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代理IP应用下的大数据分析

来源:互联网 作者:admin 时间:2019-09-18 14:55:22

  互联网营销战要抢占先机,数据是企业的核心资产。通过数据分析,我们可以从中探索出一条新的盈利道路,一条符合用户需求的道路。而在代理IP的介入之下,数据挖掘已经不再是少部分人的“权力”了,那么,在获得这些数据之后,企业应该如何去应用分析呢?


代理IP应用下的大数据分析


  最常用的四种数据分析方法:描述型分析、指令型分析、诊断型分析、和预测型分析。


  使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性,是十分有必要的。


  1、描述型分析:发生了什么?


  这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。


  例如,每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。


  2、指令型分析:需要做什么?


  数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。


  例如,交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素,来帮助选择最好的回家路线。


  3、诊断型分析:为什么会发生?


  描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。


  良好设计的BI dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。


  4、预测型分析:可能发生什么?


  预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。


  预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。


  在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。


  通过代理IP开展爬虫挖掘数据是第一步,之后的数据分析才是重头戏,现在有很多的商业决策都是基于数据来决定的,这也侧面说明了大数据时代已经全面革新了企业的运营模式。相关阅读:代理IP应用下的大数据时代 如何保证数据安全?


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