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最大的优点：直观（清晰看到数据背后的业务逻辑）、好看（视觉上直接、美观），主要分享下统计图表（图表均来自BDP个人版）的类型和优劣势。柱状图适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图，堆积图不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。条形图适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；优势：每个条都清晰表示数据，直观；延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图折线图适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。优势：容易反应出数据变化的趋势。各种数据地图（一共有6种类型）适用场景：适用于有空间位置的数据集；优劣势：特殊状况下使用，涉及行政区域；（1）行政地图（面积图）（2）行政地图（气泡图）（3）地图图表：轨迹图（4）地图图表：热力图（5）地图图表：海点图（6）地图图表：地图+柱状/饼图/条形（7）地图图表：气泡图注：制作地图图表需要经纬度信息，若只有地址信息，可以制作行政地图或者使用BDP的“地址转经纬度”功能。饼图（环图）适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。劣势：肉眼对面积大小不敏感。雷达图适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。劣势：理解成本较高。漏斗图适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的转化率。优势:在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。词云适用场景： 显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。优势：很酷炫、很直观的图表。劣势：使用场景单一，一般用来做词频。散点图适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。延伸图表：气泡图（调整尺寸大小就成气泡图了）面积图适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。延伸图表：堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的关系。指标卡适用场景：显示某个数据结果&同环比数据。优势：适用场景很多，很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。劣势：只是单一的数据展示，最多有同环比，但是不能对比其他数据。计量图适用场景：一般用来显示项目的完成进度。优势：很直观展示项目的进度情况，类似于进度条。劣势：表达效果很明确，数据场景比较单一。瀑布图适用场景：采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。劣势：没有柱状图、条形图的使用场景多。桑基图适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。旭日图适用场景：旭日图可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况，旭日图能便于细分溯源分析数据，真正了解数据的具体构成。优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据。树图适用场景：和旭日图类似；双轴图适用场景：柱状图+折线图的结合，适用情况很多，数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。优势：特别通用，是柱状图+折线图的结合，图表很直观。各种数据图表综合展示效果如下：（BDP黑色背景下的可视化效果）（BDP白色背景下的可视化效果） 
优点：具有直观、形象、生动、具体等特点。统计图可以使复杂的统计数字简单化、通俗化、形象化，使人一目了然，便于理解和比较。可直观展示统计信息属性（时间性、数量性等），对知识挖掘和信息直观生动感受起关键作用的图形结构。分类:条形图、柱状图、折线图和饼图是图表中四种最常用的基本类型。按照YonghongZ－Suite对图表类型的分类，图表类型还包括散点图、面积图、圆环图、雷达图等。此外，可以通图表间的相互叠加来形成复合图表类型。不同类型的图表可能具有不同的构成要素，如折线图一般要有坐标轴，而饼图一般没有。归纳起来，图表的基本构成要素有：标题、刻度、图例和主体等。举例：柱状图适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。扩展资料：折线图：按照时间序列分析数据的变化趋势时使用。折线图通常情况下X轴设定为时间，Y轴设定为其他指标值。分析页面浏览数，访问者数，转化数（率）等指标整体变化趋势时多用折线图。这些指标值用折线图表示之后，可以明确每小时段、天、周、月或年的变化趋势，得到类似“平时工作日的访问比较多，周末的访问比较少”，“这个月转化数较上个月下降了近10%”等分析结论。通过统计图表显示的内容很多，主要有如下几方面：（1）对比统计指标在不同地区、时间条件下的数量表现。（2）分析总体的内部结构。（3）反映现象的发展趋势。（4）揭示现象间的依存关系。（5）显示总体单位的分配状况。（6）检查计划的执行情况。（7）显示现象在地区上的分布状况。通常使用的有：比较图、表，经济指标动态曲线图，计划完成进度指示图，经济指标的函数关系图（相关图）等参考资料：百度百科——图表与数据分析百度百科——图表分析法
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）。以下是大数据具备的多重优势，其中包括：•更好的决策：在NewVantage Partners公司调查中，2%的受访者表示更好的决策是他们大数据分析工作的首要目标。此外，1%的受访者表示已开始朝着这一目标努力，0%的受访者表示取得了一些可衡量的成功，其总体成功率为0%。大数据分析可以为业务决策者提供他们所需的数据驱动的洞察力，以帮助企业开展竞争和业务发展。•提高生产力：来自供应商Syncsort公司的另一项调查发现，9%的受访者使用Hadoop和Spark等大数据工具来提高业务的工作效率。现代大数据工具使分析师能够更快地分析更多数据，从而提高个人生产力。此外，从这些分析中获得的见解通常使组织能够在整个公司内更广泛地提高生产力。•降低成本：Syncsort公司和NewVantage公司的调查均发现大数据分析正在帮助企业降低成本。近五分之三(4%)的受访者表示Syncsort公司的大数据工具帮助他们提高了运营效率，并降低了成本，NewVantage公司的调查中，约三分之二(7%)的受访者表示他们已开始使用大数据来降低成本。然而有趣的是，只有0%的受访者选择降低成本作为大数据分析的主要目标，这表明对于许多人而言，这只是一个非常受欢迎的附带好处。