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关键词

据分析之对比分

导读:在数据分析方法论(干货)中介绍了数据分析的整体方法论,其中,对比分析是最基础、最常用的方法之一,本期就围绕对比分析的定义、原则、对象和方法进行介绍。 1什么是对比分析 没有对比就没有好坏 比如:数学考试满分100,小明考了90分,仅看得分好像小明考的还不错,但班级平均分为95分,将小明得分与班级平均分对比,发现小明考试成绩并不理想。 这个例子充分体现了对比分析的重要性。 定义 对比分析就是将两个及以上数据进行比较,通过其中差异揭示业务发展趋势及问题。对比分析是数据分析中最常用的方法之一,具有简单、直观、量化的特点。 4对比方法(怎么比) 对比分析可以从数值、波动、趋势三方面进行对比。 数值对比 如:小明数学成绩与小花数学成绩对比就是数值对比,包括将小明数学成绩与班级平均分对比也是数值对比。 5学习卡 下图对对比分析方法重点内容进行了罗列,可保存到相册随时查看。 参考材料:https://www.zhihu.com/question/356709109

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腾讯大数据——数说世界杯

腾讯大数据综合腾讯公司全网数据,为您隆重推出数说世界杯,全球中/英/粤三语同步发布。 ? ? ? ?

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    德国队的大数据策略|虽然被淘汰了但是人家准备很充分啊

    据国外媒体CNBC报道,大数据给德国足球国家队带来了竞争优势。SAP和德国足协联手开发了两款大数据分析应用,助德国队征战2016欧洲杯。 德国最终以4比2的比分赢得点球战。 10年后,德国现任门将曼努埃尔·诺伊尔(Manuel Neuer)则拥有更为先进的“武器”。 ◆ ◆ ◆ 两款洞察对手的应用 德国足协携手软件公司SAP开发了两项技术,目的是挖掘大数据分析的潜力,在赛前发现对手的强点和弱点。 ◆ ◆ ◆ 初尝大数据分析 事实上,德国足协与SAP已经合作超过10年时间,主要是后端运营方面的合作。 而它第一次尝试大数据分析是在2014年世界杯期间,那一届德国队最终问鼎冠军。 在2014世界杯结束后,SAP将该应用转变成一项商业解决方案。该名为SAP Sports One的商业解决方案主要卖给足球俱乐部。 很多的数据分析技术会给用户提供比赛意见。

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    【新闻】:大数据可否算准世界杯

    当然,所有这些世界杯预测或多或少都有恶搞的成分,当不得真。但稍微严肃一下,细致分析这五种方法论,除了最后一种,剩下四种都用到了大数据,这恰是时下大数据热的一种表现。 从世界杯预测看大数据热,三个误区值得警醒。   首先,大数据并不能解决所有问题。 数据分析早就存在,大数据火爆却是最近的事情,其中的区别就在一个“大”字。从道理上讲,数据种类越多、序列越长, 包含的信息就越丰富。 此外,数据越大,数据处理过程中 的选择就越多,而选择总是难以回避道德风险问题,每一个大数据分析者,都得面对为特定目标而选择的诱惑,“有选择的选择”往往是大数据反而模糊了真相的潜 在原因。    也就是说,在世界杯真正开始前,32支球队都是冠军,又都不是冠军,只有踢起来才能见真章。大数据分析都是基于既成事实的,它更擅长于告诉我们,世界 是怎样,而不是世界应是怎样和将会怎样。

