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。
4.充分利用数据分析，对会员进行分组，精准化DM投放，提供差异化服务。 5.充分利用数据分析，优化卖场布局及货架陈列。 这些都要建立在后台的数据分析的基础之上。我们通过数据分析，对用户提供定制的，有针对性的信息跟服务。让用户觉得这家企业就是在为他自己服务。 【充分利用数据分析，优化品类划分。】 为什么这里要强调数据分析，因为目前为止我们的企业在实际管理中基本还是靠人的主观判断来进行商品品类的划分，在这个基础之上能够划分的维度也仅限于“人”感官上能够识别的维度，我们把这个维度定义为商品的物理属性维度 这样的工作带着传统的思维来做这个事情往往会受到很多约束，希望安排具体负责人的时候加以考虑这个事情。 【充分利用数据分析，优化卖场布局及货架陈列。】 谈到这里我想拿一个老生常谈的故事开始。
适用于业务初期的行为分析、经营策略等分析查询场景，首购限时10元，快来抢购吧！
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： ?
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。 面对数据报表，也不知道应该从产品维度、时间维度、地域维度还是渠道维度去拆分。很显然，这样的思维是乱的，所以做数据分析很重要的一点是：要具备结构化的分析思维。 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。
，即对比、细分、溯源，也被数据分析的三板斧，支撑数据分析的核心应用，具体来说： [数据分析三板斧] 对比：成对地比较。 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。 [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。
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 ? 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 1.1.2.1 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。 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
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。
信通院的一些分析数据表明，企业IT的信息化历程逐渐完成，同时企业对IT的精益运行的需求越来越迫切，在这个场景下，数据的思维和使用能力成为制约提升IT生产效率的桎梏。 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。 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。 数据中台，建立面向运维域的数据中台，统一纳管如资源数据、告警数据、性能数据、业务数据、日志数据、工单数据、指标数据、拨测数据等，面向上层运维分析场景提供统一的数据访问路由、数据服务目录、数据接入管理、 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
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 AUD$，如果空间紧张，该表的审计数据完全可以通过截断释放出来。 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。 ?
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。
本文转载自林骥 在《数据分析的思维与工具》这篇文章中，我们提到，应该更加注重数据分析思维的培养，那么数据分析的思维主要有哪些呢？ 我总结了 8 种数据分析的思维，并用一些小故事进行举例说明。 1. 在数据分析的工作中，细分的纬度主要包括时间、地区、渠道、产品、员工、客户等。杜邦分析法、麦肯锡的 MECE 分析法本质上都属于细分思维。 3. 溯源思维 有时候，即使运用了对比思维和细分思维，依然分析不出来结论，怎么办？ 此时可以试试溯源思维，追溯数据源的详细记录，然后基于此思考数据源背后可能隐藏的逻辑关系，或许会有意外的洞察。 如果不断用溯源思维去分析，那么对数据的敏感和业务的理解也能逐步加深。 4. 相关思维 在大数据时代，核心就是相关思维，这种思维是建立在相关分析的基础上。 啤酒与尿布的故事，是一个相关分析的经典案例。 总结 本文总结了数据分析的 8 种思维，分别是对比、细分、溯源、相关、假设、逆向、演绎、归纳，充分运用好这些思维，无论是工作，还是生活，相信都能够创造出更多的价值。 以上，希望能够对你有所启发。 ?
在数据分析的工作中，细分的纬度主要包括时间、地区、渠道、产品、员工、客户等。杜邦分析法、麦肯锡的 MECE 分析法本质上都属于细分思维。 3. 溯源思维 有时候，即使运用了对比思维和细分思维，依然分析不出来结论，怎么办？ 此时可以试试溯源思维，追溯数据源的详细记录，然后基于此思考数据源背后可能隐藏的逻辑关系，或许会有意外的洞察。 如果不断用溯源思维去分析，那么对数据的敏感和业务的理解也能逐步加深。 4. 相关思维 在大数据时代，核心就是相关思维，这种思维是建立在相关分析的基础上。 啤酒与尿布的故事，是一个相关分析的经典案例。 沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒。 总结 本文总结了数据分析的 8 种思维，分别是对比、细分、溯源、相关、假设、逆向、演绎、归纳，充分运用好这些思维，无论是工作，还是生活，相信都能够创造出更多的价值。 以上，希望能够对你有所启发。 ?
导读：数据分析，应该更加注重思维的培养，那么数据分析的思维主要有哪些呢？ 本文总结了 8 种数据分析的思维，并用一些小故事进行举例说明。 在数据分析的工作中，细分的纬度主要包括时间、地区、渠道、产品、员工、客户等。杜邦分析法、麦肯锡的 MECE 分析法本质上都属于细分思维。 03 溯源思维 有时候，即使运用了对比思维和细分思维，依然分析不出来结论，怎么办？ 此时可以试试溯源思维，追溯数据源的详细记录，然后基于此思考数据源背后可能隐藏的逻辑关系，或许会有意外的洞察。 如果不断用溯源思维去分析，那么对数据的敏感和业务的理解也能逐步加深。 ? 04 相关思维 在大数据时代，核心就是相关思维，这种思维是建立在相关分析的基础上。 总结 本文总结了数据分析的 8 种思维，分别是对比、细分、溯源、相关、假设、逆向、演绎、归纳，充分运用好这些思维，无论是工作，还是生活，相信都能够创造出更多的价值。 以上，希望能够对你有所启发。 ?
