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數據分析分析技術范文1
關鍵詞：大數據 智能 數據分析
中圖分類號：F503 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）04（a）-0021-01
對于數據分析來說，其主要的目的就是通過對數據的分析去發現問題或預測趨勢。從數據鉆取、大規模分析的技術手段、以及算法執行上來說，大規模分析是和小規模數據在技術上是有很大差異的。想要探究大數據下的智能數據分析技術，首先要對數據分析這一概念進行深入研究。
1 數據分析
數據分析的過程其實簡單的說就是做報告，做什么樣的報告反映什么樣的指標。最開始的時候基本上是data processing。例如零售行業來說，最主要的指標就是庫存、銷售同比增長情況、利潤同比增長情況、促銷率等等。對于不同的行業會有不同的相關的KPI需要跟蹤，所以報告的內容也會有所側重，但是只要你一個行業做久了，熟悉了套路之后，基本上就是以同樣的方法開展。
對于數據分析，如果公司部門分的比較細的（例如可能有建模組），那么做數據分析可能永遠都是做data processing了。對于模型的分析，需要你對業務有了深入的了解就可以建立一些模型出來（例如推薦模型）等等。
數據分析主要涉及的技能：
（1）數據庫的能力。越全面越好，如果不是理工科的，最起碼要會select那些簡單的查詢語句。
（2）EXCEL、PPT的能力。報告的呈現一般都是Excel+PPT的形式，最好VBA，這樣就可以將很多人工的工作轉化為自動化的能力，提高工作效率，領導也對你刮目相看，自己也有更多空余的時間準備其他方面的知識。
（3）市場分析能力。學會觀察市場的走向和關注的內容，例如零售行業，現在大家都對CRM很熱衷，那相關的分析方法和方式是怎么樣的，你要自己去了解。從來不會有人手把手的將所有東西都告訴你，你必須自己學會去增長知識。
（4）一些會計的知識。因為通過以上分析，就是會計管理的一部分內容，最后還是公司盈利問題。有興趣的也可以去看看戰略管理方面的，對于做數據分析也很有好處的說。
綜合來看，可以說數據分析=技術+市場+戰略。
2 如何培養數據分析能力
理論：
基礎的數據分析知識，至少知道如何做趨勢分析、比較分析和細分，不然拿到一份數據就無從下手；
（2）基礎的統計學知識，至少基礎的統計量要認識，知道這些統計量的定義和適用條件，統計學方法可以讓分析過程更加嚴謹，結論更有說服力；
（3）對數據的興趣，以及其它的知識多多益善，讓分析過程有趣起來。
實踐：
（1）明確分析的目的。如果分析前沒有明確分析的最終目標，很容易被數據繞進去，最終自己都不知道自己得出的結論到底是用來干嘛的；
（2）多結合業務去看數據。數據從業務運營中來，分析當然要回歸到業務中去，多熟悉了解業務可以使數據看起來更加透徹；
（3）了解數據的定義和獲取。最好從數據最初是怎么獲取的開始了解，當然指標的統計邏輯和規則是必須熟記于心的，不然很容易就被數據給坑了；
（4）最后就是不斷地看數據、分析數據，這是個必經的過程，往往一個工作經驗豐富的非數據分析的運營人員要比剛進來不久的數據分析師對數據的了解要深入得多，就是這個原因。
3 大數據
大數據就是通過統計分析計算機收集的數據，在人們可能不知道“為什么”的前提下，了解到事物的狀態、趨勢、結果等“是什么”。
對于大數據，一直來說，數據規模導致的存儲、運算等技術問題從來不是最重要的瓶頸。瓶頸只在于前端數據的收集途徑，以及后端商業思想引領的模型和算法問題。早期的各類OLAP工具已經足夠了，后來類似海杜普這樣的研究則徹底降低了分布式數據的架構成本和門檻，就徹底將大數據帶入了一個普及的領域。
從技術層面說，大數據和以前的數據時代的最大差異在于，以前是數據找應用/算法的過程（例如各大銀行的大集中項目，以及數據建倉），而大數據時代的重要技術特征之一，是應用/算法去找數據的過程，因為數據規模變成了技術上最大的挑戰。
大數據的特點：
（1）大數據不等同于數據大，我們處理問題是根據這個問題的所有數據而非樣本數據，即樣本就是總體；不是精確性而是混雜性；不是因果關系而是相關關系。
（2）大數據應用的幾個可能：當文字變成數據，此時人可以用之閱讀，機器可以用之分析；當方位變成數據，商業廣告，疫情傳染監控，雅安地震時的谷歌尋人；當溝通變成數據，就成了社交圖譜。一切都可以量化，將世界看作可以理解的數據的海洋，為我們提供了一個從來未有過的審視現實的視角。
（3）數據創新的價值：數據的再利用。例如重組數據：隨著大數據出現，數據的總和比部分更有價值，重組總和和本身價值也比單個總和更大；可擴展數據：在設計數據收集時就設計好了它的可擴展性，可以增加數據的潛在價值；數據的折舊值：數據會無用，需淘汰更新；數據廢氣：比如語音識別，當用戶指出語音識別程序誤解了他的意思，實際上就有效的訓練了這個系統。
總之，大數據是因為對它的分析使用，才產生和體現它的價值，而不是因為其用到了突出的技術和算法才體現了它的價值。
4 大數據下的智能數據分析
在大數據的背景下，必須考慮數據之間的關聯性。一個單獨的數據是沒有意義的，實際中，選擇處在兩個極端的數據往往更容易找出它們之間的聯系，把它們放在一個框架中看才能發現問題。因此，可以用以下四種方法在大數據背景下進行智能數據分析：
（1）從解決問題的角度出發收集數據；
（2）把收集的數據整理好，放入一個框架內，并利用這個框架幫助決策者做出決定；
（3）評估決定與行動的效果，這將告訴我們框架是否合理；
（4）如果有新的數據出現，我們將考察能否利用它對前面三步做出改進，以及我們今天是否還需要收集更多種類的數據。
5 結語
數據分析的最終目的是幫助業務發現問題并解決問題，提升公司價值，而這些是從數據發覺的，而不是盲目下結論。每家公司都有自己業務生產的數據，通過數據分析、同比環比、漏斗分析及模型等，發現業務上存在的問題，幫助公司業務的優化。
參考文獻
[1] 李貴兵，羅洪.大數據下的智能數據分析技術研究[J].科技資訊，2013（30）.
