
現(xiàn)在很多企業(yè)都開(kāi)始重視數(shù)據(jù)分析。各大企業(yè)之所以看重?cái)?shù)據(jù)分析,是因?yàn)閿?shù)據(jù)分析可以幫助它們找到企業(yè)中隱藏的問(wèn)題,進(jìn)而幫助它們及時(shí)地將這些問(wèn)題解決。這也是現(xiàn)在越來(lái)越多的人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的原因,同時(shí)也是數(shù)據(jù)分析行業(yè)高薪的原因。大家可以想象一下,數(shù)據(jù)分析師從一堆數(shù)據(jù)中可以分析出一個(gè)有價(jià)值的信息,那是一件多么有成就感的事情。那么大家是否知道如何使用數(shù)據(jù)分析解決問(wèn)題呢?
相信大家都想知道解決數(shù)據(jù)分析中的問(wèn)題,其實(shí)在大多數(shù)情況下,當(dāng)知道了問(wèn)題出在哪,為什么出這個(gè)問(wèn)題的時(shí)候,都知道接下來(lái)該怎么辦了。那么都會(huì)有什么方法呢?下面我們就給大家介紹一下這些方法。
第一個(gè)方法就是擬合與圖論。其實(shí)這種方法就是在做路線規(guī)劃的時(shí)候最常用的,比如說(shuō),某個(gè)管道容易漏水,我們就把漏水點(diǎn)記錄下來(lái),然后匯集起來(lái),從而加強(qiáng)維修。同樣,也可以通過(guò)構(gòu)建圖并用求最短路徑的算構(gòu)建巡邏的路徑。
第二個(gè)方法就是協(xié)同過(guò)濾。其實(shí)協(xié)同過(guò)濾屬于是利用集體智慧的辦法,就像我們?cè)诮獯鹨粋€(gè)問(wèn)題的時(shí)候,如果我們沒(méi)有遇到過(guò)這個(gè)問(wèn)題該怎么辦?其實(shí)很簡(jiǎn)單,就是請(qǐng)教比我們更厲害的人協(xié)同過(guò)濾最多的是用在推薦引擎之中,一般的方式是尋找一個(gè)用戶的n個(gè)相似用戶,然后推薦給這個(gè)用戶他相似用戶喜歡的產(chǎn)品,或者找到當(dāng)前用戶喜歡的前n個(gè)物品,然后挑選出和這n個(gè)物品相似的m個(gè)物品推薦給當(dāng)前用戶。即使不用在推薦,它的思想也很容易延伸在其他方面,比如說(shuō)一個(gè)人不會(huì)選擇手機(jī),那就去找懂手機(jī)的人請(qǐng)教從而得到合適的建議。當(dāng)然,還有一種情況,也是數(shù)據(jù)分析師很常見(jiàn)的。就是當(dāng)拿到數(shù)據(jù),卻完全沒(méi)有目的,也就是探索性分析。這種情況借助數(shù)據(jù)分析工具,做一些大致的探索性分析,看一下數(shù)據(jù)趨勢(shì),逐步深入。這樣就能夠解決其中的問(wèn)題。
在這篇文章中我們給大家介紹了很多關(guān)于數(shù)據(jù)分析解決問(wèn)題的相關(guān)知識(shí),具體就是有兩個(gè)方法,第一就是擬合與圖論,第二就是協(xié)同過(guò)濾。利用身邊所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并解決問(wèn)題的能力。注意,是解決問(wèn)題的能力,數(shù)據(jù)量很大,數(shù)據(jù)模型很多,數(shù)據(jù)分析思路很多,但是沒(méi)辦法解決問(wèn)題,這不能叫實(shí)力強(qiáng)的人。能解決問(wèn)題,產(chǎn)生價(jià)值,并且有人愿意為這個(gè)價(jià)值所買單,這是實(shí)力的最終體現(xiàn)。
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