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    投行凭“大数据”预测世界杯

    ===========【致歉】=========== 今日文章:投行凭“大数据”预测世界杯 “巴西国家队在2014年世界杯上将顺利出线,在1/8决赛中以3比1淘汰荷兰,随后3比1胜乌拉圭晋级半决赛,2比 当然,仅仅预测谁夺冠并不能显示投行的庞大数据分析能力,它们每届的目标“不仅是赢结果,还要赢过程”。 每届世界杯前,高盛的预测报告总是包括球队参加各轮比赛场次的赢面、负面,以及最终能够“走多远”。 球队表现和薪资是“大数据” 投行是怎样预测世界杯的呢?是在分析师们在烟雾缭绕俱乐部里讨论的结果,还是派出密探到各个国家足球队的训练基地“刺探军情”? 说得时髦一点,这种方式就是最近两年炒得很火的“大数据”。 说白了,“大数据”就是海量数据,随着互联网的发展,分析师再也不用在纸片满天飞的环境中比较发掘数据的能力,用各种方法分析数据成了研究的课题。 很明显,这个数据分析标准解释不了为啥美国国家队一次也没拿过世界杯,印度国家队为啥一次都没进过世界杯决赛圈,更不用说人口世界排第一的中国国家队。

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    腾讯大数世界杯数据报告

    腾讯大数据发布世界杯数据报告——移动端上的世界杯。 更多大数据相关资讯,欢迎关注微信公众号“腾讯大数据”。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    Java大数据基础:Mybatis和Hibernate对比分

    今天的大数据基础分享,我们就来对Mybatis和Hibernate两个框架做个简单的对比分析。 关于大数据基础,Mybatis和Hibernate对比分析,以上就为大家做了简单的介绍了。 持久层框架的选择,是大数据基础架构设计当中需要考虑的重要一环,Hibernate和Mybatis建议可以结合实际来选择。

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    谷歌借预测世界杯检验大数据商用

    世界杯是各种“预言帝”的秀场,但风头盖过“章鱼保罗”的却不多。但在昨日,谷歌宣布其云计算平台通过大数据分析准确地预测了巴西世界杯8强,并将继续“豪赌”4强名单。 事实上,利用大数据预测重大体育赛事并不鲜见,奥地利两所大学的研究人员曾推出了一套“博彩共识模型”,通过对多家网上博彩公司长期以来的赔率、各球队的历史表现和近期球员伤病情况进行大数据分析,进而认定本届世界杯巴西夺冠几率最大 值得注意的是,云计算和大数据都是谷歌未来的业务重点,两者相辅相成。在这一领域,谷歌实际上仍然落后于亚马逊。 Acxion首席分析官程杰认为:“在大数据连接的实践上,谷歌并没有占据优势。” 这也不难理解,谷歌要依赖体育数据提供商Opta Sports的数据才能预测世界杯赛果。而对于大数据的进一步商用,有分析人士认为,谷歌仍有较长的路要走。

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    大数据预测世界杯靠谱吗?

    今年大数据取代了章鱼保罗,成为预测世界杯战局的热门手段。不过这种预测靠谱吗?大数据真的能预测世界杯? 腾讯科技: 目前采用大数据预测世界杯的,既有百度这样的互联网公司,也有德银这样的知名投行。 百度大数据通过分析过去5 年987支球队的3.7万场比赛数据,共涉及29610名球员,112,285,543条相关数据,构建了足球赛事预测模型。 在筛选的过程中,德银提出了“轮流转周期”概念,德银认为过去19届世界杯当中,有3次是连续四届世界杯由不同的四支球队夺冠,还有2次是连续两届世界杯由不同的两只球队夺冠,剩下的3届即从2002-2010年的三届世界杯构成了德银心中又一个四届不同得主的轮流转周期的前 这样就剩德国、法国、阿根廷、荷兰、葡萄牙、乌拉圭和英格兰七只队伍,然后德银根据另一个假设:强队会回来,即夺取过世界杯的强队,未来必然还会夺取世界杯或至少打入一次决赛。 三、“醉翁之意”不在预测本身 用大数据来预测世界杯比用章鱼保罗更加可信(起码从表面上来看是这样)。

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    大数据预测世界杯靠谱吗?

