需要进行一些必要的计算,通过一些绝对数和相对数据指标来突出进度。一般包括以下几个基本部分:反映计划执行的基本情况、分析完成或未完成的原因、总结计划执行中的成绩和经验,找出存在的问题、提出措施和建议。
数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。
数据分析系统架构包含内容涉及:1、数据源;2、实时消息接收;3、数据存储;4、批处理和实时处理的组合;5、分析数据存储;6、分析或报告工具。
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。
从大数据的技术链来看,数据分析是其中的重要一环,也是目前大数据价值化的核心环节,所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要,但是在大数据时代,要想学习数据分析也需要掌握一系列大数据技术,包括大数据平台知识、统计学知识和机器学习知识。
数据分析常见的应用场景:1、医疗保健,大数据分析通过提供个性化的医学和处方分析而改善了医疗保健;2、制造业:需要大量的数据和高级的预测工具,才能系统地将数据转化为有用的信息。
承担调研、数据分析、数据挖掘、数据提取等相关工作,搭建数据看板;多维度对数据进行分析,给出数据支持、分析报告建议、问题解决方案;智能化报表与数据可视化平台设计;构建各种分析和预测模型,通过跟踪和监控重点数据,发现潜在的问题点和机会,为业务决策提供数据支撑。