数据分析与可视化(数据分析如何分析才有说服力)

数据分析与可视化，数据分析如何分析才有说服力？

企业将数据中的信息进行收集、识别、加工、处理、呈现，最后为企业的经营决策提供方向性指引，这种能力即为数据分析的能力。

企业数据分析的能力越强，那么企业利用数据的有效程度越高，越有利于企业进行业务优化，做出正确的选择。

数据分析如何分析才有说服力呢？5W1H告诉你。

5W即：Who（分析谁）、Where（取哪里的数据）、When（取什么时间段的数据）、What（用什么分析方法）、Why（什么原因导致的）、How（如何呈现最终结果）

Who

分析谁？确定分析主题。

每个企业基本上都具备完善的OA、ERP等信息化系统，随着企业的发展，企业积累的数据也越来越庞大，有销售数据、财务数据、运营数据…如何有效利用这些数据进行分析？

首先需要确定分析的主题，明确要分析的问题是什么，只有确定了分析的主题，才能有目的性地选取需要的数据。主题确定下来，需要选取的维度和度量，如何进行维度组合等等问题，都被确定下来。

例如，零售集团企业M要分析本月A产品在各个区域的销售情况状况，那么，就需要选定区域、日期、产品、销售量、收入等数据。

Where

取哪里的数据？进行数据集成。

确定了分析主题后，我们需要进行数据的采集。

而对于很多企业来说，可能不止一个业务系统，比如ERP系统、CRM系统、HR系统等，数据来源于不同系统，另外还有一些数据可能来自于Excel等第三方数据源，就需要对多个系统进行数据抽取集成。

When

取什么时间段的数据？

数据存在于企业运营的各个环节，当确定了分析主题后，也就确定了数据的时段选取，是选取某一时段的数据，还是需要即时数据。

如果企业要分析同比增长，那么我们需要取当期数据和同期数据；如果企业要分析环比增长，那么我们需要取当期数据和上期数据…根据企业分析的需求，选取合适的分析方法和算法。致远分析云可通过拖拉拽实现智能自助分析。

如果企业要实时监控运营状况，那么我们需要进行实时的数据反馈。致远分析云亦可帮助企业实时监测，对偏离了正常设定值的部分进行主动预警。

What

用什么分析方法？

在进行数据分析时需要选取正确的统计分析方法和分析主题，例如分析库存时，可分析库存周转率、库销分析等，分析两个维度之间的关系时可以通过建立模型进行分析与论证等等。

致远分析云预置了NC、U8、K3、T+、EAS等ERP的财务、供应链主题分析，开箱即用，能够满足大部分分析需求。

Why

取哪里的数据？进行数据集成。

企业管理的核心是目标管理，当我们发现经营状况出现问题时，就需要追根溯源，找到问题的根源，是生产经营过程中的哪个环节出现了问题，导致了现在不理想的结果。

例如，前文中M企业分析出A产品在北京的销售情况严重下滑，那么，此时就要追根溯源，继续查找是什么原因导致的销售下滑，是产品价格提升了，还是客户流失严重等等，抽丝剥茧，直到找到问题的根源。

How

如何呈现结果？

问题分析明白了，问题出现的原因也分析清楚了，就需要对分析结果进行展示。

致远分析云可支持多种设备展示，PC端、移动端、大屏，且有丰富的可视化图表展现方式，将数据分析结果更好地呈现出来！

5W1H，让数据分析具有说服力！

数钥分析云能提供面向企业业务场景的一站式大数据分析解决方案，基于大数据、移动互联网、人工智能等先进技术，全面支撑企业业务创新，随时随地透视经营，辅助企业科学决策，加速企业数据化转型升级，助力企业进行精准营销、战略管控、风险预警等。

在html5java和python中？

再聊未来发展之前，我们可以充分的了解一下这些语言。

1.HTML5

html5并不是一门语言，html编写的的话是用的javascript简称为js。

Javascript的难度：★★，受欢迎度：★★★★，创始于1995年

JavaScript是最通用的客户端脚本语言。这就意味着JavaScript的代码可以写进HTML页面。当一个用户请求一个包含JavaScript的HTML页面的时候，这个脚本被发送到浏览器，然后浏览器通过它做一些事情。