    网友“伟仔”: 今年大数据取代了章鱼保罗,成为预测世界杯战局的热门手段。不过这种预测靠谱吗?大数据真的能预测世界杯? 腾讯科技: 目前采用大数据预测世界杯的,既有百度这样的互联网公司,也有德银这样的知名投行。 百度大数据通过分析过去5年987支球队的3.7万场比赛数据,共涉及29610名球员,112,285,543条相关数据,构建了足球赛事预测模型。 在筛选的过程中,德银提出了“轮流转周期”概念,德银认为过去19届世界杯当中,有3次是连续四届世界杯由不同的四支球队夺冠,还有2次是连续两届世界杯由不同的两只球队夺冠,剩下的3届即从2002-2010年的三届世界杯构成了德银心中又一个四届不同得主的轮流转周期的前 三、“醉翁之意”不在预测本身 用大数据来预测世界杯比用章鱼保罗更加可信(起码从表面上来看是这样)。

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    大数据分析大数据分析方法 及 相关工具

    基于此,大数据分析方法理论有哪些呢? ? 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities (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 AnalyticVisualizations ( 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。 SemanticEngines (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。 挖掘 与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。

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    人力资源数据分析方法 - 对比分析频率分析

    ,一般在人员流动,人员离职还有人效数据分析中出现的比较多。 特别是在人员流动的数据分析中,因为人员流动的数据分析主要是通过对历史数据的分析,来预判明年人员入离职的时间,从而提前为招聘培训做好准备,所以在流动模块就需要来进行数据的对比。 在人效的数据分析中也会引入对比的概念,主要是因为人效分析是会和财务数据相关联,而财务数据是需要进行历史数据的对比的,所有人效的数据关键指标是需要进行对比。 ? 在人员资源模块,一般在人员结构和薪酬分布中频率分布的数据分析会出现的比较多。 在人员结构的数据分析中 工龄,年龄等都是要在一定的数据区间来汇总人员频率的数据,在薪酬的数据分析中,我们根据薪酬的数据区间来汇总正在每个薪酬区间的人数。

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    【新闻】腾讯联手IBM:用大数据开创世界杯报道新模式

    双方将针对包括2014巴西世界杯在内的一系列体育赛事报道开展深入的合 作,通过IBM大数据分析、云计算等领先技术能力提供社交和移动等数据分析支持,为用户打造全新的体育观赛体验。 同时,借助 IBM的大数据分析,网友也将会在腾讯世界杯专题报道的64场比赛中实时看到对阵球队的当前支持率。 大数据分析的开展和应用实现。 对此,腾讯网副总编辑、腾讯世界杯报道总负责人王永治表示:“IBM在大数据分析领域具有优势能力,SoftLayer公有云平台为大数据分析提供强大的 IT基础架构,大大提高数据分析的效率。 此次腾讯与IBM携手打造的体育赛事实时数据分析报道模式为今后的大数据应用提供了一个可供参考的研究方向。随着移动互联网用户 超过PC用户成为用户的第一入口,本届世界杯被预言为移动端的世界杯

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    我们研究了853场世界杯比赛,发现了这几条稳赔不赚的竞猜攻略

    剩下那33.4%的人,总是在问数据叔,你一个搞大数据的,能不能用Python爬出点内幕?能不能用机器学习预测一下比赛结果?能不能用数学模型算出一个稳赚不赔的博彩攻略? 如果每场比赛都买3比3 平局的赔率不够高,数据叔又想到了比分玩法。这届世界杯迄今为止出现的最稀奇的比分是3比3,罕见的高比分平局简直是足球领域的“黑天鹅”。 而世界杯总共只有64场比赛,如果我们每场都对3比3这个比分下注10元,总共需要640元,只要其中一场比赛比分是3比3,我们回报的期望值就是1133元! ? 本届世界杯开赛后不久我们就见识到了3比3这个比分,但不是说每届世界杯都会出现这个比分(另一方面,也不是说每届世界杯只会出现一次3比3)。 如果你从2002年世界杯开始每场比赛都对3比3的比分下注,现在很可能还是赔了。

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    大数据分析系统

    概念、分类 数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中,采集相关的业务数据,集中存储到系统的数据库中。 根据数据的流转流程,一般会有以下几个模块:数据收集(采集)、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础上进行相应变化的系统模型。 按照数据分析的时效性,我们一般会把大数据分析系统分为实时、离线两种类型。实时数据分析系统在时效上有强烈的保证,数据是实时流动的,相应的一些分析情况也是实时的。 而离线数据分析系统更多的是对已有的数据进行分析,时效性上的要求会相对低一点。时效性的标准都是以人可以接受来划分的。 2. 网站流量日志数据分析系统 2.1.

