有数据分析和没有数据分析意识，在工作中会有什么区别呢？举个例子： 下图是几个1月初同时上市的新产品在上市后20周的销售数量记录，需要依据这些数据记录来尝试探索生命周期的问题。 ? 但是如果对数据源稍作处理，以第1周为基期，基期的指数为100，把后面各周的销量都转化为定基比的形式： ? 用定基比数据再作出以下的曲线图： ? 再和绝对值图做对比效果大不同了。 所以，具备数据分析思维的人，往往能够基于业务特点和需求出发，从数据特点角度，寻找合适的分析方法，得到的结论往往就是更加直观和深入。 ? Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件，而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大，能够快速完成所有的数据清洗的过程，能够快速建立分析模型，并且快速运行得出结果，是做数据分析必备的工具。 下面是即将在我的小密圈里分享的120个Excel商业数据分析实战案例目录，欢迎看我个人资料联系我： ?
上篇文章我们初步介绍了数据分析的概要，大概从数据分析现在的应用现状、数据分析的概念、数据分析的分析方法、为什么要学习数据分析以及数据分析的结构层次等几方面给大家介绍了数据分析，让大家初步对数据分析有一个大概的了解 这篇文章具体的给大家介绍数据分析中最为核心的技术之一—— 数据分析思维 的相关内容。 一、数据分析的三种核心思维 作为新手数据分析师或数据运营，在面对数据异常的时候，好多小伙伴都会出现：“好像是A引起的” ，“好像也和B渠道有关”，“也可能是竞争对手C做了竞争动作”等主观臆测。 接下来给大家介绍数据分析的三种核心思维——结构化、公式化、业务化。 1、数据分析思维——结构化 在日常的生活中，当我们针对一个问题进行分析时，分析的思路总是一团乱麻？ 总结 从上篇文章开始，我们开始了介绍数据分析，本篇文章主要是为大家介绍了数据分析思维，主要给大家介绍了数据分析的三种核心思维方式：结构化、公式化以及业务化。
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纵向对比：按照时间维度与『自己』的比较，比如，一家公司去年和今年的离职率。 细分：对数据增加维度、降低粒度地分析。 分维度：增加维度，比如，离职率按照部门维度来分析。 只考虑一般水平而不考虑波动和差异，会使数据的可信度大大缩水。 二、数据『细分』 通过增加维度和降低粒度来细分数据，深挖数据，揭示数据中潜藏的规律。 [数据分析思维-数据『细分』] 2.1 增加维度 一个维度是数据表的一列。通常情况下，维度是指定性数据。例如，产品提供的服务的类型、用户分布的地域等。 在分析数据时，增加分析的维度，改变看待问题的视角，能够在更细分的级别上分析数据，洞察到更多的知识，增加数据分析的深度。 [数据分析思维-数据『溯源』] 一手数据是最原始的数据，包含的内容最丰富，但数据可能不规范。
数据中心运维的工作主要是对数据中心各项管理对象进行 系统的计划、组织、协调与控制，是信息系统服务有关各项管理工作的总称，具体包括对机房环境基础设施部分的维护，系统与数据维护，管理工具的使用，人员的 管理等方面 投资巨大的数据中心，为了能够尽快得到收益，就需要在运维的工作上多下工夫，切勿进入“一流设备、二流设计、三流运维”的不良运营之中，高品 质数据中心运维的工作至关重要。 那么如何才能提升数据中心的运维水平，本文提出了数据中心运维工作制胜的四大法宝，做好这四个方面的工作将使数据中心一直 运行于最佳状态，为数据中心创造最大的受益。 三是数据中心改造，优 化工程文档。比如：升级指导书、网络变更计划书、应急措施指导、软件回退方案等等。四是数据中心运维的经验文档。比如：网络中断问题分析、现有机房环境评 估、如果进行业务不丢包切换等等。 通过以往记录的数据进行综合 分析，一旦某些数据有波动或者异常，应该及时采取有效措施，避免隐患引发故障。
在维度建模中，将度量称为“事实” ， 将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如， 在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。 维度表是进入事实表的入口。丰富的维度属性给出了丰富的分析切割能力。维度给用户提供了使用数据仓库的接口。最好的属性是文本的和离散的。属性应该是真正的文字而不应是一些编码简写符号。 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。 采用雪花模式，用户在统计分析的过程中需要 大 量的关联操作，使用复杂度高，同时查询性能很差;而采用反规范化处 理，则方便、易用且性能好。 2.3交叉探查 数据仓库总线架构的重要基石之一就是一致性维度。 用户能够方便地从模 型中找到对应的数据表，并能够方便地查询和分析。 根据数据模型设计思想，在对维度进行水平拆分时，主要考虑如下两个依据。
通过数据分析发现平台隐患，更快地定位问题，提升平台稳定性，提升运维效率，同时数据分析也可以帮我们更精细化地管理资源，做到合理采购。 第二个特点是分层 大数据平台实质上是提供大数据的PaaS服务，基于大数据平台会有很多的大数据应用，包括各类离线报表、机器学习、OLAP、实时分析等。 大数据运维人员一般只需要负责大数据平台的运维，平台之上具体的业务层都会有自己的应用运维人员。所以大数据运维人员要有能力快速地定位和区分哪些是平台问题，哪些是业务问题。 希望能让大家的日常工作有所受益！也希望做大数据运维的同学能够通过自身努力，用大数据改变运维，把运维带入到一个数据驱动的智能运维新时代！ 大数据运维三十六计之 确保稳定 篇 ? 第三十六计：要善于利用大数据运维大数据，运维数据的积累和分析很关键。 案例：欲速则不达——直接删除惹的祸 ?
