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大数据分析基础——维度模型

1.1维度 维度是度量的环境,用来反映业务的一类属性 , 这类属性的集合构成一个维度 , 也可以称为实体对象。 维度属于一个数据域,如地理维度(其中包括国家、地区、 省以及城市等级别的内容)、时间维度(其中包括年、季、月、周、日等级别的内容)。 维度维度建模的基础和灵魂。 相对维度来说,通常事实表要细长,行的增加速度也比维度表快的多,维度表正好相反。 将维度的属性层次合并到单个维度中的操作称为反规范化。分析系 统的主要目的是用于数据分析和统计,如何更方便用户进行统计分析决 定了分析系统的优劣。 参考 《The Data Warehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensional Modeling》 《Google Analytics》 《大数据之路

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【数据分析】游戏 数据分析维度、方法

1.1常规数据分析(设定指标,定期监测) 1.1.1常规数据分析维度 1.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控(小时、天、周、月、季度、年等),发现异常(人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等 活动参与人数、活动完成人数、奖励产量、意外预警) 商城统计(销售统计工具,销量排行) 1.1.1.2.2ACG游戏 职业等级分布 资源使用统计 排名统计(增加荣誉感) 1.1.2常规数据分析方法 1.3用户调研(设计问卷、开展调研)用户调研其实在游戏数据分析工作处在一个边缘的位置,很多玩家不清楚自己想要什么,所以某种程度上我们来做这种调研工作往往会得到错误的玩家信号,所以很少会用调研手段来分析玩家

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    人力资源数据分析 - 数据维度指南

    在我们做人力资源数据分析的建模和数据报告的时候,我们首先要做的就是要想好你的数据分析要从哪几个维度进行分析,用哪些数据分析的方法,最后呈现的结果是什么,你只有这些想明白了,才可以打开电脑开始做数据的建模 但是公司的这个维度是在是太大,我们给出的解决方案其实没有太大的针对性。 6.1.3 关键岗位聚焦分析 我们对数据分析维度在进行聚焦的过程中,我们还可以对关键岗位进行聚焦分析,特别是公司的核心岗位,不管是在人员结构,招聘,人才发展等,我们都需要单独的把这些岗位列出来,分析这些岗位的人力资源各模块 所以在数据分析维度里,对管理层进行数据的聚焦非常重要。 比如在人员结构的数据分析里,我们添加了 M/P的筛选维度来,M是管理层的序列,通过数据的交互可以对管理层和普通员工进行数据的筛选。 还有一个模块就是人员离职,人员离职成本是人力资源成本里最高的一个模块,所以我们希望对管理层的人员离职的结构和原因分析,保留核心管理层,并且可以预测离职人员,所以我们在做人员离职的数据分析的时候,就加入了管理层这个维度

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    维度思维,大数据时代的核心

    我把他的研究方法称为:多维度思维,而这也正是大数据时代的核心。 这个人是谁呢? 现在我们知道了,从 传统思维方法 到 大数据新思维方法 的出现,人类其实是经历了一个很长时间的思维转变,而这个思维也成为现在大数据时代的核心:单维度死磕思维 -> 多维度思维 只有深刻认识到这个时代思维转变的核心 时代不同了,在大数据时代,多维度打造竞争力才是更好的选择 单维度能扩展你人生的深度,但是多维度却可以扩展你人生的宽度。 ? 根据对自己的反思和分析,我用数据分析语言R做了下面这个图: ? 值得注意的是,图中60分是及格线,我又将它取名叫平庸线。 这点对我最直观的改变是,在反思过后,我利用自己大数据领域的数据分析,和自己的写作特长的组合,成为一家营销公司的顾问。要知道,现在搞营销,也是要建立在数据分析之上的。当然,我还是一家公司的数据分析师。

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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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    浅谈大数据建模的主要技术:维度建模