數據分析分析技術范文2
隨著信息技術的發展以及計算機的數據存儲和處理能力的提升，數據分析技術的應用領域逐漸拓展，各種技術也日趨成熟。目前，在數據挖掘分析技術上已經形成了較為完備的體系，在大多數行業的業務數據分析領域已經形成了固定的技術模式。
1數據源準備
數據源是數據分析技術應用的重要前提，數據來源關系到各種業務分析所需要的數據是否齊全、原始數據質量是否可靠、數據提供的性能方面是否滿足相關要求等。對于不同的行業領域，數據來源的渠道各不相同，對于數據分析應用而言，也需要在眾多的數據中選取合適的部分進行后續加工和處理。對于大多數信息化技術應用比較廣泛的企業而言，主要的業務運營數據源都可以從自身的信息管理系統中取得，如業務支撐系統、企業資源規劃和管理系統以及流水線作業信息管理系統等。有部分數據信息是從非常專業的系統中直接采集到的，如專業調度系統、電話交換機以及生產線控制系統等。從這些系統中，可以取得企業運營過程中的基礎信息和關鍵數據，這些數據通常是最能真實客觀地反映企業運行情況。此外，數據獲取的成本也比較低，穩定性和質量比較好，并且易于管理和重構。然而，就經營分析的角度而言，從企業內部提供的數據還不能滿足全方位分析的需要，需要從企業外部獲取必要的信息。比如為了深入了解客戶的信息，就需要進行相應的市場調研工作，設計一些調查問卷，搜集與業務開展和經營相關的重要信息。另外，在某些特定的場合下，還有可能還需要從其它一些外部渠道去集中獲得一些有關客戶和市場的數據信息，目前有不少機構專門從事市場信息數據提供的服務工作。從企業外部獲得的業務數據往往是針對性較強，有較高利用價值的信息。但這些信息的真實性、穩定性程度就比內部的數據源要低，并且數據獲得的成本相對比較高。
2數據倉庫技術的應用
目前，數據倉庫技術對于大多數經營業務數據分析任務而言，是必備的基礎條件之一，尤其是對于規模較大、業務開展較廣泛的企業。由于日常運營涉及到的數據來源和種類較多、數據量較大，在進行數據分析處理時需要對原始的信息進行大量的加工處理工作，因此數據倉庫技術的應用就是必然的選擇。應用數據倉庫技術的主要目的是將原始的數據源按相應的要求進行轉換并按專門設計的數據結構進行存儲。數據倉庫技術對原始數據加工處理流程目前一般稱為ETL，即抽取(Extract)、轉換(Transform)和加載(Loading)。抽取過程是指從各類原始的數據源獲取數據的過程，綜合考慮信息系統的處理性能和數據時效性以及分析應用需求等因素，數據抽取過程可以是實時的，也可以是非實時的。對于抽取出的數據需要進行一定的轉換處理，才能夠進行后續的應用，轉換過程主要是根據后期應用需求將原始的數據進行過濾、異常處理后再進行格式變換、維度調整以及初步分類匯總等處理。數據加載過程就是將處理后的數據裝載到倉庫模型中，并根據應用需求進行數據關聯關系的調整以及性能優化。在一些專題分析應用場合，還可以將已經加載至數據倉庫中的數據進行進一步的歸納處理，形成相關主題的數據集市，以提高數據的可用程度。
數據分析方案的設計和實施
數據倉庫建設完成之后，為了實現業務分析的目標，就可以考慮實施一些數據分析方案，選擇合適的分析方法和工具建立相應的模型，對數據進行處理，最終得到能夠支持業務經營分析的關鍵信息，這一步對于整個業務數據分析工作而言是一個關鍵點。數據分析建模工作不僅需要掌握相關分析方法技術，更需要對業務背景和業務分析目標有充分的認識。因為數據分析挖掘建模方法沒有嚴格的定律可以遵循，往往需要在實踐中運用一些基本的方法去探索影響業務目標的關鍵因素，并且需要長期跟蹤業務發展情況，不斷地完善模型、調整相關參數，才能夠得到能正確輔助經營決策制定的方案。此外，隨著業務運營模式的調整和市場環境的變化，業務分析模型還可能隨時需要重構并且反復驗證。目前用于數據挖掘分析的方法有很多，從基本的數理統計方法到目前研究比較廣泛的神經網絡、遺傳算法等。但是并不是越復雜的算法效果越好。在很多場合下，應用較為簡便的方法得出的結論更易于描述業務信息，便于理解以及實踐操作?，F在市場上用于進行數據挖掘和統計分析產品也比較豐富，比較典型的分析工具如SPSS、SAS、STAT等，在一些行業應用領域，還有更加專業的數據分析工具和軟件包可供使用。在實際運用過程中，可以根據數據分析的需求和應用范圍進行選擇。
互動點播業務的業務分析需求