JavaScript的优点：

速度：作为客户端，JavaScript非常快，因为任何代码功能都能立刻运行，而不是服务器通讯并等待应答

朴素：JavaScript学习和实施来说都很简单

多功能行：JavaScript能和其他语言相处的比较荣企鹅，可以用在很多的应用当中。不像PHP或者SSL脚本，JavaScript能嵌入到任何web页面而不需要考虑文件扩展名。

JavaScript的缺点：

安全：因为代码是在客户的电脑上运行，所以某些情况下是会被恶意利用的，这也是一些人选择禁用JavaScript的原因。

最终用户的信赖：JavaScript有的时候会被不同的浏览器编译出不一样的结果。服务端脚本会有少许不预知性。不要过多涉及这个，只要在常见的浏览器上测试你的脚本就可以了。

2. Java

难度：★★★，受欢迎度：★★★★★，创始于1995年

Java是一种开发者用来创造计算机应用的程序语言。我们在下载程序需要java运行环境并且确保它安装在我们的系统上。Java也有一些web插件允许你在浏览器中运行应用。

Java的优点：

需求量大：在各样的数据和报告当中，Java在所有编程语言当中是需求量最大的。

一种进化的语言：这个平台在继续增加新的功能，比如lambda等等

安卓应用开发：

谷歌的安卓移动平台是世界第一的移动平台，编写安卓应用，开发者主要使用的java；

Java的缺点：

占内存：Java对比与C++的话，会使用更多的内存占用。

学习曲线：不是学起来最简单的语言，但也不是最难的。

缓慢的启动时间：每一个试着用Java写安卓应用的人都知道同样的代码在模拟器中启动是非常缓慢的。

3.Python

难度：★，受欢迎度：★★★★，创始于1991年

Python是服务器端解释器的，开源的、非编译语言，它能用于自身或者是其他的框架中，如Django。

Python的优点：

易于学习：Python是公认的很容易入门的语言。

库：这点也是被提了很多次的，大量的库和函数，这样使编程变得很容易

物联网：人工智能、大数据、物联网，Python在这样的热门的领域都很受欢迎。

Python的缺点：

速度：作为解释语言，比编译型语言慢很多

移动端：Python在移动计算方面很弱，很少有智能机应用由Python开发。

设计：python是动态型，它需要更多测试以及错误仅仅在运行的时候展示。

至于发展，Java一直属于稳定型的，Python的话因为有现在热门领域的大背景下，前景也很好。至于H5，结构属于：H5页面+视频。2016年到2017年的时候，腾讯互娱的H5特别耀眼，之后17年到18年的时候，网易新闻似乎成了H的新的代言人。背后的转变应该是：营销广告--->内容产品。

那么今后，H5 的内容形态会从纯粹的营销广告模式，向内容产品转型，形成一种崭新的样式。不光是数字广告也不光是互联网产品，这种形式应该会更有前景。

你想学什么？传智播客可以为大家提供专业的免费资源：

大数据有哪些技术呢？

就以悟空问答为例说说大数据的故事。以下说的数字都不是真实的，都是我的假设。

比如每天都有1亿的用户在悟空问答上回答问题或者阅读问答。

每天产生的内容

假设平均有1000万的用户每天回答一个问题。一个问题平均有1000的字, 平均一个汉字占2个字节byte，三张图片, 平均一帐图片300KB。那么一天的数据量就是：

