數據分析方向精選(九篇)
前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的數據分析方向主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。
第1篇：數據分析方向范文
[關鍵詞]財政收入；GDP；面板數據
中圖分類號：F01 文獻標識碼：A 文章編號：1006-0278（2013）02-024-01
在計量經濟學中，我們一般應用的最多的數據分析是截面數據回歸分析和時間序列分析，但截面數據分析和時間序列分析都有著一定的局限性。在實際經濟研究當中，截面數據回歸分析會遺漏掉數據的時間序列特征，例如在分析某年中國各省的GDP增長數據時，單純的截面數據回歸分析無法找出各省GDP隨時間變化的特征，使得分析結果沒有深度。而如果只用時間序列分析，則會遺漏掉不同截面間的聯系與區別，例如在分析中國單個省市的GDP隨時間增長的數據時，無法找出各個省市之間經濟增長的聯系與區別，因而同樣無法滿足我們的需要。而面板數據，是一種既包括了時間序列數據，也包括了相關截面數據的復合數據，是近年來用得較多的一種數據類型。
下面我們將基于2000-2009年中國各省GDP和財政收入的面板數據的實例來詳細闡述面板數據的分析方法。
一、GDP與財政收入關系的經濟學模型
財政收入是保證國家有效運轉的經濟基礎，在一國經濟建設中發揮著重要作用。隨著中國經濟發展速度的日益加快，財政收入不斷擴大，而擴大的財政收入又以政府支出來調節和推動國民經濟發展。正確認識財政收入與經濟增長之間的長期關系，把握財政收入與經濟增長之間的相互影響，發揮財政收入對經濟發展的調節和促進功能，對于完善財稅政策，深化財稅體制改革，實現財政與經濟之間的良性互動，具有重要的現實意義。文章就將從中國各省的面板數據出發研究，中國不同地域間財政收入和GDP之間的關系。
二、實證分析
（一）單位根檢驗
Eviews有兩種單位根檢驗方法，一種在相同根的假設下的檢驗，包括LLC、Breintung、Hadri。另一種則是在不同根下的假設前提下，包括IPS，ADF-Fisher和PP-Fisher5。檢驗結果表明所有檢驗都拒絕原假設，因此序列GDP和CZSR均為一個2階單整序列。
（二）協整檢驗
如果基于單位根檢驗的結果發現變量之間是同階單整的，那么我們可以進行協整檢驗。協整檢驗是考察變量間長期均衡關系的方法。所謂的協整是指若兩個或多個非平穩的變量序列，其某個線性組合后的序列呈平穩性。此時我們稱這些變量序列間有協整關系存在。
在最終的結果中，Pedroni方法中除了rho-Statistic、PP-Statistic項目外都拒絕GDP和CZSR不存在協整關系的原假設，同樣Kao和Johansen檢驗方法也都拒絕原假設，因此，上述檢驗結果表明，我國各省2000-20009年的GDP和財政收入面板數據間存在著協整關系。既然通過了協整檢驗，說明變量之間存在著長期穩定的均衡關系，其方程回歸殘差是平穩的，因此可以在此基礎上直接對進行回歸分析，此時假設方程的回歸結果是較精確的。
三、建立模型
混合模型：如果從時間上看，不同個體之間不存在顯著性差異；從截面上看，不同截面之間也不存在顯著性差異，那么就可以直接把面板數據混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估計參數。
我們根據混合模型的回歸結果，得到財政收入和GDP之間的回歸方程為：
CZSR=227.3123+0.103224*GDP
（26.47637）（0.002839）
R2=0.810995 F=1321.587
顯然從模型的回歸結構來看，R2的值達到了0.81，有了比較好的回歸解釋力，同時，GDP的回歸系數為0.103224，表明各省的財政收入平均占到了國民收入的10.3%左右。
變系數模型：顯然，在中國各省之間由于處在不同的地區，因而擁有不同的區位優勢，那么各省的發展水平顯然就不一樣。正是由于這種不同的地方政策、管理水平、文化差異等會導致經濟變量間出現一些關聯性的變化，此時在進行模型回歸的時候，我們就有必要考慮變系數模型。
在回歸結果中，R2的值達到了0.97，比混合模型擁有更好的回歸解釋力，而在變系數模型回歸結果中，GDP的回歸系數大于0.5的只有、青海、寧夏三個省份，也就是說這三個省份的財政收入占到了GDP的50%以上，他們同處于經濟并不是很發達的西部地區，由此可以看出，處在經濟發達地區的財政收入占GDP的比重要低，而不發達地區則要高。
四、結論
通過以上的分析檢驗，我們發現針對于中國財政收入和GDP的面板數據，我們應建立起變系數模型，并通過模型分析，我們可以得出這樣的結論，中國各省間由于存在著地域經濟發展水平不同、管理水平不同以及國家的相關政策等諸多不同，造成了各省之間在財政收入以及國民收入上面存在著一定的差異。而回歸結果也告訴我們，我國西部地區的財政收入占GDP的比例要明顯高于東部地區，地區發展落后地區的財政收入占GDP的比例也要明顯高于東部地區。因此，這為我們改善我國落后地區的經濟發展提供了一定的新思路，就是對一地區的稅收征收可以適當放緩，而將GDP中以前政府占用的部分歸還于民眾和企業，因為，按照發達地區的經驗表明，財政收入所占比重過高，經濟發展的活力或者就不會很高，對于進一步刺激財政收入的增加也沒有任何幫助。因此，我們應該適度降低財政收入占GDP的比重，從而增加經濟活力，使西部地區以及落后地區及早的跟上東部發達地區的發展步伐，從而消除我國經濟發展的地域不平衡。
參考文獻：
[1]謝識予，朱洪鑫.高級計量經濟學[M].復旦大學出版社，2005.