以及數據分析方案設計目前，有線電視運營商在互動點播業務開展過程中關注最多的經營目標是如何提高用戶對服務的認可程度、擴大用戶規模、避免用戶流失以及提升用戶的業務貢獻價值等方面。在這個過程中同時也需要對點播內容的使用情況進行分析，判斷哪些產品的點播頻率比較高，以便進行內容安排方面的調整。為了支撐互動點播業務經營分析的目標，首先需要初步選擇可能對點播業務使用頻率影響比較大的一些關鍵性因素，并且判斷哪些信息是有手段可以收集到的，以及從哪些渠道收集等等。這個過程通常需要對基礎業務有一定的認識，此外還需要對信息數據的分布和管理有相應的了解。通常情況下，對于大多數有線電視運營商而言，目前都在建設和使用業務支撐系統。互動業務分析所需要的基礎信息大多數都可以從業務支撐系統中獲取，例如從客戶關系管理平臺中可以收集到用戶的基本信息，如客戶名稱、聯系方式、業務使用的地址等。另外，客戶開通的業務信息以及訂購的各種產品信息、業務變更記錄信息以及終端信息等基本上都可以從業務支撐系統中獲取到。經過一些信息轉換和匯總，我們就可以了解到用戶業務的在網時間、消費情況、訂購記錄、離網情況等。從這些基本信息里面可以選擇一些業務上感興趣的因素進行統計分析，以歸納總結出經營分析相關的業務特征。對于互動點播業務相關的另外一些信息，如客戶的點播行為記錄，一般就不是直接從業務支撐平臺上進行采集到。這些數據的來源通常是在互動業務管理平臺中，用戶在終端上進行點播操作后，互動業務管理平臺會記錄下與用戶點播操作相關的信息。從這些記錄中，我們可以了解到用戶的點播時間、點播內容、收看時間等等。根據點播的內容，可以在互動業務內容管理平臺上關聯到其價格、類型、上線時間等信息。綜合上述信息后，就可以整理出互動點播業務的使用記錄，通過統計分析可以發現用戶點播的時間、內容偏好和使用量發展趨勢等數據，這些數據可以幫助判斷系統的容量以及內容的受歡迎程度等信息。最后，為了綜合評估互動業務的發展情況，發現與業務分析目標關聯較大的一些因素，可以綜合用戶的業務記錄信息和點播使用情況進行模型構造，并且對結果進行驗證和評估，以得到對決策分析有價值的信息。
互動點播業務的數據分析方案的實施應用
根據業務數據分析基本方案設計的思路，可以著手開始實施相應的分析方案。在本文中主要介紹兩類數據分析應用案例，一個是基于基礎點播行為數據進行的統計分析應用，另外一個是根據用戶點播行為數據以及基礎業務數據綜合分析影響用戶的互動業務在線情況的因素。
1用戶點播行為數據分析案例
為了了解點播業務的使用情況，可以根據用戶的點播行為記錄進行數據挖掘分析，以實現總結互動點播內容、時段和使用量趨勢等業務特征的分析目標。根據方案設計的結論，從互動業務管理平臺中可以取得這類業務分析所需要的全部源數據。但是，互動業務管理平臺中的點播記錄通常全部是以文本記錄的方式保存的，并且由于點播記錄的數量較大，一般按照記錄數量或者時間間隔進行了拆分。為了利用這些信息就有必要進行相應的數據抽取轉換工作。在實際應用中可以使用預先設計的腳本定時從互動業務管理平臺中進行數據的抽取，然后經過簡單的類型變換后加載至數據倉庫中。為了達到分析目標，主要抽取的信息有產生用戶點播記錄的用戶ID、點播內容的代碼及分類信息、點播的開始和結束時間等等。原始的點播記錄信息轉換后，就可以進行下一步的主題分析準備了，例如可以按照點播的時段、點播的內容，以及用戶區域等信息進行不同維度的數據分析。圖2是對互動點播類業務按每日播頻率進行的一個分類統計后用SAS統計工具生成的圖形，在生成統計數據前需要從原始數據中分離出點播時段信息，并行分類匯總。從圖2中可以發現，點播頻率在一天之中的大致分布規律。從點播總量上看，每天點播頻率最高的時段是在18:00至22:30左右，峰值在21:00到22:00左右出現，此外在中午12:00左右也有一個高峰時期。點播頻率最低的時段大約在3:00至5:00左右。根據每天點播業務頻率的分布情況，可以進行相應的網絡容量分析，比如通過業務高峰數值可以評估出互動點播平臺的并發容量是否足夠。另外，根據每日點播頻率的分布特征，可以安排相應的業務運營工作部署。例如在業務高峰時段可以集中投放一些廣告、通知信息，而一些系統割接和調試工作盡量應安排在使用頻率較低的時段內進行。如果需要了解一些特殊的節假日的點播頻率分布特征，可以在原始數據中進行重新過濾篩選，生成類似的頻率分布圖并與圖2進行比對，然后分析其特點。從互動業務點播數據還可以按內容代碼維度進行分析，以統計出與互動視頻節目內容相關的數據，也可以將不同維度的數據進行組合分析，進一步挖掘出業務方面感興趣的信息。
2影響互動業務用戶在線狀態因素的綜合分析案例
互動業務經營分析的另外一個重點就是用戶的流失特點分析，其目的在于找到影響用戶在線狀態的主要因素，并且根據這些信息和目前的業務狀態去預測未來一段時間內可能流失的用戶情況。另一方面可以針對影響用戶在線狀態的主要因素實施有針對性的市場營銷策略，盡可能避免用戶流失情況的產生。此外，在通過分析影響互動在線狀態的主要因素后，也可以從中發現進一步發展擴大用戶規模的一些線索。為了實現上述業務目標，首先需要確定分析數據來源。由于是綜合因素分析，首先需要使用業務支撐系統中用戶的互動業務狀態變更信息以及其它一些屬性特征信息。此外，用戶的點播行為數據也是一項重要的數據源，因此也需要引入到模型中。由于最終目的是需要分析影響用戶在線狀態的主要因素，而在某一個觀測時間點用戶的在線狀態一般認為是一個二值型的變量，因此可以使用邏輯回歸(logisticregression)方法進行建模。然后將在此時間點前一個時段的用戶點播次數、用戶的在網時長、終端特征等作為自變量。在本案例中，按照某一個時間段內用戶在線狀態是否發生變更這一特征，選擇一個用戶的樣本使用SAS軟件的proclogistic過程進行分析。