世界500强埃森哲分享，66页大数据分析实战PPT，果断收藏

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大数据分析--埃森哲

目录

1、概述

2、数据分析框架

3、数据分析方法

4、数据理解&数据准备

5、分类与回归

6、聚类分析

7、关联分析

8、时序模型

9、结构优化

10、数据分析支撑工具

数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合

随着计算机技术发展和数据分析理论的更新，当前的数据分析逐步成为机器语言、统计知识两个学科的交集（备选）

随着计算机科学的进步，数据挖掘、商务智能、大数据等概念的出现，数据分析的手段和方法更加丰富

数据分析标准流程

CRISP-DM为90年代由SIG组织（当时）提出，已被业界广泛认可的数据分析流程。

1.业务理解(business understanding）

确定目标、明确分析需求

2.数据理解（data understanding）

收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量

3.数据准备(data preparation)

选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据

4.建立模型(modeling）

选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型

5.评估模型(evaluation)

对模型进行较为全面的评价，评价结果、重审过程

6.部署(deployment)

分析结果应用

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