[2]張曉峒.Eviews使用指南（第二版）[M].南開大學出版社，2004.
第2篇：數據分析方向范文
一.羊毛黨分工
他們內部有著明確的分工，形成了幾大團伙，全國在20萬人左右：
軟件制作團伙：專門制作各種自動、半自動的黑產工具，比如注冊自動機、刷單自動機等；他們主要靠出售各種黑產工具、提供升級服務等形式來獲利。短信代接平臺：實現手機短信的自動收發，其實一些平臺亦正亦邪，不但提供給正常的商家使用，一些黑產也會購買相關的服務。賬號出售團伙：他們主要是大量注冊各種賬號，通過轉賣賬號來獲利；該團伙與刷單團伙往往屬于同一團伙。刷單團伙：到各種電商平臺刷單，獲取優惠，并且通過第三方的電商平臺出售優惠，實現套現。
二.“羊毛黨”從業特點這些黑產團隊，有三個特點：
專業化：專業團隊、人員、機器來做。團伙化：黑產已經形成一定規模的團伙，而且分工明確；從刷單軟件制作、短信代收發平臺、電商刷單到變賣套現等環節，已經形成完整的刷單團伙。地域化：黑產刷單團伙基本分布在沿海的一些經濟發達城市，比如，北京、上海、廣東等城市，這或許跟發達城市更加容易接觸到新事物、新觀念有關。
三.對抗刷單的思路
對抗刷單，一般來講主要從三個環節入手：
注冊環節：識別虛假注冊、減少“羊毛黨”能夠使用的賬號量。在注冊環節識別虛假注冊的賬號，并進行攔截和打擊。登錄場景：提高虛假賬號登錄門檻，從而減少能夠到達活動環節的虛假賬號量。比如，登錄環節通過驗證碼、短信驗證碼等手段來降低自動機的登錄效率，從而達到減少虛假賬號登錄量、減輕活動現場安全壓力的目的。活動環節：這個是防刷單對抗的主戰場，也是減少“羊毛黨”獲利的直接戰場；這里的對抗措施，一般有兩個方面：1)通過驗證碼(短信、語音)降低黑產刷單的效率。?2)大幅度降低異常賬號的優惠力度。
第3篇：數據分析方向范文
本標準的認知內容是交通運輸方式和布局的變化對聚落空間形態和商業網點布局的影響，主要包含四部分內容，一是交通運輸方式的變化對聚落空間形態的影響，二是交通運輸布局的變化對聚落空間形態的影響，三是交通運輸方式的變化對商業網點布局的影響，四是交通運輸布局的變化對商業網點布局的影響。涉及的概念是“聚落空間形態”，指人類聚居地的外部形態，包括水平方向和垂直方向。
本標準的行為動詞是“分析”，屬于“理解”層次的水平要求，即分解、剖析之意。先靜態理解在不同交通運輸方式（交通站點、交通線路、綜合交通網）影響下的聚落空間形態，以此為基礎動態理解交通運輸方式和布局變化影響聚落空間形態的一般過程，掌握其影響的一般規律及本質原因；某個城市在某個時期依賴的交通運輸方式發生興衰變化，必然會帶來相應城市空間形態的擴張或者停滯甚至萎縮。從形成條件（即組織商品和聚集消費人群）認識商業與交通運輸的關系，理解交通運輸是影響商業網點區位、規模、密度等的重要因素，交通運輸的發展會帶來商業網點布局的新形式和新變化。分析的結果都要落實到地域聯系上，城市空間形態的改變是交通帶來的人員和物資流動體現的地域聯系，商業網點布局的變化也是如此。理解交通是影響聚落空間形態和商業網點布局變化的重要因素之一，自然、經濟、歷史人文都是影響因素。
本標準的行為條件是“結合實例”，是對學生“學習過程與方法”的要求，要求分析過程應從實例中來，分析得出的結論要能運用到實例中去。教師要選取交通運輸方式和布局變化影響聚落空間形態和商業網點布局的典型實例，引導學生正確分析實例，發現規律，認識本質。訓練學生掌握從分析實例到概括規律再到認識本質的學習方法，逐漸學會從特殊到一般、從具體到抽象的思維方式。
二、知識體系分析
常見的五種交通運輸方式在前一內容標準中已經涉及，因此，在實施本內容標準時可以將這五種交通運輸方式進行適當處理，按照運輸線路所處空間將其分為三類，即陸路運輸、水路運輸和航空運輸，這種劃分方法能更直觀地通過空間屬性，將運輸方式與聚落空間形態和商業網點布局聯系起來。三種運輸類型的比較如表1。
