1. 數(shù)據(jù)分析多層模型介紹

這個金字塔圖像是數(shù)據(jù)分析的多層模型，從下往上一共有六層：

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底下第一層稱為Data Sources 元數(shù)據(jù)層。

比如說在生產(chǎn)線上，在生產(chǎn)的數(shù)據(jù)庫里面，各種各樣的數(shù)據(jù)，可能是銀行的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，也可能是電信運(yùn)營商在交換機(jī)里面采集下來的數(shù)據(jù)等等，然后這些生產(chǎn)的數(shù)據(jù)通過ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的縮寫，用來描述將數(shù)據(jù)從來源端經(jīng)過抽取(extract)、轉(zhuǎn)換(transform)、加載(load)至目的端的過程，通過這個過程，我們可以把需要的數(shù)據(jù)放到數(shù)據(jù)倉庫里面，那這個數(shù)據(jù)倉庫就是多層模型中的第二層。

數(shù)據(jù)倉庫主要是給我們需要存放的數(shù)據(jù)提供一個物理基礎(chǔ)，我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，原材料都放在這個數(shù)據(jù)倉庫里面，這幾年以來，除了數(shù)據(jù)倉庫這個概念，還興起了數(shù)據(jù)集市這個概念，數(shù)據(jù)集市其實就是部門級的數(shù)據(jù)倉庫，規(guī)模比較小一點(diǎn)的數(shù)據(jù)倉庫。

再上面一層是Data Exploration，這層主要做統(tǒng)計分析的事情，比如我們算均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、排序、求最小\大值、中位數(shù)、眾數(shù)等等，這些統(tǒng)計學(xué)比較常用的指標(biāo)，另外還有些SQL查詢語句，總的來說主要是做一些目標(biāo)比較明確，計算方法比較清楚的事情。

第四層是Data Mining數(shù)據(jù)挖掘?qū)樱瑪?shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析(統(tǒng)計分析)有什么區(qū)別呢，數(shù)據(jù)分析往往是統(tǒng)計量和算法比較清楚，數(shù)據(jù)挖掘往往是目標(biāo)不是很清楚，在實現(xiàn)目標(biāo)的過程中采用什么方法不能確定，所以數(shù)據(jù)挖掘比數(shù)據(jù)分析難度要高很多。

第五層是數(shù)據(jù)展現(xiàn)層，把數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘得出來的結(jié)果通過數(shù)據(jù)展現(xiàn)層的圖表、報表把他展現(xiàn)出來，也可以稱為數(shù)據(jù)可視化。

最后把這些圖表、報表交給決策者，以這個為基礎(chǔ)做一些決策。

2. 數(shù)據(jù)分析工具簡介

常用的數(shù)據(jù)分析工具，包括一些廠商的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，包括IBM的DB2、甲骨文的Oracle數(shù)據(jù)庫。這些廠商的數(shù)據(jù)庫本身帶有一些統(tǒng)計分析的包，里面有些標(biāo)準(zhǔn)的功能可以做數(shù)據(jù)分析工作，但用這些自帶的數(shù)據(jù)分析工具功能相對不夠?qū)I(yè)。主要反映在缺乏標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計函數(shù)，比如做一個線性回歸模型，需要寫一大堆SQL語句，甚至要寫一個plsql程序才能完成。但是在專業(yè)的統(tǒng)計軟件只需要寫一個簡單的函數(shù)就可以完成。 

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目前最主流的統(tǒng)計軟件有R、SAS、SPSS，R是一個免費(fèi)的開源軟件。

SAS大概是歷史最悠久的統(tǒng)計軟件，是一個商業(yè)軟件，在60年代就誕生，在70年代以后逐漸商業(yè)化，發(fā)展到現(xiàn)在SAS已經(jīng)成為國際標(biāo)準(zhǔn)。

SPSS也是一個歷史悠久的統(tǒng)計軟件，SPSS一開始是一個仿真軟件，后來演變成一個統(tǒng)計軟件，目前已經(jīng)發(fā)展成為一個數(shù)據(jù)挖掘軟件，目前被IBM收購，變成IBM旗下的一個產(chǎn)品，在社會學(xué)研究院領(lǐng)域有很多的應(yīng)用。

其他的還有一些軟件，比如說水晶報表(Crystal Reports)，在做BI和報表非常擅長，另外如UCINET也是在社會學(xué)比較常用的軟件，它可以畫群體的網(wǎng)絡(luò)圖，社交關(guān)系圖非常擅長。

3. 常用統(tǒng)計方法

使用統(tǒng)計方法，有目的地對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，并且解讀分析結(jié)果：

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常用算法

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4. 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是以查找隱藏在數(shù)據(jù)中的信息為目標(biāo)的技術(shù)，是應(yīng)用算法從大型數(shù)據(jù)庫中提取知識的過程，這些算法確定信息項之間的隱性關(guān)聯(lián)，并且向用戶顯示這些關(guān)聯(lián)。

數(shù)據(jù)挖掘思想來源：假設(shè)檢驗，模式識別，人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)

常見數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)：關(guān)聯(lián)分析，聚類分析，孤立點(diǎn)分析等等

例：啤酒與尿布的故事

5. 展現(xiàn)層：報表與圖形

展現(xiàn)層在數(shù)據(jù)分析中是一個很重要的組成部分，在大家的心目中數(shù)據(jù)分析軟件只是讀數(shù)據(jù)和算數(shù)據(jù)，結(jié)果算出來就OK了。但其實結(jié)果算出來以后對于數(shù)據(jù)分析還遠(yuǎn)沒有結(jié)束，還需要把結(jié)果展現(xiàn)出來，有些時候可能結(jié)果的展現(xiàn)比計算花的時間還要多。

下圖是一個比較老土的報表。

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如果那這種報表給老板看，那體驗效果肯定很差，其實人的特點(diǎn)對數(shù)字的感覺不敏感，如果你那一大堆數(shù)字組成的報表給老板看，老板肯定不是很高興。

人對圖形會比較敏感，所以在統(tǒng)計學(xué)里面通常有比較標(biāo)準(zhǔn)的圖，如餅圖、柱形圖(垂直和水平)、虛線圖、水泡圖、魚骨圖、箱線圖等等。

下面是一張在地圖上展現(xiàn)數(shù)據(jù)的展現(xiàn)形式 

下圖是關(guān)于使用安卓手機(jī)的數(shù)據(jù)展現(xiàn)

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根據(jù)信息圖顯示，Android先生的頭發(fā)有47%的可能是黑色的，戴眼鏡的幾率為37%，有36%的可能是北美人，30%的可能臉上長雀斑。71%的時 間會穿T恤，下身穿牛仔褲的時間占了62%。工作只占了38%，玩游戲卻占了62%，平均每個月會用掉582MB的數(shù)據(jù)流量。這種圖稱為信息圖，在數(shù)據(jù)分析這個行業(yè)里面，是數(shù)據(jù)展現(xiàn)工作的主要組成部分。