文字总量：10,000,000 * 1,000 * 2 B = 20 GB

图片总量: 10,000,000 * 3 * 300KB = 9 TB

为了收集用户行为，所有的进出悟空问答页面的用户。点击，查询，停留，点赞，转发，收藏都会产生一条记录存储下来。这个量级更大。

所以粗略估计一天20TB的数据量. 一般的PC电脑配置大概1TB，一天就需要20台PC的存储。

如果一个月的，一年的数据可以算一下有多少。传统的数据库系统在量上就很难做到。

另外这些数据都是文档类型的数据。需要各种不同的存储系统支持，比如NoSQL数据库。

需要分布式数据存储，比如Hadoop的HDFS。

数据的流动

上述1000万个答案，会有1亿的人阅读。提供服务的系统成百上千。这些数据需要在网上各个系统间来回传播。需要消息系统比如Kafka。

在线用户量

同时在线的用户量在高峰时可能达到几千万。如此高的访问量需要数前台服务器同时提供一致的服务。为了给用户提供秒级的服务体现，需要加缓存系统比如redis。

机器学习，智能推荐

所有的内容包括图片都会还用来机器学习的分析，从而得到每个用户的喜好，给用户推荐合适的内容和广告。还有如此大量的数据，必须实时的分析，审核，审核通过才能发布，人工审核肯定做不到，必须利用机器来智能分析，需要模式识别，机器学习，深度学习。实时计算需要Spark，Flink等流式计算技术。

服务器的管理

几千台服务器，协同工作。网络和硬件会经常出问题。这么多的资源能够得到有效利用需要利用云计算技术，K8S等容器管理工具。还需要分布式系统的可靠性和容灾技术。

本人，@小马过河Vizit，专注于分布式系统原理和实践分享。希望利用动画生动而又准确的演示抽象的原理。欢迎关注。

关于我的名字。小马过河Vizit，意为凡事像小马过河一样，需要自己亲自尝试，探索才能获得乐趣和新知。Vizit是指Visualize it的缩写。一图胜千言，希望可以利用动画来可视化一些抽象的原理。

现在IT行业为什么这么火？

解析IT

IT两个字是现在社会上非常火的一个行业,那么IT到底是什么行业呢?1.随着计算机技术的不断发展,现在对于计算机方面的专业人才需求也是逐年增加，虾扯来告诉大家。

IT其实就是英文IereTechology的缩写,意思就是互联网技术,可以理解为在计算机技术上建立的信息技术,通常有三种意义,第一是硬件,第二是软件,第三是应用。互联网技术的普遍应用,是人类进入信息社会的标志,一般情况下由三部分组成,分别是传感技术、通信技术和计算机技术,现代社会已经离不开计算机，它关系着我们每个人生活的方方面面。

行业前景

随着IT技术的不断发展,现在已经衍生出了IT行业,是非常吃香的一种职业,很多地方都缺少IT人才,所以大家都乐意用高薪来聘请一个IT人才，IT行业作为高新技术产业之一。

随着市场竞争越来越公平,互联网经济越来越火爆,真正能在社会上立足的不再是那些只会钻营上级,而没有真才实学的人,而那些个性独立,技术能力过硬的人才则会越来越受企业重视,因为互联网行业要求的是硬技术与技术信息革新，不用拼父母,不用托关系，是对这些高科技人才最好的肯定。

说来说去,作为职业人想拿到期望的高薪,就得比别人更努力,一直学习掌握最前沿的技术,成为IT行业的精英。所以努力在事业上创造出自己的神话，这个时代有人做正确的事情,但是我们只能做回自己，努力奋斗，因为IT行业涵盖的范围很广，银行，制造，影视等等领域。维护,开发等技术人员共同形成了一个无所不在的IT产业。

随着现代经济和科技的高速发展,在我们的工作，生活中无不存在和使用互联网信息技术,因此，IT市场就会出现供不应求的状况,进而掌握精通一门IT技术将拥有更多的人生选择。

虾扯建议

IT行业属于朝阳产业，随着信息技术的不断更新，其供给的相关职位也是随之更加的庞大，特别是VR和IA等智能开发前景，无疑是引领着整个社会科技更新的最前沿领域，选择一门发展前景广阔的道路前景，因为有着前人铺路，无疑会走的较容易一些，努力就一定会出头，更何况是IT如此前景火爆的行业。

