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数据分析的类型:在统计学领域,有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中,探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。探索性数据分析:是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法,是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(john tukey)命名。定性数据分析:又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”,是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析。
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数据采集包括历史数据的采集和当前数据的采集,是科学进行投资、经营分析的基础。数据采集的准确与否直接决定了投资数据分析的价值。对于已有项目的再投资,假设投资的环境基本稳定,项目发展的规律在投资期内没有大的改变,我们可以通过搜集准确的历史数据或可比历史数据,根据以往的发展规律,运用定量预测技术对未来收入和成本加以预测,直接推算出预测的相关数据。
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帮企业做好运营:过去某一品牌要做市场预测,大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断,得出的结论往往也比较模糊,很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析,根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合,企业的运营方向将会变得直观而且容易识别,在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。
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数据分析的作用:数据收集数据收集是按照确定的数据分析和框架内容,有目的的收集、整合相关数据的一个过程,它是数据分析的一个基础。数据处理数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理,以便开展数据分析,它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的,也在1定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法
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