拥抱大数据。不过,如何更简单、快捷地做大数据分析?如何让业务人员也能够参与或主导数据分析、数据挖掘?
永洪科技联合创始人 谢玲
有没有一个平台能够一站式帮助企业搞定从数据准备到深度分析全链大数据分析的难题?针对这些问题,永洪科技经过多年研究和探索之后给出的答案是“一站式大数据分析平台”。在刚刚举行的永洪科技2015年度用户大会上,永洪科技正式发布了“一站式大数据分析平台”。
在“大数据生态纵览峰会”上,永洪科技联合创始人谢玲发表的《打造一站式大数据分析平台》主题演讲中指出,数据分析过程应该包括三个阶段:数据准备、探索式分析和深度分析,而永洪科技打造的一站式大数据分析平台正好对应着这三个阶段。
首先是数据准备阶段。客户在做数据分析过程中,需要对接各种类型的数据。这些数据可能来自企业各种系统数据,包括外网数据或者一些表格文本日志数据,这些数据可能相对原始一些,达不到分析的要求需要处理,例如粗粒度。这个过程是比较漫长也比较辛苦,那么是不是这个状态的数据就不可以做分析了呢?客户只需要将数据清洗成可以使用中间数据模型皆可,就可以做一个轻度建模,这就是永洪科技自服务数据准备阶段。
其次是探索式分析阶段。在这个阶段由业务人员或者IT人员来进行操作,他们可以根据需要对数据做各种组合,以及指标和维度的匹配,可以选择合适的计算方式和展现形式。谢玲分享了探索式分析一条实践经验:将建模层与业务层进行隔离才能得到一个最佳的探索式的效果。
最后一个阶段是符合客户探索模式的深度分析。当前面的一些组合分析不能满足客户的需求时,就需要做一些数据挖掘分析了。在这种场景下,客户往往面对的都是一些未知数据,它们的特征是不明显或者不能确定从哪些维度需要怎样组合才能得到所希望的深度分析,这个时候,就需要利用挖掘算法来支撑。
深度挖掘是很多客户可望而不可求的能力,毕竟深度挖掘并非一般人能玩的转,而CDO又是行业里的稀缺人才。但是,很多时候客户确实需要一些数据挖掘的算法来解答一些问题。
永洪科技一直也在思考对策:除了探索式分析之外,一站式大数据分析平台还能够让业务用户轻松使用深度分析。例如,归类、分类、回归和时序等重要环节。
谢玲指出,正是因为看到了客户的数据分析存在这三个阶段,永洪科技才顺应需求打造出现在的一站式大数据分析平台,希望给用户提供解决全链大数据分析问题的一致性体验。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04