SAS的分析報告中還給出了模型的相關參數以及各變量的參數估計情況。根據分析結果中的卡方值和P值可以了解模型對數據的適配性和穩定性。從分析結果給出的參數估計信息中可以了解不同自變量對于互動用戶在線狀態的影響情況。用戶的點播次數、在線時長以及終端屬性等參數都會影響到用戶的在線狀態。從參數估計中可以看出點播次數較高的用戶，其流失的比率相對較低，另外使用高清互動終端用戶流失率也相對較低，并且終端類型因素有較高的預測能力。在網時長似乎對用戶的在線情況影響不大，但實際建模的過程中需要考慮套餐贈送的情況，因此最好重新調整參數模型后再進行分析。根據分析的結果可以得出相關的結論，互動用戶的點播頻率越高，其連續使用的可能性就越大，并且使用高清終端用戶連續在線的概率比使用標清終端的用戶更大。因此在后續的分析過程中就可以預測目前點播頻率較低的用戶流失的風險較大，在進行針對性的營銷活動時就可以設法引導用戶更多地進行互動業務的體驗，并且鼓勵其進行終端升級，以提高這部分用戶在線的概率。當然在分析過程中可能會發現一些使用頻率非常高的用戶意外流失了，這就值得進一步跟蹤分析，因為很有可能這些用戶選擇了競爭對手提供的類似服務。
數據分析分析技術范文3
【關鍵詞】數據集成技術 電力營銷 具體應用 數據分析系統
電力營銷數據分析系統的主要功能是采集數據，并對數據進行分析處理。而在中國推行電網改革后，電網系統的改革重點在于研究電力影響。此外，在電力營銷工作中依然存在在一些問題，這些問題對中國電力營銷行業的發展產生不良影響，甚至會導致企業資金的流失。在此形勢下，結合數據集成技術對電力營銷數據進行分析研究尤為重要。
1 實現電力營銷數據分析系統的困難所在
電力營銷數據分析系統指的是利用全球各個國家的網絡技術采集不同地區的電力營銷數據，并進行分析處理，然后利用遠程控制技術對這些數據進行傳輸管理，為決策提供科學的數據依據。
1.1分布式數據的采集、傳輸與轉換的障礙
我國電力營銷系統從數據接口形式上來說，并沒有形成完善嚴格的規定，系統軟件的運用也有一定差異。但是營銷數據的數量較為龐大，形式多種多樣，將這些數據存放在同一個系統中，轉換為系統所要求的格式進行存儲。這樣勢必會使數據傳輸存在安全隱患[1]。
1.2系統中的算法結構與數據結構問題
電力營銷系統中的數據結構與算法結構需進行改進處理，提高數據結構與算法結構的通用性。在電力營銷中，數據結構與算法結構會因為系統的不同而存在差異。在計算與分析處理數據的過程中，要求深入了解原有系統的基本特征，積極做好系統的通用算法轉換工作，調整與處理通用設計結構以及數據接口，在滿足相關要求后，將其應用到系統中[2]。
2 在電力營銷數據分析系統中應用數據集成技術
從我國從2010年，基礎設施建設后，有關信息系統建設已經進入到一個全新的發展階段，全年的系統集成服務市場總資產為288.69億元。2011年，中國系統集成服務市場的規模為349.11億元，同比增長了20.9%，而2012年、2013年系統集成服務的市場規模分別為419.67億元、499.06億元，詳見表1。
表1 中國從2010年至2013年系統集成服務的市場規模和增長率
時間（年） 2010 2011 2012 2013
市場規模（億元） 288.69 349.11 419.67 499.06
同比增長率（%） 19.7 20.9 20.2 18.9
中國內部系統集成市場的發展規模呈高速增長趨勢，行業規模增長在219.5%左右。而推動數據系統集成技術發展，擴大其應用領域制造業、各級各類企業信息化、教育以及政府應用。我國其他行業信息化進程并沒有完成，對于系統集成需求需要不斷增加。電信、金融、政府這三大行業在系統集成服務中所占比重為55.1%，其他應用領域，尤其是電力營銷領域所占比重較低。
銀行作為金融業IT投入的主體，是總體投資規模的72.2%，而銀行業IT投入的穩定也是金融信息化投入增長的一個主要原因。圖1為2011年至2013年國內金融業IT投資規模。
圖1 2011年至2013年國內金融業IT投資規模統計圖
此外，雖然現階段全球對于系統集成的市場需求較大，然而系統集成市場的增速并沒有因此而快速增長，如圖2所示。
圖2 2007年至2013年全球系統集成的市場規模
其中 市場規模（億美元）
因此筆者建議加強數據集成技術在電力營銷數據分析系統中的應用研究。下文從兩個方面應用思路以及實現應用這兩個方面進行探討[3]。
2.1應用思路
根據系統內部結構可以將電力營銷數據分析系統劃分為兩個部分。其一，數據集成。其二，實現軟件功能。電力數據分析系統在運行的過程中，上述兩個部分使用的是同一數據庫服務器。而在系統中利用數據集成技術，即在全范圍內對數據進行總體設計與總體布局，在全部數據運行過程中，創造完整、穩定的數據環境，對系統基本功能以及算法結構進行定義，在掌握數據庫結構的基礎上，開發和利用[4]。
系統中的數據集成部分主要利用的是中間件技術，完成系統的再度開發，保障數據集成部分的功能得到正常得發揮，從而在采集數據與傳輸數據方面得到充分的應用。在選擇利用中間件的過程中，需要密切注意中間件的質量，確保技術的先進性，以此才能夠保障數據運行的穩定性與安全性，從而提高設計應用的質量，減少傳輸數據過程中所造成的損失。
