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专业大数据挖掘分析——助力小微企业发现价值
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一、大家在CentOS里对MySQL用什么可视化管理工
可以安装phpmyadmin数据库在线可视化管理系统，对数据库管理非常方便，在浏览器中就可以进行对数据库的所有操作，并且还带有命令行模式。二、谁知道把大数据可视化
大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
为什么会产生大数据？为什么要使用大数据呢？在这里给大家再通俗的解释一下：
起初，数据量很少的时代，通过表格工具、mysql等关系型数据库（二维表数据库，数据逐行插入）就能够解决数据存储的问题。
但是，随着互联网的飞速发展，产品以及用户的激增，产生了海量的数据。考虑到长足发展，公司会对产品、用户相关的原生数据、埋点数据等进行分析，传统的关系型数据库就无法满足需要，只能通过行式、分布式等数据库来存储这些数据（HBASE、hive等，能够实现集群化，及分配到多台主机上同时计算）。
认识数据可视化
有了数据之后，对数据分析就是成了最关键的环节，海量的数据让用户通过逐条查看是不可行的，图像化才是有效的解决途径。少量的数据可以通过表格工具生成图表、tou视表的方式进行分析，但是大数据的分析就需要借助专门的可视化工具了，常见的可视化工具包括：Tableau、BDP、Davinci、QuickBI、有数等。
大部分商用数据可视化工具的计算、图表展示虽然比较强大，但是却无法做到实时数据快速生成，数据也多为push（固定的范围）的方式，有时候数据还需要二次加工满足可视化产品的规则（商用产品多考虑通用性，无法适用于所有企业的数据规范）。
除此之外，现在很多图表插件的开源化（如：Echart、GoogleChart），以及行业内对数据安全性等的考虑，越来越多的公司也开始进行数据可视化的私有化部署。
数据可视化的实现
数据可视化产品（系统）的结构框架主要分为三层：数据存储层、数据计算层、数据展示层。
1.数据存储层
数据存储层在开头已经和大家说过了，在数据可视化产品（系统）中，既支持常规数据（MySQL、CSV等）可视化，也支持大数据（hive、HBASE等）的可视化，满足日常分析人员定性、定量的分析。
在考虑到数据安全的因素，数据存储还会与权限管理相结合，实现不同角色的人员只能访问指定的数据（未来有机会再分享）。
2.数据计算层
这里的计算不是平时所说的聚合、排序、分组等计算，解释之前我们先了解一下数据分析的工作流程吧：
产品/运营人员提出数据需求，如“APP一周留存”；
分析师确认需求后需要明确本次分析需要的字段及分析方式；
数仓人员提供整理后的表格（数据模型，多张表join后合成的中间表）；
分析师基于数据模型进行可视化分析。
数仓提供的数据模型主要分为增量、全量数据，不能直接对某个较长范围的数据进行分析，举个例子1月1日、1月2日两天都产生了数据，增量、全量的数据存储方式效果如下：
以上述举例的“APP一周留存”，就需要每天计算一下隔日留存，才能够基于每天的隔日留存计算出一周的留存。分析师每天会有很多任务，大量的基础计算（如每天的隔日留存）就可让电脑自动完成，这里就需要依赖调度功能（你可以理解成一个自动运行公式的工具）。
通过以上内容，我们可以得到多表关联、定时计算就是计算层的主要功能。
3.数据展示层
数据展示层分为两部分：
一部分是对看图人的可视化，看图人包括：产品、运营、高层主管等。根据需求方的要求，将数据用适合的图表呈现，比如，趋势相关用折线图、数据明细用表格、留存用漏斗图
另一部分是对作图人的可视化，作图人主要是分析师。让分析师用可视化的操作，来代替尽可能多的SQL语句输入。常见的可视化工具中，可以快捷得将数据模型中的字段拖拽到维度/度量（可理解为X、Y轴）中。
通过可视化产品（系统）结构学习，我们不难看出，实现数据可视化的操作过程包括：数据连接（存储）、制作数据模型（计算）、制作图表（展示）。
如何实现大数据可视化系统.中琛魔方大数据分析平台表示正确适当的可视化使得讲故事变得很简单。它也从复杂、枯燥的数据集连接了语言、文化间的代沟。所以不要仅仅是展示数据，而是要用数据讲故事。
三、数据分析的方法?
数据分析通常包括以下几个步骤：
数据收集：获取需要分析的数据，可以是从各种数据源收集数据或者自己采集数据。
数据清洗：对数据进行清理和整理，包括去除重复数据、缺失数据、异常数据、格式转换等操作，使数据能够被更好地分析和利用。
数据探索：对数据进行可视化展示和统计分析，探索数据的分布、特征、关系和趋势等。
数据建模：根据数据分析的结果，利用统计学方法或机器学习算法构建模型，用于预测和分析未来的数据情况。
数据解释：将数据分析的结果进行解释和应用，为决策提供支持和参考。
在实际操作中，数据分析的方法可以根据具体的需求和问题灵活运用。例如，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理；在数据探索方面，可以使用数据可视化工具和统计分析工具进行数据分析；在数据建模方面，可以使用回归、聚类、决策树等算法进行数据建模和预测。
而对于更具体的数据分析方法，我将依次列举：
描述性统计：用于描述数据的分布、中心位置、离散程度和对称性等特征。常用的描述性统计方法包括均值、中位数、标准差、偏度、峰度等。
假设检验：用于检验某个假设是否成立，例如检验两组数据之间的差异是否显著。常用的假设检验方法包括t检验、ANOVA分析、卡方检验等。
相关分析：用于分析两个或多个变量之间的关系。常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、卡方检验等。
回归分析：用于研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。
聚类分析：用于将数据集中的样本划分为若干个互不重叠的子集，每个子集内部的样本相似度较高，不同子集之间的样本相似度较低。常用的聚类分析方法包括K均值聚类、层次聚类等。
分类分析：用于根据已知样本的特征，对未知样本进行分类。常用的分类分析方法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
时间序列分析：用于研究时间序列数据的规律和趋势，常用于经济、金融和股市等领域。常用的时间序列分析方法包括ARIMA模型、指数平滑模型、神经网络模型等。
以上是常见的数据分析方法
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