    文章目录 前言 维度建模关键概念 度量和环境 事实和维度 事实表 维度表 星形架构和雪花架构 维度建模一般过程 1. 选取业务过程 2. 定义粒度 3. 确定维度 4. 事实表中最常用的度量一般是数值型和可加类型的 比如小票子项的销售数量、销售金额等,可加性对于数据分析来说至关重要,因为数据应用一般不仅检索事实表的单行数据,而往往一次性检索数百、数千乃至百万行的事实 维度维度表是维度建模的灵魂,通常来说,维度表设计得好坏直接决定了维度建模的好坏 维度表包含了 实表所记录的业务过程度量的上下文和环境,它们除了记录“5 个 W”等信息外,通常还包含了很多的描述字段和标签字段等 星形架构中,每个维度都是均等的,所有维度表都是进入事实表的对等入口,用户可以从任一维度、任一维度属性或者任意多个维度组合、任意多个维度属性组合,方便地对数据进行过滤和聚合(汇总、均值、最大、最小等)操作 在实际设计中,可以通过添加新维度或者向维度表中加入维度属性来满足业务新视角的分析需求。

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    漫谈大数据的思想形成与价值维度

    与数据管理同时发源的是决策支持系统(DSS),80年代演变到商业智能(BI)和数据仓库,开辟了数据分析——也就是为数据赋予意义——的道路。 那个时代运用数据管理和分析最厉害的是商业。 下面时间不多了,关于价值维度,我贴一些以前讲过的东西。大数据思想中很重要的一点是决策智能化之外,还有数据本身的价值化。 大数据能做什么?价值这个V怎么映射到其他3V和时空象限中?我画了个图: ? 再贴上解释。“见微”与“知著”在Volume的空间维度。 “微”与“著”又反映了时间维度,数据刚产生时个人价值最大,随着时间decay最后退化为以集合价值为主。 “当下”和“皆明”在Velocity的时间维度。 晓意达到更高境界,从非结构数据中提取语义、使机器能够窥探人的思想境界、达到过去结构化数据分析不能达到之高度。

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    据分析,你知道维度和指标的区别吗

    如下图,这里是一些指标和维度混合在了一起 ? 你能按照指标和维度来分类么? 1 指标和维度 指标,是衡量事务发展程度的单位和方法,通常需要经过加和、平均等聚合统计才能得到,并且是在一定条件下的。 像上图的,UV/PV,页面停留时长,用户获取成本,就是指标 维度,是事务现象的某种特征,如性别,地区,时间都是维度。 像上图的,地域,版本,操作系统等都是维度 ? 形象来说,维度是站着的,也就是上图的城市和浏览器这一列 而指标是躺着的,也就是像旧金山的这一行,有会话数,每次会话浏览数,两个指标 2 基础指标和复合指标 ? 比基础指标更加有参考意义 比如跳出率这个复合指标 跳出率 = (从一个页面返回的次数) / (总的访问这个页面的次数) 比如产品A的跳出率是50%,产品B的跳出率是70%,明显产品A的页面更加吸引用户 3 数据分析师 这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括: 分时:不同时间短数据是否有变化。 分渠道:不同来源的流量或者产品是否有变化。

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    转录组数据分析的4个维度认识(数据分析继续免费哦)

    昨天接到大神任务总结下转录组分析的四个维度,最近我正好也想理清楚下转录组分析的知识点,以便更好地理解RNA-Seq数据的分析结果和方法原理,因此趁周末有些许空暇看了文献并进行了知识点的梳理。 目前可以用来分析归一化后的RNA-seq数据,被广泛用于分析基因表达矩阵来检查基因的聚类和基因的相关性 当然了,很多时候实验设计非常复杂,比如昨天生信技能树分享的:不同时间点不同药物浓度不同细胞系的转录表达(生信数据分析免费做 通过这篇文献综述的阅读,系统的了解转录组分析四个层面的基础知识点和统计学算法的概念和知识点,算法模型这块涉及到统计学知识,有点难懂,我想后面用到了再来一一详细了解,现在先熟悉RNA-Seq数据分析的软件使用