此外，從數據采集方面而言，類型不同的電力營銷系統也存在在一定的差異，這些差異包括以下三個方面。其一，數據內容的多樣性。數據種類較多，包括了普通文件、關系數據等，要公開分析整理這些數據。其二，每個電力營銷系統應用的是不同的數據管理系統，所以數據采集與數據管理也并不相同。其三，不同的數據訪問模式。按照數據存放形式的不同，一些數據訪問利用的是數據庫接口完成訪問，而另一些數據則利用訪問文件來完成數據訪問[5]。
2.2系統應用
數據集成服務器：因為采集數據的過程中，采取的單向方式，因此服務器接收端位于本地，發送端和分布式數據庫聯系在一起，分兩端服務。
本地數據庫：因為各個電力營銷系統中的數據量較為龐大，為了確保訪問速度與數據容量，采取的是多個數據服務器方式。在數據庫中需要設計安裝存貯設備與觸發器，用來減少系統工作量，確保數據傳輸與處理的一致性。
應用服務器：從具體應用的要求出發，系統邏輯層的服務功能包括了兩類，其一，低級服務；其二，高級服務。其中低級服務指的是本地數據庫和其他數據庫的連接與維護。而高級服務功能則指的是根據要求配備不同組件，所有組件提供至少要求能夠提供一種特定服務。
數據傳輸的安全性要求：在傳輸數據的過程中，有多個渠道，而不同渠道在保障數據實時性與安全性方面并不相同，可以利用電子郵件進行數據傳輸，也可借助信息通信中間件進行數據傳輸，確保數據的單次傳輸。這種傳輸方式是以中間件作為渠道進行數據菜蔬，面向的是分布式信息中間件產品，在消息對列的基礎上，為分布式應用搭建可靠、完整的信息交換平臺。對于傳輸安全性有著較高要求的客戶，可以利用信息通信中間件作為傳輸方式。例如：以信息通信中間件為主，電子郵件為輔的傳輸方式，數據接收服務器從信息隊伍中自動提取有關消息，從而完成數據通信[6]。
3結語
綜上所述，中國市場經濟的穩步發展，要求電力營銷企業不斷提高自身的市場競爭力，在實際的發展過程呢個中，應用先進技術，不斷改進自身的經營管理質量，在電力營銷數據分析系統中充分應用數據集成技術，提高數據采集與數據處理效率。
參考文獻：
[1]徐晶，徐鋒.數據集成技術在電力營銷數據分析系統中的應用[J].科技致富向導，2014，10（25）：201-202.
[2]賈玉君.國內電力營銷監控領域的研究現狀與發展[J].電力信息化，2010，09（15）：251-252.
[3]郭航宇.電力營銷數據分析中的數據集成技術研究[J].科技與創新，2014，10（09）：440-441.
[4]雷波.數據挖掘技術在電力營銷系統中的應用研究[J].廣東科技，2014，02（08）：331-333.
[5]戴小廷，陳榮思，肖冰.基于信息熵的決策樹挖掘算法在智能電力營銷中的應用[J].鄭州輕工業學院學報（自然科學版），2012，03（03）：901-902.
數據分析分析技術范文4
關鍵詞：大數據；分析及挖掘；交通行業
1技術背景
21世紀，伴隨著信息技術和互聯網的爆發式發展，人類進入大數據時代。數據成為國家核心戰略資源和社會財富[1]，全球范圍內研究發展大數據、運用大數據推動經濟發展成為大勢所趨。IBM公司研究報告表明，當前各行業數據的分析利用率極低，僅為1%。交通行業數據雖然由于細粒度、連續性及信息豐富等優勢具備大數據分析挖掘基礎，但也由于數據增長快、覆蓋面廣、數據深度高、格式不統一、信息孤島等原因，致使其分析挖掘比例更低。因此，加快交通大數據的清洗、分析挖掘及應用等關鍵技術攻關，對積極響應國家大數據戰略、交通強國戰略，促進山西經濟轉型意義深遠。
2現有基礎
2.1政策保障
山西省通過加快組織建設與政策保障推動大數據技術推進，給予大數據產業系列政策支持，發展潛力指數位居全國前列。2016年，山西省《山西省國民經濟和社會發展第十三個五年（2016—2020年）規劃綱要》和《山西省“十三五”戰略性新興產業發展規劃》，明確構建現代綜合交通運輸體系，推動大數據、云計算等戰略性新興產業在交通運輸、環保、國土資源等行業領域應用；2017年，山西省《山西省大數據發展規劃（2017—2020年）》，力求在大數據戰略實施上取得突破，促進全省經濟轉型發展；2019年，《山西省促進大數據發展應用2019年行動計劃》再次明確“推進大數據在交通、旅游等民生領域應用不斷深入”；2020年4月，山西省《山西省大數據發展應用促進條例》，要求推動經濟社會各領域的數字化、網絡化、智能化發展。因此，山西省交通大數據產業化發展符合政策導向。
2.2數據基礎
自大數據國家戰略實施以來，山西省積極推進山西聯通、山西移動、山西電信、百度（陽泉）公司、呂梁軍民融合研究院、北斗山西分公司等大數據中心建設，推動浪潮集團、華為公司、新華三通信公司等互聯網企業數據中心和云平臺項目在山西省落地建設。2019年，山西交通控股集團著力打造了自己的數據中心。山西省交控集團數據中心的建設使山西省交通大數據分析及挖掘工作成為可能，為深化大數據在交通行業的示范應用奠定了數據基礎。
2.3技術基礎
