数据需求分析包括什么?
来源:admin 查看次数: 0 时间:2023-09-10 01:59:07
数据需求分析
1
、写出系统的任务和特点
2
、要实现的功能模块和作用
3、
系统结构图
4
、采用的数据库
5
、开发运行环境
"需求分析",是指对要解决的问题进行详细的分析,弄清楚问题的要求,包括需要输入什么数据,要得到什么结果,最后应输出什么。在软件工程当中的"需求分析"就是确定要计算机"做什么",要达到什么样的效果。
1. Analytic Visualizations(可视化分析)
不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)
可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines(语义引擎)
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
传统的数据分析是将原料做归集呈现,而高级分析是尽可能的拿到所需要的数据,通过预测从而支撑决策。
传统数据分析主要是“看”图表这样的被动固化感知,而高级分析更多的表现出主动性,我们可以通过实用工具去主动探究。
传统的数据分析主要是对历史的统计进行描述,也就是看过去以及现在的情况,而高级分析是根据过去和现在的情况对未来进行预测,这也是其标志性的不同点。
传统的数据分析一般存在于少数高水平业务专家头脑中,而高级分析因为通过知识图谱、专家系统、规则引擎等实现了业务知识的标准化,从而比较容易形成组织知识,这样更便于保存,不易流失。
传统的数据分析所使用的主要是内部已经整理好的数据,一般都是有什么数据就分析什么数据,而高级分析因为其所需要解决的问题;
所以要尽可能多的获取数据,包括新闻资讯、社交媒体、图片图像、卫星遥感、传感器等数据。
通常,薪酬调查数据的统计分析方法包括:数据整理法、频率分析法、中心趋势分析法、离散分析法、图表分析法和回归分析法。
数据分析的目的是从数据中提取有价值的信息。可视化是一个强大的工具,可以帮助我们理解和解释数据。以下是一些常见的数据分析可视化方法:
1. 柱状图和条形图:柱状图和条形图是最常见的数据可视化方法,可以用来比较不同类别的数据。例如,可以使用它们来比较不同产品的销售额。
2. 折线图和趋势线:折线图可以用来显示数据随时间的变化趋势。趋势线则可以用来预测未来的数据趋势。
3. 饼图和环形图:饼图和环形图可以用来显示数据的比例。例如,可以使用它们来表示各个部分在整体中的占比。
4. 散点图和气泡图:散点图和气泡图可以用来显示两个变量之间的关系。例如,可以使用它们来查看两个变量之间的相关性。
5. 箱线图:箱线图可以用来显示数据的分布和异常值。例如,可以使用它们来查看数据的中位数、四分位数和异常值。
6. 热力图和地图:热力图和地图可以用来显示数据的地理分布。例如,可以使用它们来查看不同地区的销售额。
7. 树形图和热力图:树形图和热力图都可以用来显示多个类别之间的关系。例如,可以使用它们来查看不同产品类别的销售额分布。
8. 词云图:词云图可以用来显示文本数据中的关键词。例如,可以使用它们来查看新闻文章中的主要观点。
每种可视化方法都有其特定的用途,选择哪种可视化方法取决于你要解决的问题和你的数据。同时,为了确保可视化的有效性,需要对数据进行适当的预处理,如清洗、标准化和转换等。
1、业务能力。数据分析工作并不是简单的数据统计与展示,它有一个重要的前提就是需要懂业务,包括行业知识、公司业务及流程等,最好有自己独到的见解。
2、工具使用能力。数据分析工具是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞杂的数据,数据分析师必须要掌握相应的工具去对这些数据进行采集、清洗、分析和处理,以快速准确地的到最后的结果。常用工具有:Excel、SQL、Python、R、Tableau、BI等。
3、分析能力。数据分析师必须要掌握一些行之有效的的数据分析方法,并能灵活的与自身实际工作相结合。数据分析师常用的数据分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
想做数据分析需要学习的专业主要有:
直接相关专业:统计学、信息管理、(应用)数学、计算机科学与工程。
次相关专业:管理学、工商管理、市场营销、财务管理、金融学、经济学。
间接相关专业(该专业以应用统计学、计算机科学为主):地理信息系统、生物统计学、医药统计学。
行业相关专业:物流、金融、电商、能源
包括时间序列分析、移动平均法、指数平滑法、趋势线拟合法等。其中时间序列分析是利用一系列时间相继排列的数据,运用统计方法对它进行总体趋势、季节变动和周期变动等的分析;移动平均法是对一组数据进行求平均的方法,可以平滑数据,降低数据中的噪声影响;指数平滑法是通过对现有数据进行加权平均来预测未来趋势,权值越大,对未来的影响越大;趋势线拟合法是利用最小二乘法求出一条和数据趋势最为接近的直线来描述数据的趋势变化。这些方法都是对数据趋势进行可靠分析的重要手段。
访问网站。 大数据,大数据分析以及集成的商业智能(BI)和大数据分析平台的功能可以提供帮助。 大数据分析还很年轻,敏捷BI是一个新概念。
分析数据有两种,
1 列表法 将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系;此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等;根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
2 作图法 作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果(如直线的斜率和截距值等),读出没有进行观测的对应点(内插法),或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点(外推法)。此外,还可以把某些复杂的函数关系,通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为,取对数后得到,若用半对数坐标纸,以lgR为纵轴,以1/T为横轴画图,则为一条直线。