由表1可以看出，三種運輸類型的區別在于線路所處空間不同，共同點是站點所處空間都在陸地上。由于聚落和商業都是布局在陸地上，因此，聚落的空間形態與三種運輸類型的站點、陸路運輸和內河航運的線路所在位置及布局密切相關，這是分析其影響過程的知識基礎。陸路運輸的站點、線路和內河航運的線路對聚落空間形態有影響，海上運輸和航空運輸只有站點能影響聚落的空間形態。有一個特殊的例外，即管道運輸的線路是封閉的，它對聚落空間形態影響不大。
聚落空間形態按方位劃分為水平形態和垂直形態。商業網點按空間位置可分為城區的商業街和商業小區、郊區的購物中心和鄉村的零售商店。
在影響城市空間形態的眾多自然和社會經濟因素中，交通運輸是一個很重要的因素。商業形成的兩大條件――暢通的顧客流和商品流，都離不開交通運輸。交通運輸是影響城市空間形態和商業網點的最具地理特色的因素，體現了地域聯系。
交通運輸方式對聚落空間形態的影響，包括站點和線路以及綜合交通運輸網帶來的影響。受單一交通站點影響，城市空間形態呈點狀（在小比例尺地圖上觀察），多屬于城市發展早期，可見于部分欠發達的村鎮聚落。受單一交通線影響，城市空間形態呈條帶狀（在小比例尺地圖上觀察），多屬于城市發展中期，可見于部分小城鎮聚落。受綜合交通網影響，城市空間形態呈面狀或星狀。它們在發展中綜合，在變化中體現影響。既要從某一時刻的靜態去把握，又要從時間演替和空間差異中去分析。
交通運輸方式和布局的變化對聚落空間形態和商業網點的影響中，“變化”表明了兩層含義：一是指時間變化，不同時代有不同的生產力水平和主流運輸方式，受其影響的聚落空間形態和商業網點特征不同，交通繁忙時城市空間形態和商業呈擴張狀態，交通衰落時則呈停滯甚至萎縮狀態；二是指空間變化，即空間差異，不同區域的自然環境不同，以此為基礎形成的生產力水平和主流運輸方式也不同，聚落空間形態和商業網點特征各異。“變化”的產生還存在兩種情況：一是自發的變化，一是人為的變化即規劃。這兩種情況下的聚落空間形態和商業網點特征也不盡相同。在這里，交通運輸方式和布局是“因”，聚落空間形態和商業網點的特征是“果”。
交通運輸方式和布局、聚落空間形態和商業網點都屬于人類活動的組成部分，它們都以自然地理環境為基礎，應遵循因地制宜的原則，即要達到先天具備條件、滿足人類需要、保護自然環境的要求，在此基礎上方能實現可持續發展。
三、能力層次分析
“結合實例，分析……”，意味著落實本標準的認知方式是從特殊到一般，即先有實例，后有規律原理。這樣要求，不僅降低學習難度，還培養地理學習興趣。
交通運輸方式對聚落空間形態的影響，遵循的一般規律是：其影響過程是由“點”到“線”再到“面”的發展，即城市空間形態首先是在交通站點（也稱節點）形成點狀形態，然后沿交通線延伸成線狀形態，最后在多條交通線和多個站點的引導下發展成面狀，在形成面狀之前還可以形成放射狀或星形的形態。在城市發展的自發狀態下，這一過程體現十分明顯。遵循的原理是：交通通達性提高，土地價值增大，土地利用方式由鄉村用地轉變為城市用地，城市空間形態隨之改變。
商業的發展離不開便捷交通帶來的大量消費人群和商品流。交通運輸方式對商業網點布局的影響，遵循的一般規律是：商業點一定是布局在交通便捷的位置，交通越便捷，商業點規模越大，交通網密集，商業網點也密集。布局商業網點要遵循交通便利原則。遵循的原理是：交通為商業提供了源源不斷的商品和消費人群，是商業發展的主要動力。
在規劃城市空間形態和商業網點時，除了要適應當地的自然和社會經濟條件外，還應遵循城市空間形態發展的“點線面”規律和商業網點布局的交通便利原則，選擇適宜的交通運輸方式是前提，布局好城市交通運輸的站點和線路、形成合理的城市空間形態和商業網點，是方便人們生產生活和建設宜居城市的現實需要。