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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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    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。 保证数据的安全性,不对外泄露公司的任何非公开数据,是数据分析师的基本职业道德。

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    何为大数据分析

    基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 1. 可视化分析。 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。 大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

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    大数据学习:带你从多个维度来分析大数据发展趋势

    今天我们带大家从“技术、工程、科学和应用”这四个维度分析大数据的研究现状与挑战,探讨未来研究的侧重点和发展趋势,如图3所示。 每天晚上20:00都会开直播给大家分享大数据知识和路线方法, 1、纵向维度。 2、横向维度。 “大数据应用”指大数据在实践中的具体应用,目前相关应用已在政治、经济、社会管理、军事活动和科学研究等领域开启了新的探索。 3、宏观维度。 “大数据工程”指大数据的规划建设运营管理的系统工程,研究领域涉及宏观层面的系统规划和投入,微观层面的具体实施和建设等。 4、微观维度。 “大数据科学”研究大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据规律,以及它与自然和社会活动间的关系,主要在理论层面探索规律,进而指导实践。

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    文末送书|数据分析必知必会之维度&指标

    关注我们公众号的同学们应该有许多是统计专业的吧,如果想找专业对口的工作是不是首先想到了数据分析呢。 今天先介绍一些业务数据分析的内容。 业务数据分析(面试必问) SQL 机器学习 统计理论 业务篇:维度 & 指标 在业务场景中,维度和指标是基础,清晰准确地定义维度和指标能帮助我们更好地探寻数字背后的含义。 《R语言数据分析与可视化从入门到精通》 本书有以下四个特点: 理论为辅、实践为主。本书涉及一些必要的理论知识,特别是在数据分析部分,但总体以实践为主,因此几乎每节都有大量的代码,方便读者实践。 本书在介绍了R语言的基础知识后,从数据获取和导出、数据清理和操作、数据分析和可视化方面分别进行了探讨,内容由浅入深、循序渐进。 案例广泛。

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    维度据分析是什么?该怎么做?

    做数据分析的同学们都遇到过这个问题:从多维度分析问题,提出对业务有意义的建议。这个题目看起来很简单,可很多同学辛辛苦苦跑了一堆报表,结果只落得业务一堆抱怨: “你这一堆说明了啥!” “你的维度太单一了!” 好!冤!枉! 明明出了那么多组数据,为什么还被说“分析维度不够多?”今天我们系统解答一下。问题的本质是:业务口中的“多维度”,完全不是你想的那个“多维度”。 1 数据分析眼中的多维度 对数据分析师而言,多维度,往往指的是数据指标的拆分维度。举个简单的例子:3月份销售额3个亿。这就是一个指标,没有拆分维度。如果加了分类维度,就是下边的效果: ? 增加过程指标+分类维度,就能更精准的定位问题。甚至一些简单的结论已经呼之欲出了。正因如此,很多数据分析师把业务口中的“多维度”,直接理解成了“维度多”。一听到要做分析,振臂高呼“拆!拆!拆!” 层层叠叠做了一大堆交叉表,把各个分类维度的数据都做了出来(如下图)。 ? 然而,仅仅“多”,就足够了吗? 2 业务眼中的多维度 业务口中的“多维度”,完全不是这个意思。

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    python大数据分析实例-用Python整合的大数据分析实例

    用Python进行数据分析的好处是,它的数据分析库目前已经很全面了,有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels,还有深度学习、神经网络的各类包。 用Python的好处是从数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示,都可以在同一种Python里实现,避免了开发程序的切换。 这里就和大家分享我做的一个应用实例。

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    大数据分析:特征工程

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    Spark快速大数据分析

    一、Spark数据分析导论 1.Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台,扩展了MapReduce计算模型,支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理 2.包括Spark Core、Spark

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