今天我们要来讲讲数据分析的五大思维方式。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 ? 第二大思维【拆分】 分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。 第三大思维【降维】 是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历？当数据维度太多的时候，我们不可能每个维度都拿来分析，有一些有关联的指标，是可以从中筛选出代表的维度即可。 增加的维度有一种叫法称之为【辅助列】。 【增维】和【降维】是必需对数据的意义有充分的了解后，为了方便我们进行分析，有目的的对数据进行转换运算。 我们回到数据分析的目的，我们就会知道只有明确了问题和需求，我们才能选择分析的方法。 顺带给大家讲讲三大数据类型。
有人说，在电子商务的王国，谁拥有数据，谁就先人一步。很多淘宝的卖家认为，销售数据不过是用来看看店铺赚的钱数罢了。 其实，只要你搞懂数据分析的方式，那么就能在销售数据中发觉许多隐含的秘密，从而能帮助你提升经营。 ? 来源：天下网商
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 ）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 1.1.1.1.1用户数量 ? 对比分析法 各运营核心指标,例如：人气（平均在线人数、高峰在线人数）、收益（每个在线人数的ARPU） 1、与目标对比（例如：在11月30号前，某游戏日活跃用户数运营目标为5万户。 [各大游戏网站(当乐网、九游游戏)、游戏运营平台(QQ平台、UC平台) 每个省份地市用户分布情况] How：用户购买支付方式是怎样的？ 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
深度解析大快DKM大数据运维管理平台功能 之前几周的时间一直是在围绕DKhadoop的运行环境搭建写分享，有一些朋友留言索要了dkhadoop安装包，不知道有没有去下载安装一探究竟。 关于DKHadoop下载安装基本已经讲清楚了，这几天有点空闲把大快DKM大数据运维管理平台的内容整理了一些，作为DKHadoop相配套的管理平台，是有必要对DKM有所了解的。 通过DKM ，运维人员是可以提高集群的性能，提升服务质量，提高合规性并降低管理成本。 DKM 设计的目的是为了使得对于企业数据中心的管理变得简单和直观。 通过DKM ，可以方便地部署，并且集中式的操作完整的大数据软件栈。该应用软件会自动化安装过程，从而减少了部署集群的时间。通过DKM 可以提供一个集群范围内的节点实时运行状态视图。 一次只能有其中一个NameNode 处于活动状态，这一点对于HA群集的正常运行来说至关重要。否则，Namespace 状态会在两者之间快速出现分歧，从而导致数据丢失风险或其他不正确的结果。
掌握常用的数据分析方法论是培养数据分析思维的基础，俗话说“工欲善其事，必先利其器”，而数据分析方法论就是数据分析是最强大的武器之一。 三大分析思维 对比分析，用户分群以及相关性与因果性分析是贯穿数据分析全流程的三大分析思维。如图1所示，三大分析思维包含了不同的分析方法。 ? 图1 三大分析思维概括 没有对比就没有明确的数据结论，对比分析可以衡量数据整体大小，数据波动以及数据变化趋势，所以说对比分析是得出数据结论最简单有效的方法。 用户分群也是贯穿数据分析全链路的分析思维，根据用户的行为数据/消费数据等特征对用户分群是实现用户精细化运营的基础。 当然，数据分析师也可以根据需要使用RFM模型或者K-Means等机器学习算法实现用户分群。 除了对比分析和用户分群之外，相关性与因果性分析也是数据分析师需要具备的第三大分析思维。
在数据化运维能力中，运维数据已初步形成初步数据生态标准，具备构建运维数据中台和数据可视化，同时也能对数据的进行血缘能力和影响能力的初步分析。 同样的，资源的管理和分配也因数据的实时性和准确性大打折扣，导致不能高质量的进行交付。因此，对于运维人员来说，要充分使用数据的反馈和支撑。 数据让一切问题及时暴露。 大数据工程师负责将业务经营数据进行分析并提供结构化，数据研发工程师负责满足为公司各类数据需求方出数，运营人员负责对业务数据给出建议和实时反馈。 如下图所列，具备运维数据的生态基础需要将上述源数据进行采集、存储、加工、分析，最终达到应用的效果。 数据可视化，通过对数据的可视化呈现，帮助运维人员直观、便捷、快速的进行问题分析，还可提供一系列的工具组件让运维人员根据自己的业务情况对海量数据进行快速进行视图编辑、多层下钻分析、多维度关联分析、报表编排