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    世界杯已成往事,社交大数据不再后会无期

    所以在天台上相见的伪球迷们只能怪自己没有很好的利用社交大数据分析来帮自己押注。 社交遇见大数据,且行且珍惜 无论是对互联网公司,还是对品牌营销商而言,世界杯期间的用户活跃度都显示了社交网络的价值。 而腾讯则与IBM合作,利用社交大数据分析和云计算技术,从实时分析赛事信息、深度挖掘球迷行为与个性以及洞察热议话题三个角度出发,收集分析社交网络上球迷的评论、观点、声音,并将分析结果融入自身的报道内容中, 从足球到商业,从媒体到企业,社交大数据分析所给出的结论,其价值不仅能够运用于世界杯的采集和分析方面,而是在更多场合发挥大数据的价值,尤其是对希望通过新媒体手段实现营销的企业而言。 社交媒体逐渐变成企业寻找客户的最大的数据源,并通过对其社交网络语言以及行为的大数据分析,清晰掌握不同客户的特点以及潜在需求。 如何利用好社交媒体,是大数据应该为客户提供的价值,也是客户能产生更强大发展后劲和利润来源的关键所在。 当企业从社交大数据中尝到甜头之后,巴西世界杯也无疑为大数据产业做了最好的广告。

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    2014世界杯:巴西该怎样利用大数据?

    翻译者:yawei xia 校对者:孙强 大数据文摘出品,转载请保留 关键词:世界杯足球 大数据 2014巴西世界杯:加入了机器人元素 6月12日,巴西当地时间下午5点左右,在圣保罗的科林蒂安体育场, 大数据概念在进入人类活动的各个领域,比如刚才提到的即将在巴西世界杯亮相的机械外套---又一种新装置将加入产生大数据的大军中! 巴西准备好了吗? 巴西会花费大量的资金举办2014世界杯和2016奥运会。 似乎从长远来看举办世界杯和奥运会有很多好处,短期并没有太多直接利益,事实果真如此吗? 我想举几个例子说明来巴西看世界杯的人可以如何利用大数据技术,同时巴西在短期内该如何使用好大数据。 科技影响之利与弊 大数据对2014巴西世界杯有很大的影响,让我们先来看一下。 我对巴西当地经济的一些建议 以上我讲的那些故事是关于那些有钱有影响力的全球企业如何使用大数据,那么巴西当地的商人给如何利用大数据从这次世界杯中乃至以后获益呢?这还是一个值得探讨的问题。

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    大数据分析流程

    一、为什么要做一份数据报告 你是一个在校学生,上着自己喜欢或不喜欢的课,闲来无事,你打开知乎,看到了数据分析话题,你下定决心要成为一个数据分析师,你搞来一堆学习资料和在线课程,看完之后自信满满,准备去投简历 然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围,也不知道数据报告需要包括哪些内容,面试的感觉就是一问三不知…… 你是一个工作了一段时间的白领,你觉得现在这份工作不适合你,你下班以后去逛知乎,在上面看到很多人在说大数据代表未来 ,数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一……你激动了,你也要成为数据分析师,你利用空余时间补上了统计知识,学了分析工具,然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系,觉得没有相关经验没公司要你…… 这些问题的根源是什么 一句话可以概括:你没有办法在最短的时间内向招聘者展示,你能够胜任数据分析这项工作。 鉴于你是第一次做数据报告,建议你不要计算太多复杂的二级指标,基本的同比、环比、占比分布这些就OK。

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