本文系虾扯科技原创，专注科技领域优质创作，普及科技知识，抄袭必究。文章配图均来源于网络，侵权必删。

数据的核心价值体现在哪里？

一、大数据发展现状

1. 什么是大数据

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据是一种需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

2. 大数据战略意义

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

3. 大数据发展现状

大数据相关技术、产品、应用和标准不断发展，逐渐形成了包括数据资源与API、开源平台与工具、数据基础设施、数据分析、数据应用等板块构成的大数据生态系统，并持续发展和不断完善，其发展热点呈现了从技术向应用、再向治理的逐渐迁移。经过多年来的发展和沉淀，人们对大数据已经形成基本共识：大数据现象源于互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用以及信息技术的不断低成本化。大数据泛指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具对其进行获取、管理和处理的巨量数据集合，具有海量性、多样性、时效性及可变性等特征，需要可伸缩的计算体系结构以支持其存储、处理和分析。

当互联网技术发展到今天，大数据和云计算早已渗透我们生活。大数据以“降低信息不对称和提高决策有效性”为目标，可广泛作用于几乎所有行业，必将掀起一场新的革命。目前，大数据已经迎来了高速发展的黄金成长期，作用正在日渐也凸显，我们看好其发展趋势，推荐投资者提高对其中孕育机会的关注度。

从源到流看，大数据涵盖数据入口、数据融合处理、数据应用三个过程;按照物理分层，大数据又可以分为硬件、基础软件、应用软件和信息服务四个维度。每一个细分领域都正在不断演进，存在不少问题也孕育着巨大的机会，万千创业者不断地寻找着新的突破口。

二、大数据的核心价值

大数据的价值本质上体现为：提供了一种人类认识复杂系统的新思维和新手段。就理论上而言，在足够小的时间和空间尺度上，对现实世界数字化，可以构造一个现实世界的数字虚拟映像，这个映像承载了现实世界的运行规律。在拥有充足的计算能力和高效的数据分析方法的前提下，对这个数字虚拟映像的深度分析，将有可能理解和发现现实复杂系统的运行行为、状态和规律。应该说大数据为人类提供了全新的思维方式和探知客观规律、改造自然和社会的新手段，这也是大数据引发经济社会变革最根本性的原因。

大数据的价值体现在以下几个方面：

（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

三、大数据核心技术

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

一个完整的大数据分析工作流程大致包括以下几方面：

大数据收集与导入 → 大数据清洗与质量控制 → 大数据管理与存储 → 大数据分析与可视化 → 大数据建模与模型管理

1. 大数据收集与导入

大数据的收集与导入就是把数据写入数据库。在深度学习兴起之前，“数据”大多是结构化数据（表格）；而到了大数据时代，“数据”不只是结构化数据，更多的是非结构化数据（图片，声音，视频）。随着需要收集的数据量的增大，数据的实时收集、实时处理变得不是那么容易。

大数据采集是各种不同数据源的数据进入大数据系统的第一步，这个步骤的性能将会直接决定在一个给定的时间段内大数据系统能够处理的数据量的能力。数据采集过程中的一些常见步骤是：解析步骤去重，数据转换，并将其存储到某种持久层，涉及数据采集过程的逻辑。

大数据采集工具需要满足以下目标和要求：

高性能：处理大数据的基本要求，如每秒处理几十万条数据

海量式：支持TB级甚至是PB级的数据规模

实时性：保证较低的延迟时间，达到秒级别，甚至是毫秒级别

分布式：支持大数据的基本架构，能够平滑扩展

易用性：能够快速进行开发和部署

可靠性：能可靠的处理数据

为了解决这些问题，目前流行的工具有以下几种：

Spark

Spark流是对于Spark核心API的拓展，从而支持对于实时数据流的可拓展，高吞吐量和容错性流处理。数据可以由多个源取得，例如：Kafka，Flume，Twitter，ZeroMQ，Kinesis或者TCP接口，同时可以使用由如map，reduce，join和window这样的高层接口描述的复杂算法进行处理。最终，处理过的数据可以被推送到文件系统，数据库和HDFS。