山西省交通科技研發有限公司致力于交通運輸行業的科學研究與技術咨詢，近五年，交研公司智能裝備、智慧交通、交通安全及橋梁與隧道工程等研究院累計承擔國家、省部級大數據相關科研項目7項。同時，項目開展過程中形成了由3名博士牽頭、10余名碩士為技術骨干的“大數據分析與應用”“數據挖掘”“數據可視化展示”等跨院技術合作團隊。
2.4人才資源
截至2019年底，全國共477所高校本科專業獲批，山西省以14所高校的總量位居全國第五，如太原理工大學、山西大學、中北大學等。數據科學與大數據技術專業的設立培養了大批社會急需的具備大數據處理及分析能力的高級復合型人才，為交通行業數據分析及挖掘奠定了人才基礎。
3研究方向
3.1研究內容
基于交通行業大數據規模大、速度快、多樣、價值密度低等特點，建立大數據處理技術體系[2]，并開展存儲及融合、分析及挖掘、可視化決策、數據應用等研究工作。
3.1.1多源異構數據的混合存儲及融合技術交通行業在生產、設計、施工、經營及管理過程中會產生大量異構數據，多源異構數據的統一存儲及融合技術是首先要解決的關鍵問題，也是對交通大數據進行充分挖掘和應用的前提。開展數據存儲技術及融合算法研究，并建立適用于交通行業的數據模型，實現異構數據的快速存儲及查詢、錄入數據的統一標準化，是當前交通行業大數據分析工作的重點之一[3]。
3.1.2基于云計算的數據分析挖掘體系建立基于云平臺的數據分析挖掘體系，提高非向量數據的挖掘能力，開展基于分類、回歸分析、Web數據挖掘等方法的數據分析研究[3]，并建立各類型數據挖掘模型，實現各結構類型數據的分析與深入挖掘，進一步提高交通行業大數據的服務價值。
3.1.3數據的可視化決策基于新型數據可視化決策技術，將復雜的數據信息以圖、表形式直觀顯示，并動態呈現數據變化趨勢，提高管理人員依據數據進行生產經營管理決策的科學性[4]。
3.1.4提升數據應用水平積極響應國家大數據發展戰略，借助物聯網、云計算等技術[5]，切實推進大數據技術在交通產業的應用，打造深度融合數據存儲、分析、挖掘、加工處理和應用展示的高度集成平臺，從而促使交通行業的信息化管理水平取得全面提升。
3.2典型應用
基于現有數據開展面向交通運營的數據分析與挖掘技術研究工作，列舉幾個典型應用：（1）基于集團業務數據及戰略布局，建立集團統一數據標準，通過數據清洗實現不同數據互聯互通?；诖髷祿诰蚣夹g，建立業務數據模型，充分繪制潛在客戶畫像，為集團提供針對需求的預測數據進而驅動業務增長。（2）基于視頻監控系統積累的海量數據，開展高速公路視頻大數據挖掘分析與應用，構建以交通流大數據為特征的數據處理模型，解決道路擁擠、車輛稽查、交通安全等問題，提升高速公路整體營運管理和服務水平。（3）交控集團管理運營高速公路超5000km，占全省高速公路總里程95%以上，基于高速公路收費系統積累的海量數據，開展高速公路貨運/客運情況的大數據分析，預測山西省經濟景氣情況，助力山西經濟轉型發展。（4）基于交控集團在高速公路等重大交通基礎設施開展的全過程業務，創新型引入大數據能源管理，在設計規劃、施工段、運營等多個階段通過數據化的能源管理系統實現基礎設施建設的安全、綠色、智慧，積極響應國家發展戰略。（5）基于集團在高速公路路面、隧道、橋梁等開展的檢測、監測及養護業務，開展病害數據、養護數據的分析與挖掘，為交通基礎設施建設和養護提供全方面的決策信息支持，提高服務水平。（6）緊跟技術前沿，開展面向交通安全等相關領域的數據分析與挖掘技術研究。
4發展前景
數據分析分析技術范文5
論文摘要:電子商務(EC)在現代商務企業的發展中占有越來越重要的地位。如何利用信息技術掌握更多的商務信息已備受商家們的關注,站點分析技術正是為商家和網站提供了這樣一種有效的分析工具。
本文討論了一些站點分析的相關技術信息和幾種網站分析瀏覽者行為的理論與算法,及數據倉庫的相關理論知識。并對站點日志數據進行了實例分析,并指出了站點分析技術發展的方向。
一、緒論
互聯網技術不斷革新與發展,給全球經濟帶來新的革命,從而也影響著人們的生活?；ヂ摼W為企業提供了一種真正屬于自己并面對廣大網民的信息載體,企業通過這一載體,可以自由地將企業的產品、服務等其他相關信息在線。
電子商務就是網上實行各種商務活動的總包裝,種種所謂電子商務解決方案,實際上就是實現各種網上商務活動的硬件與軟件系統。它將影響到每一個人、每一個企業。電子商務的主體是我們每一個人、每一個企業,電子商務發展的過程就是對人們的生活、企業的運行的一種模式的一個巨大改變的過程。對于進入虛擬世界的商家而言,僅僅吸引注意力還不行,對它們而言,站點的訪問率絕對不僅僅是一個數字,它還是一種信息,如果網站能夠從網絡中獲得網民的信息并從中分析其行為誘因,那么就容易掌握網民的需求,從而利用互聯網去創造更多商機。
電子商務站點用戶行為的分析這一問題也因此成為現如今的熱門話題,被人們普遍關心起來,尤其是被眾商家所重視。Web站點的日志數據正以每天數十兆的速度增長。如何分析這些數據,如何從這些大量數據中發現有用的、重要的知識(包括模式、規則、可視化結構等)也成為現在人們最關注的信息。
