怎么分析大數據分析基礎概念

本篇文章給大家分享的是有關怎么分析大數據分析基礎概念，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

互聯(lián)網進一步聚合，對大數據的分析必然會成為一個關鍵的策略部門的工作。

像很多事物先是存在，然后再變得合理一樣，數據分析師也會因為一些公司的實際需求而存在，然后從事的工作與技能也會不斷地變得豐富與完善。

說到數據分析，小程會想起Sherlock Home，破案是需要分析數據。

但作為一般的技術人員，讀者并不需要像電視劇的人物那么“聰明”，只需要掌握一般的知識與技能就有可能勝任工作了，然后才是不斷的能力提升。

已經有一些機構根據自己的理解，定義了數據分析師應該掌握的技能，比如下面這個來自網上的圖片： 

這個圖有一定的合理性，立志成為數據分析師的讀者，可以參考一下其中提到的技能要求。

作為數據分析的開篇，本文介紹幾個在數據分析時經常會說到的概念。

以下介紹的概念，讀者有可能會覺得枯燥，建議跳讀即可。

（1）平均數

平均數，指得是算術平均值，也就是總和除以個數（或其它單位的和）。平均值，是經常用到的概念，比如“平均每個同學可以分到2個蘋果手機”、“下載的平均速度是1MB/s”、“一個月的花費平均是4千塊”。

均值有一個缺陷就是在極端情況存在時，也就是極大與極小都很離譜時，平均出來的值就變得不合理，這也是投票取平均分時，可能會考慮把最高分與最低分去掉再作平均的原因。

對于這種缺陷的例子，可以看看下面來自網絡的圖片： 

招聘者告訴讀者，就職的話平均工資有1800，而實際當讀者就的是員工一職時，工資就只有800了。

這個也是平均值謬誤的一個例子。

再看另一張圖： 

不同等級的收入差距很大，假如收集到若干家庭的收入，并取平均數來代表普遍家庭收入的話，就是不靠譜的，富人把窮人平均了。

對于這種統(tǒng)計，可以去掉極端值再統(tǒng)計，或者取每個區(qū)間的比例，或者用下面介紹的中值或眾數。

（2）中位數

中位數是大小值的分隔值，出現(xiàn)極大值或極小值都不影響到中位數，所以在這種極端的情況下，中位數是可用的一個參考值。

對于奇數個數的數值序列（已排序），中位數就是中間那個值。對于偶數個數的，中位數就是中間兩個值的和除以2。

比如：1，2，3，4，5 中位數是3。

比如：1, 2, 3, 4, 5, 6 中位數是(3+4)/2=3.5。

（3）眾數

眾數，就是出現(xiàn)次數最多的值?？赡芤粋€眾數都沒有，也可能有多個眾數。

比如：1, 1, 2, 5, 3, 5, 1 眾數是1。

比如：5, 4, 6, 2, 5, 6 眾數是5跟6。

眾數就是“大家都這樣”，是具有一定參考意義的。

（4）絕對數與相對數

絕對數是沒有對比的數，比如天氣是27度、一個班有50名學生、月薪是5萬塊，等等。

相對數是一個比值，比如提升了10%、體重不到某人的一半、比例是1:3，等等。

簡單來說，絕對數是自然數，而相對數一般是百分比（或能轉為百分比）。

（5）百分比與百分點

成本上漲了80%、速度下降了30%，這些都是百分比，這是一個經常出現(xiàn)的形式。

一個點，或一個百分點，就是1%。

一般在百分比的幅度變化時，使用百分點，比如從3%到5%，提升了2個百分點。

（6）比例與比率

部分占總體的比重，為比例。比如失敗率是0.01%（占失敗與成功的總和）、男同事占所有同事的70%，等等。

比率，是各部分的比，比如女學員與男學員的比率是1:3，等等。

（7）倍數與番數

一般在上漲的情景，用倍數，比如漲了2倍。而在下降的情景要用百分比，比如收入減少了30%，當然在上漲的時候也可以使用百分比，比如參會人數增加了300%。

番數，表示2的N次方。

純收益番了一番，表示增加1倍（2的1次方，也就是原來的2倍）。

番了兩番，表示變成了4倍（2的2次方）；番3番，表示8倍，等等。

（8）同比與環(huán)比

同比，用于比較，比如現(xiàn)在是5月，同比于去年的5月，這個月的重大故障下降了30%。

環(huán)比，用于趨勢，比如環(huán)比上一周、環(huán)比上一個月，這一周或這一個月是怎么樣的。

以上就是怎么分析大數據分析基礎概念，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業(yè)資訊頻道。