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如何快速上手數(shù)據(jù)分析（四）
2019-01-17
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我們在上一篇文章中給大家介紹了數(shù)據(jù)分析的相關知識，主要介紹了保證數(shù)據(jù)分析全面性的分析方法，以及如何利用維度分析數(shù)據(jù)，這些知識需要拓展的知識有很多，使用到了經(jīng)典的金字塔模型，我們在這一篇文章中給大家介紹一下金字塔模型以及其他的知識。


就目前而言，在社區(qū)運營過程中最基本的模型就是用戶的金字塔模型了，這個金字塔模型的建立是依據(jù)用戶的活躍度和貢獻值來建立的，金字塔模型會將用戶分成幾個層級，層級越往上用戶的價值越大，貢獻值越高。當然這個用戶金字塔模型的建立一定不是固定的，而是根據(jù)具體的社區(qū)數(shù)據(jù)情況會在層級劃分和每個層級占比上都會有所不同，并且每個層級的具體需求和運營方式都是不同的。


除了這些，我們還應該使用統(tǒng)計學的知識進行數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計學的知識有很多，我們可以使用統(tǒng)計學知識如數(shù)據(jù)分布假設檢驗。一般來說，使用統(tǒng)計學知識如數(shù)據(jù)分布假設檢驗是一種自下而上的思路，這種思路多用在針對已有數(shù)據(jù)報表中的數(shù)據(jù)問題發(fā)現(xiàn)。


當然，我們還可以使用機器學習進行對大數(shù)據(jù)分析工作，那么什么是機器學習呢？百度百科上面對機器學習的描述就是：“機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹?！庇纱丝梢?a href='/map/jiqixuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>機器學習是對數(shù)據(jù)分析還是有很大的幫助的。


由此可見，數(shù)據(jù)分析工作都是需要這些知識儲備的，大家在進行數(shù)據(jù)分析工作的時候要不斷地吸收和消化各類知識內(nèi)涵，尤其是統(tǒng)計學知識的儲備以及數(shù)據(jù)分析中的機器學習，才能夠激發(fā)靈感從而做好數(shù)據(jù)分析工作。由于篇幅原因小編就給大家介紹到這里了，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?，如果您喜歡我們的內(nèi)容，那么快快關注我們吧。

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