在此情況下,站點用戶行為分析就可為網站或商家提供出大量有價值的信息,包括站點的受歡迎度的對比、商業廣告點擊情況總括、產品的反饋信息、站點各種信息的點擊情況等等。另外,還可根據不同的頁面內容來分類瀏覽者,以便做出更合理的頁面分類,促使網站逐步向個性化、最優化狀態發展。這一技術對互聯網的發展壯大有著不可忽視的巨大作用,它的發展對信息技術亦將產生深遠的影響。
在電子商務早期階段時,Web站點數據流分析通常是在主頁上安裝計數器以及在一個外部日志文件上運行簡單的統計程序記錄點擊率。但是,簡單的點擊計數既不準確也遠未達到營銷目的所需的詳細程度。因此,各公司開始尋找更先進的分析工具,這類工具可以提供誰在訪問公司Web站點以及訪問者一旦進入站點后將做些什么的全面信息。站點開始分析的地方是Web服務器的訪問日志。每當用戶在站點上請求一個網頁時,這個請求就被記錄在訪問日志中。如:目前有多少用戶正在訪問站點、他們正在看哪些網頁以及他們在站點中呆了多長時間。顯然,日志分析和行為概況的正確組合可以對Web站點的成功產生直接影響。此外,從日志分析中得到的信息是很難從真實世界中捕獲到的,但這些信息卻可以較容易地在線收集到。Web數據流分析工具的這些最新進展可以使網站獲得有關上網客戶和他們習慣的詳細報告。
二、站點信息統計方法
Web頁面數據主要是半結構化數據,計算機網絡技術和信息技術的飛速發展,使得半結構化數據呈現日益繁榮的趨勢。半結構化數據,是一種介于模式固定的結構化數據,和完全沒有模式的無序數據之間,在查詢前無法預先確定其具體的類型和格式;同時它們相應的數據結構是不固定、不完全或不規則的,即這些數據有的本身就沒有結構,有的只有十分松散的結構,有的數據的結構是隱含的,需要從數據中進行抽取。而有時,盡管數據本身是有精確結構的,但為了一定的目的,而故意忽視它的結構。半結構化數據具有以下五方面的
主要特點:
1.結構是不規則的。包含異構數據、相同的數據信息用不同類型或不同的結構表示。
2.結構是隱含的。如電子文檔SGML格式。
3.結構是部分的,有時部分數據根本無結構,而部分數據只有粗略的結構。
4.指示性結構與約束性結構。傳統的數據庫使用嚴格的分類策略來保護數據。而指示性數據結構是對結構的一種非精確的描述。它可接受所有新數據,代價是要頻繁修改結構。
5.半結構化數據通常在數據存在之后才能通過當前數據歸納出其結構,稱之為事后模式引導。模式有時可被忽略,同時數據與數據模式間的區別逐漸消除。
三、數據分析的方法
Web頁面的數據通常是利用統計模型和數學模型來分析的。使用的模型有線性分析和非線性分析;連續回歸分析和邏輯回歸分析;單變量和多變量分析以及時間序列分析等。這些統計分析工具能提供可視化功能和分析功能來尋找數據間關系、構造模型來分析、解釋數據。并通過交互式過程和迭代過程用來求精模型,最終開發出最具適應性的模型來將數據轉化為有價值的信息。
知識發現是從數據倉庫的大量數據中篩取信息,尋找經常出現的模式,檢查趨勢并發掘實施。它是分析Web頁面數據的重要方法。知識發現與模式識別的算法有以下幾種:
1.依賴性分析
依賴性分析算法搜索數據倉庫的條目和對象,從中尋找重復出現概率很高的模式。它展示了數據間未知的依賴關系。利用依賴性分析算法可以從某一數據對象的信息來推斷另一數據對象的信息。例如:在雜貨店中,一堆椒鹽餅干放在陳列飲料的走道上,這是因為經過依賴性分析,商店認為:很大一部分買飲料的顧客如果在取飲料的路上看到椒鹽餅干的話就會購買,因而此種分析影響了商店布局。
2.聚類和分類
在某些情況下,無法界定要分析的數據類,用聚類算法發現一些不知道的數據類或懷疑的數據類。聚類的過程是以某一特定時間為依據,找出一個共享一些公共類別的群體,它稱為無監督學習。分類過程,這是發現一些規定某些商品或時間是否屬于某一特定數據子集的規則。這些數據類很少在關系數據庫中進行定義,因而規范的數據模型中沒有它們的位置。最典型的例子是信用卡核準過程,可確定能否按商品價格和其它標準把某一購買者歸入可接受的那一類中。分類又稱為有監督學習。
3.神經網絡
神經網絡通過學習待分析數據中的模式來構造模型。它對隱式類型進行分類。圖像分析是神經網絡最成功的應用之一。神經網絡用于模型化非線性的、復雜的或噪聲高的數據。一般神經模型由三個層次組成:數據倉庫數據輸入、中間層(各種神經元)和輸出。它通常用恰當的數據庫示例來訓練和學習、校正預測的模型,提高預測結果的準確性。
4.數據挖掘中的關聯規則
關聯規則是數據挖掘的一個重要內容,通常關聯規則反映的是數據間的定性關聯關系。如一個商品交易數據庫,一條記錄表示用戶一次購買的商品種類,每個屬性(A、B……)代表一種商品,每個屬性都是布爾類型的。一條關聯規則的例子是:{A、B}{D}[2%][60%],規則的含義是“如果用戶購買商品A和B,那么也可能購買商品D,因為同時購買商品A、B和D的交易記錄占總交易數的2%而購買A和B的交易中,有60%的交易也包含D”。規則中60%是規則的信任度,2%是規則的支持度。數據挖掘就是要發現所有滿足用戶定義的最小信任度和支持度閥值限制的關聯規則。數據只是定性地描述一個交易是否包含某商品,而對交易量沒有定量描述,這種布爾類型數據間的關聯規則被稱為定性關聯規則。但數據記錄的屬性往往是數值型或字符型的,這些數據間也存在對決策有幫助的關聯規則,相對于定性關聯規則,這些規則被稱為定量關聯規則。