•改善客户服务：在NewVantage公司调查的受访者中，改善客户服务是大数据分析项目的第二个最常见的主要目标，4%的受访者表示在这方面取得了一些成功。社交媒体、客户关系管理(CRM)系统、其他客户为当今的企业提供了大量有关其客户的信息，他们很自然地会使用这些数据来更好地为这些客户提供服务。•欺诈检测：大数据分析的另一个常见用途用于欺诈检测，特别是在金融服务行业。依赖于机器学习的大数据分析系统的一大优势是它们在检测模式和异常方面非常出色。这些能力可以让银行和信用卡公司能够发现被盗信用卡或欺诈性购买，并且通常是在持卡人知道出现问题之前发现问题。•增加收入：当组织使用大数据来改善决策并改善客户服务时，增加收入通常是一个自然的结果。在Syncsort公司的调查中，超过一半的受访者(7%)表示他们正在使用大数据工具来增加收入，并根据更好的洞察力加速增长。•提高灵活性：同样，从Syncsort公司的调查报告中，7%的受访者表示大数据的好处之一是能够提高业务/IT敏捷性。许多组织正在使用其大数据来更好地调整其IT和业务工作，并且他们正在使用他们的分析来支持更快、更频繁地更改其业务战略和策略。•更好的创新：创新是大数据的另一个共同利益，NewVantage公司的调查发现，6%的高管正在投资分析，主要是作为创新和颠覆市场的手段。他们认为，如果他们能够收集竞争对手所没有的见解，他们就可以通过新产品和服务领先于其他企业。•更快的上市速度：在这些方面，很多企业表示将使用大数据来加快产品上市速度。只有8%的受访者表示这是大数据的首要目标，但6%受访者已经开始朝着这个目标努力，其中1%的受访者表示取得了一些成功。大数据的这种优势也可能带来额外的好处，例如更快的增长和更高的收入。大数据的缺点另一方面，许多企业在实施大数据分析计划时也报告了一些重大挑战。大数据缺点其中包括：•对人才的需求：数据科学家和大数据专家是IT领域最受欢迎的高薪工作者。AtScale公司的调查发现，缺乏大数据技能是过去三年来企业采用大数据面临的头号挑战。在Syncsort公司的调查中，受访者将技能和员工列为创建数据湖时的第二大挑战。雇用或培训员工可能会大大增加成本，获取大数据技能的过程需要相当长的时间。•数据质量：在Syncsort公司的调查中，处理大数据的首要缺点是需要解决数据质量问题。在他们将大数据用于分析工作之前，数据科学家和分析师需要确保他们使用的信息准确和相关，并且采用适当的格式进行分析。这大大减缓了报告流程，但如果企业不解决数据质量问题，他们可能会发现他们的分析所产生的洞察力毫无价值，甚至在采取行动时是有害的。需要进行文化变革：许多利用大数据分析的组织不仅希望在报告方面做得更好，还希望使用分析在企业内部创建数据驱动的文化。事实上，在NewVantage公司的调查中，6%的高管表示他们的公司正在创建这种新型企业文化。然而，改变文化是一项艰巨的任务。到目前为止，只有4%的受访者表示在这方面取得了成功。•合规性：大型分析工作的另一个棘手问题是遵守政府法规。企业的大数据分析中包含的大部分信息都是敏感的或个人的信息，这意味着企业在处理和存储数据时可能需要确保它们符合行业标准或政府要求。在Syncsort公司的调查中，数据治理(包括合规性)是处理大数据的第三大障碍。事实上，当受访者被要求按照从1(最重要)到5(最不重要)的等级对大数据挑战进行排序时，大数据在合规性的缺点显然是最重要等级。•网络安全风险：存储大数据(特别是敏感数据)，可以使企业成为网络攻击者更具吸引力的目标。在AtScale公司的调查中，受访者一直将安全性列为大数据的主要挑战之一，而在NewVantage公司的调查报告中，高管将网络安全漏洞列为企业所面临的最大数据威胁。•快速变化：大数据分析的另一个潜在缺点是技术正在迅速变化。组织可能面临着非常多变的情况，他们将投资于特定的技术，只是为了在几个月之后获得更好的结果。Syncsort公司的受访者将快速变化列为他们面临的潜在挑战中的第四位。•硬件需求：组织面临的另一个重要问题是支持大数据分析计划所需的IT基础设施。用于存储数据的存储空间，用于将数据传输到分析系统或从分析系统传输的网络带宽，以及用于执行这些分析的计算资源在购买和维护方面都是十分昂贵的。一些组织可以通过使用基于云计算的分析来解决此问题，但这通常不会完全消除基础设施问题。•成本：当今许多大数据工具都依赖于开源技术，这大大降低了软件成本，但企业仍然面临与人员配备、硬件、维护和相关服务相关的大量开支。大数据分析计划在预算范围内大幅度运行并且比IT经理最初预期的部署时间更长，这种情况并不少见。•难以集成遗留系统：大多数经营多年的企业已经在各种环境中的各种不同应用程序和系统中分析和存储了数据。集成所有这些不同的数据源，并将数据移动到需要的位置也会增加处理大数据的时间和费用。
没有数据分析的论文有什么意义，这个没有洗过也不是特别了解要不你问一下写过的人或者晚上去了解一下吧。
大数据分析肯定是有很多优点的，因为他不用在通过繁杂的过程就能够得到你想知道的了解的信息，但是缺点也就是说这个过程了，他已经侵犯了别人的隐私，肯定是每个人都不像要被侵犯隐私。
论文常用数据分析方法 论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧! 论文常用数据分析方法1 论文常用数据分析方法分类总结 1、 基本描述统计 频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。 描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。 分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。 2、 信度分析 信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。 Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。 折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。 重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。 3、 效度分析 效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示： 论文常用数据分析方法2 4、 差异关系研究 T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。 当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。 如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。 如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。 5、 影响关系研究 相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系，以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。 回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。 回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