理与

Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于Hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式处理引擎，Web/Nginx日志、访问日志，消息服务等。

Kafka有如下特性：

高吞吐量、低延迟：Kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。

可扩展性：Kafka集群支持热扩展

持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失

容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）

高并发：支持数千个客户端同时读写

Flume

Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。

Flume具有如下优势：

Flume可以将应用产生的数据存储到任何集中存储器中，比如HDFS,HBase

当收集数据的速度超过将写入数据的时候，也就是当收集信息遇到峰值时，这时候收集的信息非常大，甚至超过了系统的写入数据能力，这时候，Flume会在数据生产者和数据收容器间做出调整，保证其能够在两者之间提供平稳的数据.

提供上下文路由特征

Flume的管道是基于事务，保证了数据在传送和接收时的一致性.

Flume是可靠的，容错性高的，可升级的，易管理的,并且可定制的。

2. 大数据质量控制

围绕完整性、准确性、一致性、及时性监控分析数据质量问题、提升企业数据质量。从数据接入、数据加工、数据导出、指标、数据应用实现全链路血缘跟踪、提前预判数据是否能够准时产出、了解任务失败后影响分析以及快速地修复。

3. 大数据管理与存储

目前，大数据主要来源于搜索引擎服务、电子商务、社交网络、音视频、在线服务、个人数据业务、地理信息数据、传统企业、公共机构等领域。

因此数据呈现方法众多，可以是结构化、半结构化和非结构化的数据形态，不仅使原有的存储模式无法满足数据时代的需求，还导致存储管理更加复杂。

大数据的价值密度相对较低，以及数据增长速度快、处理速度快、时效性要求也高，在这种情况下如何结合实际的业务，有效地组织管理、存储这些数据以能从浩瀚的数据中，挖掘其更深层次的数据价值，需要亟待解决。大规模的数据资源蕴含着巨大的社会价值，有效管理数据，对国家治理、社会管理、企业决策和个人生活、学习将带来巨大的作用和影响，因此在大数据时代，必须解决海量数据的高效存储问题。

大数据存储工具如下：

HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

4. 大数据分析与可视化

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

大数据分析与可视化工具主要有：QlikView，Klipfolio，Tableau，Geckoboard，Power BI和Google Data Studio等。

5. 大数据建模与模型管理

大数据建模功能会涉及哪些工作？

第一步是业务理解和业务梳理，将业务问题抽象成数学问题。

对应的是需求和产品的职位，要求业务沟通能力，要求对所在行业的业务知识和运营有了解。

第二步，数据探索。

一般在和业务初步确实问题后要取数据，做数据探索，确定和证实前期的问题是不是真问题，还是假需求，如果是真问题，则确定下一步问题方向。这一步要求数据库，探索性数据分析，问题分析等技能。相应的是BI的职位，有些公司统称数据分析。

第三步，数学建模。

也就是核心的数据挖掘算法。在工业届，都有现在的工具，主要时间都花在特征挖掘和调参方面。

第四步，提出解决方案。

大数据模型部分工具举例如下：

Power Designer

ER/Studio

Sparx Enterprise Architect

CA Erwin

IBM - InfoSphere Data Architect

四、大数据未来的发展机遇

目前制约大数据更好更快发展的主要问题有以下几点：

一是数据的归属权不清晰，各家数据资产型企业私密占有平台数据，制约着大数据的融合及发展;

二是数据有效性将直接影响到大数据的应用水平，从源数据到分析样本的采集过程需要大量人工干预;

三是配套软硬件成熟度不够：适宜处理海量数据的数据库软件尚未成熟，私有云的普及程度也不高;

四是数据尚未获得真正意义上的定价和产业化。

现在已经有越来越多的行业和技术领域需求大数据分析系统，例如金融行业需要使用大数据系统结合 VaR(value at risk) 或者机器学习方案进行信贷风控，零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策，各种 IOT 场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据，各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。