四、教學價值分析
本標準的教學價值體現在四方面：一是對現實世界聚落空間形態和商業網點的解釋價值；二是對聚落空間形態未來發展的規劃價值；三是科學合理選擇商業點區位的實用價值；四是提升學生地理素養的教育價值。
對于任何一個城市的空間形態，都能解釋其由來，理解一個城市為何會形成現在的空間形態。關鍵是掌握分析城市空間形態的方法，主要從交通運輸方式和布局的角度著手，便利的交通有利于居民出行和貨物流通，提高土地價值，變鄉村用地為城市用地，形成城區。理解一個商業中心或商業點為何選擇現在的位置，也要從便利的交通能夠帶來大量消費人群和商品流的角度去分析。
城市空間形態對城市管理和發展意義重大。在城市規劃時，必須選取適宜的交通運輸方式，進行合理布局，在可預期的時期內，形成合適的城市空間形態，方便城市的管理，促進城市的持續發展。
第4篇：數據分析方向范文
關鍵詞：基尼系數 居民收入 分配方式
基尼系數自1922年提出至今，計算方法已較豐富，近年又有一些發展。程永宏（2006）建立了城鄉混合基尼系數的新算法，并給出新的分解形式，還提出并論證了度量城鄉差距的新指標。該分解形式具有明確的經濟含義和理論意義，且不依賴于“城鄉收入分布不重疊”的假定，在其后的研究中進一步論證了一種適合多亞組的基尼系數組群分解新方法。王祖祥等（2009）采用城鄉收入分配統計分布的構造方法，利用《中國統計年鑒》（1995 - 2005）的收入分配數據估算了我國的基尼系數。陳建東（2010）介紹了按不同分組分解基尼系數的各種方法，探討了它們之間的內在聯系，在此基礎上根據按城鄉分解基尼系數的方法計算了自1996 年至2007 年的中國基尼系數。段景輝（2010）利用《中國城鄉居民生活綜合調查》（2004年）的有關家庭收入抽樣調查數據，首次考察發現全國和各地區城鄉家庭人均收入的對數服從由Pareto分布、正態分布和指數分布構成的混合分布。與通常的利用分組數據計算基尼系數不同，他綜合了全部抽樣家庭的人均收入信息，應用分布函數法對全國、各省（市、自治區）以及東、中、西部地區的城鎮基尼系數、農村基尼系數和城鄉混合基尼系數進行了測算，進一步對城鄉混合基尼系數進行城鄉分解，得到了城鎮和農村內部收入差距以及城鄉收入差距對混合基尼系數的貢獻大小。徐映梅（2011）利用1978-2007年我國居民收入分配的分組數據測算了多個基尼系數，采用參數和非參數多種方法估計了基尼系數的分布服從漸近正態分布，基于大樣本漸近特征我國基尼系數警戒水平的估計值。
以上文獻從各種不同的角度對基尼系數的估算方法進行了研究，但計算過程都比較復雜。胡祖光認為在收入五分法下，基尼系數的計算可用最高收入組與最低收入組各自所占的收入比重之差來計算，這在一定條件下可以簡化基尼系數的計算。同時，他還推導出基尼系數的理論最佳值為三分之一。本文在此基礎上進行分析。
基尼系數的理論最佳值
基尼系數是反映財富分配是否平等的指標，過大和過小都不是經濟發展的最佳狀態。收入分布過于懸殊，表明社會財富分配嚴重不合理，容易引發社會矛盾。收入分布過于平均，不僅會影響社會的生產效率，而且會影響社會產品的更新換代，這可以從生產與消費相適應的角度來分析。如果某國或地區的收入分布平均化趨勢十分明顯，通常會導致一種可稱之為居民消費的“排浪”現象出現，即當一種新消費品一個人能買得起時，大多數人都已到了能買得起的階段，就會迅速形成消費浪潮。當該類消費品成為一種時尚或成為消費偏好的主要對象時，以追逐這類消費品為目標的“排浪”現象就會出現。此時，該商品供不應求，生產該類消費品的廠家就會頻頻告急，但等到“排浪”過去后，該類消費品又會供大于求，直至最后無人問津。顯然，這是一種收入分布過于平均所導致的對社會生產有著明顯不利影響的情況。另外，由于社會需求變化要求消費品不斷更新，收入分布平均化的“排浪”現象會致使下一輪的“排浪”需求排斥上一輪的熱點消費品。這樣一來，原先被需求所刺激而生產出來的大量消費品只能積壓在倉庫中，居民家中的二手貨也不易處理，從而出現了根植于收入分布平均化而導致的社會生產和消費的低效率的情況。
