魔方是一个大数据模型平台。它是一个基于服务总线和分布式云计算两种技术的数据分析挖掘工具平台。它使用分布式文件系统存储数据，支持海量数据的处理。采用多种数据采集技术，支持结构化数据和非结构化数据的采集。通过图形模型构建工具，它支持过程模型配置。通过第三方插件技术，可以很容易地将其他工具和服务集成到平台中。
4、《 企业级业务 架构设计: 方法论与实践》读书笔记1。基本信息2。收获1。商务架构什么事？以实现企业策略为目标，构建企业整体业务能力规划并传递到技术实现端的结构化企业能力分析方法。功能:个人理解是通过梳理分析建立统一认知，并将最终结果引导到IT实施的过程。2.建商的流程架构？(1)学习业务架构理论工具(掌握必要的知识和技能)(2) 企业战略分析(理解目标)(3)根据模型架构分析(4)将-将设计方案应用到实施过程中(利用分析结果)(6)建立长期迭代机制3。新学的模型(1)TOGAF-3架构模型框架主要包括:愿景、业务架构和数据。-1/、机会与解决方案、需求管理与目录(二)企业BM政府公司设计的战略分析模型与商业画布的信息分组非常相似。
5、 数据分析方法有哪些常用数据分析方法有聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。1.聚类分析聚类分析是指将一组物理或抽象对象分组到由相似对象组成的多个类中的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或簇中的过程，因此同一簇中的对象非常相似，而不同簇中的对象则非常不同。
因子分析是从大量数据中寻找内在联系，降低决策难度。因子分析法有10多种方法，如重心法、图像分析法、最大似然解法、最小二乘法、Alfa提取法、Rao典型提取法等。3.correlation analysis correlation analysis是研究现象之间是否存在一定的依赖关系，探讨具有依赖关系的具体现象的相关方向和程度。
6、 数据分析 方法论是什么?首先，数据分析 方法论就像国家的方针政策一样，引导和决定着我们分析的方向。知道如何从宏观上进行数据分析就像是对数据分析的前期策划，知道了数据分析后的发展。数据分析 Rule是指具体的分析方法，比如我们常见的比较分析、交叉分析、相关分析、回归分析、聚类分析等。数据分析 Law，数据分析 Rule从微观角度指导我们如何进行数据分析。
1.理顺分析思路，保证数据分析结构的系统化，这是整个分析过程的前提。2.将问题分解成相关的部分，并展示它们之间的关系。3.指导后续发展数据分析。4.确保分析结果的有效性和正确性。只有在分析方法论的指导下，才能进行数据分析，这样分析结果才会有指导意义，才不会出现。几种常用的数据数据分析方法:PEST分析法、5W2H分析法、逻辑树分析法、4P营销理论和用户行为理论。
7、 数据分析的方法有哪些1、数据分析方法和步骤数据清洗:通常需要对采集的原始数据进行清洗和转换，以便进行有效的分析，数据清洗主要包括完整性检查、格式转换、缺失值处理和异常值处理。数据可视化:通过数据可视化，复杂的数据可以更加直观，易于理解。可视化数据分析技术有直方图、折线图、饼图、散点图、平行坐标图等等。数据挖掘:数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏信息的技术。常用的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等。
机器学习:机器学习是一种从数据中学习规则，预测未知数据的技术。常用的机器学习方法包括决策树、贝叶斯分类器、支持向量机和Kmeans聚类。二、比如T检验T检验是一种常用的假设检验方法，可以用来检验一个样本的平均值与总体平均值是否相同。举个例子，假设某公司想知道女员工的平均工资是否和全公司一样，于是他们提取了20个女员工的工资数据，然后计算出女员工的平均工资。
8、如何构建 企业的 数据分析能力第一步:数据准备:(70%的时间)数据采集(爬虫、数据仓库)验证数据清理(缺失值、离群值、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集)文件读取使用python csv或txt便于操作数据文件(I/O和文件字符串处理、逗号分隔)采样(大数据。