让你的数据会说话 老板：“身为一名数据分析师，怎么一点数据思维都没有？” 数据分析师：“我写的分析报告、周报里不全都是数据么，这还没有数据思维？” 本文主要分为两个部分，首先讲数据在工作中的作用，其次是什么是数据思维，即如何充分发挥出数据的作用。 02 什么是数据思维 在上文中我们提出了数据的作用是了解现状和快速拉齐信息，接下来回到开头的场景，为什么明明写的分析报告、周报里都是数据，还是老板还觉得没有数据思维呢？ 以上这些问题对于数据新人来说可能是一种降维打击，因为这些除了要求大家有数据分析能力以外，还要求大家有同理心，要站在对方的视角看待这个活动，还需要对业务有多方面的认知。 这里插入一个调研中运用数据思维的方法，大家工作中有时候需要去了解一个其他部门的日常工作内容，比如运营部想了解市场部最近在做什么，相比于问“你们最近一个月都在做什么呀，各部分时间占比是怎么样的”，不如先问
弯路 想到一点是一点 正路 (麦肯锡思维) 将论点归纳和整理 将论点递进和拆解 将论点完善和补充 ? 内部因素和外部因素 ?
今天看了用主成分分析简化数据，就顺便用MNIST数据集做了下实验，想直观地看一下效果，并通过完成这个小demo深入理解下原理。 主成分分析是什么 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），一种降维方法，在PCA中，数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系，新坐标系由数据本身决定，在新坐标系中，第一个坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向 主成分分析怎么用 要做的事就是使用tensorflow里的MNIST数据集，取前100张图片中所有的手写数字7图片，对他们进行主成分分析，输出经过降维反变换回去的图片，对比差异，看看降维后的效果。 主成分分析的原理是什么 前面转坐标轴从理论上考虑，这里主要从数学的角度考虑。 第一个主成分是数据差异最大（方差最大）的方向，第二个主成分是数据差异次大且与第一个主成分正交的方向。 主成分分析的优缺点是什么 优点：降低数据的复杂性，识别最重要的特征 缺点：不一定需要，且可能损失有用信息 适用数据类型：数值型数据
今天看了用主成分分析简化数据，就顺便用MNIST数据集做了下实验，想直观地看一下效果，并通过完成这个小demo深入理解下原理。 主成分分析是什么 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），一种降维方法，在PCA中，数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系，新坐标系由数据本身决定，在新坐标系中， 主成分分析怎么用 要做的事就是使用tensorflow里的MNIST数据集，取前100张图片中所有的手写数字7图片，对他们进行主成分分析，输出经过降维反变换回去的图片，对比差异，看看降维后的效果。 主成分析的原理是什么 前面转坐标轴从理论上考虑，这里主要从数学的角度考虑。 第一个主成分是数据差异最大（方差最大）的方向，第二个主成分是数据差异次大且与第一个主成分正交的方向。 主成分分析的优缺点是什么 优点：降低数据的复杂性，识别最重要的特征 缺点：不一定需要，且可能损失有用信息 适用数据类型：数值型数据
前几天写了一篇数据分析思维的文章，反响不错。我决定再写一些数据分析思维方面的文章。 数据分析的方法很多，思维的技巧也很多，面对具体问题的时候，如何选择合适的方法？ 找到要解决的目标，能够解决数据分析和职场的大部分问题。 1、找到目标，跳出取数怪圈 取数是数据分析师最大的痛。 不能不取，但是取数的产出实在是很有限。 也许业务方想要看看活动的效果如何，但是他只知道漏斗分析，内心把漏斗分析和活动分析等价了。 ? 实际上复盘分析一次促销活动，漏斗分析只能得到最基础的转化数据。 而且往往拉出来一堆数据以后，对方看了半天，还是看不出什么东西。 这种情况要帮业务方理清业务思路，如果某位需求方经常这样，惹不起还躲不起么。 总结 很多数据分析新人经常会出现没有目标思维的情况。 一部分原因是不太懂业务逻辑，不了解业务是怎么运转的，自然也就无法找出数据对于业务的意义。 另外一部分原因是没有提升自己的职业化水平，不知道目标思维是职场人的必备技能。
正如马云所言，我们身处在一个数据为王的时代，世界正从IT走向DT。在移动互联、云计算和大数据的穹顶之下，未来的IT运维管理被赋予了更多的信息挖掘和数据分析的重任。 IT运维数据只有实现集中、汇总和整合，并通过深层次的数据挖掘，对数据进行系统分析和评价，才能为企业决策者提供基于IT运营的决策依据，推动企业向决策科学化方向迈进，从而提高整体的管理水平和工作效率。” 但成为“理财专家”并不简单，IT运维数据来源于日常工作积累，需要提取、分析和呈现。另外，只有找到这些数据之间的关联，才能找到有价值的数据，找到沙子里面的金子。 例如北塔软件的北塔BTIM就可以帮助管理者将大数据的智慧应用到运维管理一线，北塔软件在北塔BTIM中体现了以数据为核心的新型IT运维方式，可以从日常监控，故障分析，决策分析三个方向为用户提供强大的数据管理能力 首先，作为IT运维部门的实用系统，北塔BTIM系统提供了多种实用分析工具，网络部分提供了负载一览、TOPN性能分析，端口流量分析，可实现对于具体设备对象的实时负载以及历史瓶颈的检测。
智能数据分析（ IDA）基于安全、低成本、高可靠、可弹性的云端大数据架构，帮助企业客户实现从数据采集、建模、挖掘、效果分析、用户标签画像到自动化营销等全场景的数据服务，快速实现数据驱动业务增长的目标。
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