既然收入過于平均有損于效率，過于懸殊又影響公平，這就要求社會收入分布必須呈階梯狀。這種收入分布能維系一種與人們的消費水平對應的循序漸進的消費模式。這種消費模式能使一種失去時尚偏好的、價格看跌的耐用消費品由較高收入階層轉入次級收入階層，避免了出現“排浪式”的消費對生產的沖擊，而且當一個階層的居民要想更新消費品時，會有下一個階層的居民來接手。這樣不僅不會產生社會財富的浪費現象，還能使相對較為貧窮的階層居民能買到價廉物美的物品。那么，對于這樣一種循序漸進的消費秩序反映在基尼系數上會對應著一個怎樣的數值呢？這個數值就應該是基尼系數理論上的最佳值。
洛倫茲曲線是反映社會收入分配不平等程度的幾何直觀表示，它的橫軸表示收入從低到高的累計人口數占總人口數的百分比，縱軸表示累計收入占總收入的百分比。根據社會經濟的現實，洛倫茲曲線具有明顯的單調遞增及向下的凸性特征，如圖1 所示。圖1 中，曲線OA1 A2 An是洛侖茨曲線。若記S1為直線OAn與曲線OA1 A2 An之間的面積，S2為曲線OA1 A2 An與直線OBn和An Bn所圍曲邊三角形OA1 A2 An Bn的面積，S為ΔOAn Bn的面積，顯然S= 0.5，由基尼系數的定義，G=S1/S=S1/0.5=2S1=2（S-S2）=1-2S2。因此，要求基尼系數，只要求出曲邊三角形OA1 A2 An Bn的面積S2即可。
為求曲邊三角形OA1 A2 An Bn的面積S2，把OBn分成n等份，每份長度即為1/n，并從B1，B2，…Bn作橫軸的垂線B1 A1，B2 A2，…Bn An，顯然這些垂線的長度表示收入的累計百分比，記為P1，P2，…Pn，分別表示n個階層收入在總收入中的比例，則 ：
這樣，曲邊三角形OA1 A2 An Bn被分割成n個高為1/n的曲邊梯形或曲邊三角形之和，可以計算其面積為：
，則：
，
其中Ii表示第i個人的收入，I表示全社會所有成員的收入之和。假設該地區共有n=m+1個人，他們的收入呈等差數列，其中最低者的收入為a元，按收入從低到高排序，后者收入比前者依次高d元，即收入分別是a，a+d，a+2d，…，a+md，于是有：
由于d和a是常數，當m充分大時，該式等于0.33，即G=0.33，這就是基尼系數的理論最佳值。
最佳值對應的居民收入分配方式分析及分配現狀研究
居民收入分配格局有金字塔形、啞鈴形、倒丁字形及橄欖形，其中橄欖形是一種相對公平的分配格局。2010年4月在《求是》雜志撰文，提出要逐步形成中等收入者占多數的橄欖形分配格局。下面的討論說明，如果居民收入按等差數列排列，將基本符合橄欖形分配格局。
設某地區有n個成員，全區總收入為I，每個成員的收入分別為，， …，。顯然，每個成員的收入呈等差數列遞增，公差為。容易計算：
由此可見，該區成員的收入分配按從低到高排列的累計收入占總收入的比值分別為。以該地區的累計人口所占總人口的比例為橫坐標，相應人口的累計收入占總收入的比例為縱坐標，所得坐標點為，，，這些點的坐標都滿足函數y=x2。由于n足夠大，可以認為所有點組成了一條連續的曲線，容易算出該函數y=x2在（0，1）之間與x軸所圍面積為 ：。