另外,數據挖掘目前仍面臨著數據質量的問題。由于數據倉庫中的數據來自多個數據源,而在合并中存在很多障礙,如:沒有建立合并視圖所需的公共關鍵字;數據值相互抵觸;元數據的說明不完備或丟失;數據值的不潔凈等等。數據挖掘是在標準化的數據基礎上進行的,因而這些都會嚴重破壞數據的準確性,導致最終決策的失誤。所有這些問題都在等待著人們去發掘更好的解決方法。
參考資料
1.周斌,吳泉源,高洪奎:“用戶訪問模式數據挖掘的模型與算法研究”,《計算機研究與發展》,1999vol.36No.7P.870-875;
2.SrikantR,VuW,AgrawalR.Miningassociationruleswithitemconstrains.IBMAlmadenResearchCenter,TechRep:97.056,1997;
3.ParkJS,ChenM,YuPS.Aneffectivehashbasedalgorithmforminingassociationru1es.In:ACMInternationalConferenceonManagementofData,Caliform,1995;
4.Inmon,WilliamH,BuildingtheDataWarehouse(2nded.).Wiley.NewYork(1996);
數據分析分析技術范文6
［關鍵詞］大數據；互聯網+；農業；智能灌溉
引言
隨著科技的日益進步，計算機的相關技術被引用到各個領域。智能灌溉系統是融合傳感器技術、自動控制技術、計算機技術、無線通信技術與移動終端控制等多種高新技術，自動采集光照、溫度、土壤水分、空氣濕度等信息，通過無線通信技術傳輸給信息管理系統，自動控制噴水灌溉、通風除濕等設備，從而調節環境參數。智能灌溉系統應用大數據策略，在云服務平臺進行數據分析處理，以關聯圖表顯示歷史記錄，為農業專家提供決策支持，同時獲取國家氣象局天氣預報信息，根據天氣狀況和作物需要智能調節噴水灌溉策略，調整用水量，實施精準灌溉，提高水資源利用率。智能灌溉系統支持多種應用場景如智能花園、溫室大棚、高爾夫球場等，提供Web版、桌面版、移動終端3種管理系統供用戶使用，使其隨時隨地操作管理。智能灌溉系統采用WiFi技術實現遠程無線通信，采用Zigbee技術構建底層無線傳感網，節能低耗，能夠根據應用場景規模靈活增加無線節點模塊，不會因為監測點過多而使布線復雜，降低系統維護運營成本。
1職能灌溉系統總體結構
系統總體結構如圖1所示。系統實驗室模型及部分實物操作界面如圖2所示。
2智能灌溉系統功能模塊簡介
本系統根據物聯網三層體系結構設計，功能模塊劃分及其主要設計內容如下表1所示。
3智能灌溉系統簡易操作說明
下面主要說明桌面版管理系統、Web版管理系統、移動終端版管理系統的操作使用方法。3.1桌面版管理系統桌面版管理系統主要功能模塊有：操作控制模塊、數據與命令查看模塊。其中，操作控制模塊的功能如下：這部分提供了實時場景的選擇，區域實時數據的顯示，區域手動操作和自動控制的設置?？梢酝ㄟ^輸入服務器地址，進行場景的選擇，然后對該場景下的區域進行手動控制，實時控制底層終端控制設備，也可以開啟自動控制，輸入要自動控制的參數范圍，系統會根據輸入的控制參數，進行自動控制。3.2Web版管理系統3.2.1登錄界面系統的開始頁面，界面簡潔友好。只有獲取權限才能進入控制系統。3.2.2首頁這部分主要是顯示項目的一些圖片，頁面下方是項目的介紹。3.2.3監控中心這是本程序的核心部分，在這個頁面中，能夠通過儀器表查看到當前的數據，并提供了天氣預報，能夠根據需要設置自動控制的外界條件，或是進行人工的操作處理。上述界面中，上面部分是最近一次采集到的數據，以儀器表的形式生動地展示出來，左下角是自動控制時的溫濕度，光照強度的控制范圍，在這里輸入要控制的范圍后，系統會根據用戶輸入的范圍自動調控。右下角是系統的自動控制區域，在這里用戶可以進行手動控制。3.2.4數據分析查看將歷史記錄以關聯圖表的形式展示出來，一目了然，為農業專家進行數據分析提供決策支持，最終確定適于作物生長的控制策略。3.2.5操作記錄將用戶的操作即自動操作記錄下來，便于查看。3.2.6退出程序退出后，系統的工作模式不變，保持原狀。點擊退出后，登錄狀態被重置，并跳轉到登錄頁面。3.3移動終端管理軟件3.3.1登錄部分這個是手機端的登錄界面，簡潔明了，選擇聯網模式，輸入賬號密碼以及當前的服務器地址即可登錄，可以選擇保存密碼，方便下次登錄。3.3.2數據查看中心選擇當前環境模式和區域，即可查看當前的實時數據。3.3.3控制中心選擇當前的場景模式和區域，就可以對該區域進行控制，可以根據需要輸入環境參數，設置自動控制的范圍，也可直接進行手動控制。
4結語