3、Kibana Kibana 基于nodejs，也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以汇总、分析和搜索重要数据日志 4、Beats Beats是elastic公司开源的一款采集系统监控数据的代理agent，是在被监控服务器上以客户端形式运行的数据收集器的统称，可以直接把数据发送给Elasticsearch或者通过Logstash 发送给Elasticsearch，然后进行后续的数据分析活动。 网管系统在日常运行过程中会产生各类日志数据，比如WEB、DB以及系统等。以往我们对于日志一直又爱又恨。 所以，我们急需一个可以集中收集、分析并输出表报的日志平台，毋庸置疑，ES就是最佳“人选”。既解决了日志集中收集难题，又可以灵活的组合分析、输出运维数据报表，而且整个系统还可以平行扩容。
大部分省市都在进行IaaS资源、PaaS资源、DaaS资源以及SaaS资源的整合；构建基于IPDS架构的云平台数据中心，通过IPDS云平台数据中心，为用户提供各类资源服务。 当用户无法在监、管、控基本需求层面实现运维数据打通，那么业务大数据平台就无法将一个业务数据逐层解析，只能看到业务层的数据，无法看到业务运行时的数据。 为用户提供全套运维运营解决方案，有效的满足用户在监控自愈、CMDB配置管理、自动化运维、ITSM流程管理、数据分析、日志分析、数据运营，可视化大屏的全景式运维需求。 image.png 蓝鲸平台在满足用户基本的运维需求外，还通过监、管、控、 流、析五大运维数据抓手，将用户云平台、网平台、应用系统的全流程数据抓取出来，通过蓝鲸大数据平台进行采样、建模、分析、处理，最后通过统一运营门户 Summary 蓝鲸平台是一套PaaS平台+原子组件+业务场景的全景式运维平台，也是一套通过监、管、控、流、析、营六大能力实现运维数据全流程打通的运维大数据平台、数据化运营平台。
很多同学在问：数据分析有没有标准思路，有没有分析思维模式。答案当然是：有。但绝不是大家日常在公众号看到的各种炫酷名字。 什么SOWT，PEST，二八法、切割法、多维法、业务法……这些名字炫酷有余，可解决真实商业问题的时候没一个靠谱的。今天我们正本清源，一次性跟大家解释清楚：哪些数据思维的常见误区。 误区三：数据分析思维是象限法、多维法、二八法、对比法 澄清：这些其实都是一个基础操作→分组对比。 通过分组对比，找到数据差异。 而不是在这想：我有大米、蘑菇、牛肉、所以我要怎么做客人才爱吃呢？ 误区四：数据分析思维是漏斗法、多维法 澄清：这些其实是一个基础操作→构建指标体系。 真正进入企业工作后，大家都被糟糕的数据质量和混乱的问题搞得晕头转向，没人迷信这个了。这个我们下次再分享，想学习更多真实商业分析知识
ywm 对于常规数据库的运维监控来说，如何能够快速简洁的发现问题，直达问题本质并解决常见问题，是 Bethune 的安身立命之本。 简约，优雅，专业，直抵本心，这是用户对 Bethune 的评价。 对于常规数据库的运维监控来说，如何能够快速简洁的发现问题，直达问题本质并解决常见问题，是 Bethune 的安身立命之本。 简约，优雅，专业，直抵本心，这是用户对 Bethune 的评价。 针对数据库的表空间增长，Bethune 提供增长趋势曲线，让数据库的空间增长清晰可见，通过选择不同的表空间，还可以通过 TOP 对象一览空间分布，例如对于 SYSTEM 表空间，以下图表就展示了空间消耗的重要对象 更重要的是，当您有数十上百个数据库需要监控运维时，Bethune 同样帮您保持了优雅简捷，重要的信息一点不少，次要的信息分层展示。 ? Bethune 的监控大屏，内置在产品当中，让您在专业中保持直观，领导要求的大屏展示唾手可得。 ? 最后 Bethune 特有的核心功能：巡检。更加可以让您的DBA从繁重的日常工作抽身出来！
但是现在运维变得极度重要，运维职责也更加细化，譬如稍大点的公司就将运维划分为基础运维，网络运维，DBA, 应用运维，架构师。 运维发展新方向 之前我写过一篇文章，谈及如何用大数据思维做运维，当然这篇文章有他自己的局限性，只是谈及了运维监控，灌输一种 data based 的理念。 随着分布式相关应用慢慢成熟，尤其是大数据的崛起，对服务器有了更多的需求，以资源为粒度的管理需求也变得更加迫切，于是有了Google Borg,开源的则有Mesos,Yarn等。 一切服务都是为了帮助数据进行流转和变换，服务的状态也都反应在数据流上，这种瞬态和终态的量是非常大的，所以我们需要借助大数据的思维去做处理。 到这里就可以参考大数据思维做运维灌输的概念了。 所以未来运维可以完全依托一个固定的分布式操作系统，在其上开发各种运维工具，利用大数据相关的理念和工具，监控，追踪，分析服务的状态，解决现有的运维工具碎片化，难以复制，难于贡献生态的问题。
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