这个问题需要多方面考虑，比如:探索性数据分析，定性数据分析，线下数据分析，线上数据分析。就探索性数据分析而言，探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的方法，是对传统统计假设检验方法的补充。【海量资讯】专注大数据实践20年，提供数字化转型顶层设计、数据中间平台(内置用户画像核心引擎)、业务中间平台建设、数据采集、治理和分析服务，是您值得信赖的企业数字化转型专业服务商。
我以HR的工作为例，说明如何做上述分析，以获得真知灼见。01)分类分析，比如分成不同部门，不同岗位级别，不同年龄段，来分析人才流失率。比如你发现某个部门的离职率特别高，那么你就可以分析一下。02)矩阵分析比如公司有价值观和能力的测评，那么我们可以把测评结果做一个矩阵图，找出价值观匹配强的员工，价值观匹配弱的员工，价值观匹配弱的员工的比例，从而找出公司的人才健康状况。
5、在做 数据分析时,具体分析的关键是?1。说清楚数据分析目的先说清楚再进行数据分析为什么要做？通过用户、需求、场景的拆解方法，明确了数据分析的用途。1.用户这里所说的用户是指数据分析内容或结果是给谁的？这里的目标用户主要分为三类:自己、内部业务部门、外部客户。这里主要分析后两种。内部业务部门:这类用户通常通过制定不同的策略来改善企业的某些指标，可以是市场部、运营部，也可以是维修部。
外部客户:这类用户通常没有某个领域或多个领域的行业数据，想通过这些数据了解自己的用户或市场，但恰好你的企业有这样的数据。在这种情况下，外部数据分析输出是通过实现数据的价值而形成的，可以帮助外部用户更好的了解市场，而对于你来说，也可以通过数据实现价值，为企业带来收益。
6、用户行为 数据分析有哪三个 层次用户行为分析的基础是获取用户行为数据，如用户页面停留时间、跳转来源等。这些信息有的可以直接获得，有的需要计算。一般来说，用户访问时的一些信息是以日志的形式键入web容器的日志空间中的，其中包含了一些最常见的访问信息和一些自定义的日志管理。题目提到了大数据技术对用户行为的分析，所以可以假设网站或app的访问次数要骄傲得多。
具体表现为:1。负载能力。流量的增加带来的压力是多方面的，比如网络带宽的压力，计算复杂度的压力，存储的压力等等。总的来说，这些是显而易见的，并且会对产生直接的影响，比如实时计算的衰落，消息的堆积，OOM等等。为了解决这种现象，一般来说会选择一些分布式框架来解决这个问题，比如引入分布式计算框架storm、spark、分布式文件系统hdfs等。
7、怎样对数据进行分析— 数据分析的六大步骤在大数据时代和人工智能热潮的今天，相信很多人都会对数据分析产生浓厚的兴趣。数据分析其实是Datician的一种，指的是专门收集、整理、分析不同行业的行业数据，并根据数据做出行业研究、评估、预测的专业人士。很多人都学过数据分析的知识，但是真正接触到项目的时候却不知道如何分析。造成这种情况的主要原因是他们没有自己的分析框架和合理的分析步骤。
大众公认的数据分析 step分为六个步骤。只有我们有了合理的分析框架，在面对数据分析的项目时，才不会无所适从。无论我们做什么，首先我们做的时候都有明确的目的。数据分析也不例外。我们在进行一个数据分析的项目时，首先要思考为什么要进行这个项目，进行数据分析需要解决哪些问题。只有明确数据分析的目的，才不会走错方向，否则得出的数据没有指导意义。
8、 数据分析的方法?数据分析通常包括以下步骤:数据收集:获取要分析的数据，这些数据可以从各种数据源收集，也可以自己收集。数据清洗:对数据进行清洗和整理，包括去除重复数据、缺失数据、异常数据、格式转换等操作，使数据得到更好的分析和利用。数据探索:数据的可视化显示和统计分析，以及数据分布、特征、关系和趋势的探索。数据建模:根据数据分析的结果，利用统计方法或机器学习算法建立模型，对未来数据进行预测分析。
在实践中，可以根据具体的需要和问题灵活运用数据分析的方法。比如在数据清洗方面，可以使用Excel、Python、R等工具进行数据处理和清洗；在数据探索中，可以使用数据可视化工具和统计分析工具数据分析；在数据建模中，可以使用回归、聚类、决策树等算法对数据进行建模和预测。至于更具体的数据分析方法，我就依次列出来:描述性统计:用于描述数据的分布、中心位置、分散性和对称性。
9、 数据分析的基本理清思路，制定计划。一个清晰的数据分析的思路是有效执行数据分析的首要条件，一个清晰的思路也是整体...2.数据收集数据收集是按照一定的数据分析框架，收集与项目相关的数据的过程，数据收集是数据分析...3.数据处理数据处理是对项目所需的数据集合进行处理，形成合适的方式数据分析。因子分析:即对某一指标的相关影响因素进行统计分析。