于是，該值恰好等于基尼系數的理論最佳值。因此，若收入分布所擬合的洛倫茲曲線與拋物線y=x2在（0，1）之間的圖像越接近，基尼系數就越接近最佳值。另外如果照此分配個人收入，那么可以計算最低收入的20%人口占有社會總收入的4%，最高收入的20%人口占有總收入的36%，中間收入60%的人口占有總收入的60%，基本符合橄欖形分配結構的特征。
因此，該函數y=x2在區間（0，1）上的曲線就是基尼系數最佳值所對應的洛倫茲曲線的最佳擬合。
表1是2000年和2010年我國居民分城鄉按收入等級五等分調查人口的人均收入及所占比例。從表1可以看出，2000年城鎮居民人均收入呈現一個比較好的態勢，中層收入者占有55%左右的財富，基本符合橄欖形分配結構的特征。但到了2010年，高收入者所占收入比例劇增，達到了40%以上，超過前面分析的36%的界限，而相應的其他階層都有不同程度的下降，說明城鎮收入分配越來越不平等，財富更多地集中在少數富人手里。2010年農村人均收入結果也表明，中低收入者基本呈現等差數列的排列方式，但由于高收入的20%人口占有42%的收入，使得中低收入者的人均收入偏低，與橄欖形分配方式有著較大差距。
第5篇：數據分析方向范文
完整的數據分析主要包括了六個既相對獨立又互有聯系的階段，它們依次為：明確分析目的和思路、數據準備、數據處理、數據分析、數據展現、報告撰寫等六步，所以也叫數據分析六步曲。
明確分析目的和思路
做任何事都要有個目標，數據分析也不例外。經常有一些數據分析愛好者，向數據分析高手請教以下問題：
這圖表真好看，怎么做的？
這數據可以做什么樣的分析？
高級的分析方法在這里能用嗎？
需要做多少張圖表？
數據分析報告要寫多少頁？
為什么這些數據分析愛好者會提出這些問題呢？原因很簡單，就是他們沒有明確的分析目的，為了分析而分析，而且一味追求高級的分析方法，這就是數據分析新手的通病。
如果目的明確，那所有問題就自然迎刃而解了。例如，分析師是不會考慮“需要多少張圖表”這樣的問題的，而是思考這個圖表是否有效表達了觀點？如果沒有，需要怎樣調整？
所以在開展數據分析之前，需要想清楚為什么要開展此次數據分析？通過這次數據分析需要解決什么問題？只有明確數據分析的目的，數據分析才不會偏離方向，否則得出的數據分析結果不僅沒有指導意義，甚至可能將決策者引入歧途，后果嚴重。
當分析目的明確后，我們就要對思路進行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干個不同的分析要點，也就是說要達到這個目的該如何具體開展數據分析？需要從哪幾個角度進行分析？采用哪些分析指標？
同時，還要確保分析框架的體系化，以便分析結果具有說服力。體系化也就是邏輯化，簡單來說就是先分析什么，后分析什么，使得各個分析點之間具有邏輯關系。如何確保分析框架的體系化呢？可以以營銷、管理等方法和理論為指導，結合實際業務情況，搭建分析框架，這樣才能確保數據分析維度的完整性、分析框架的體系化、分析結果的有效性及正確性。
營銷方面的理論模型有4P理論、用戶使用行為、STP理論、SWOT等，而管理方面的理論模型有PEST、5W2H、時間管理、生命周期、邏輯樹、金字塔、SMART原則等。
明確數據分析目的以及確定分析思路，是確保數據分析過程有效進行的先決條件，它可以為數據收集、處理以及分析提供清晰的指引方向。
數據準備
數據準備是按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里所說的數據包括第一手數據與第二手數據，第一手數據主要指可直接獲取的數據，如公司內部的數據庫、市場調查取得的數據等；第二手數據主要指經過加工整理后得到的數據，如統計局在互聯網上的數據、公開出版物中的數據等。
數據處理
數據處理是指對采集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，保證數據的一致性和有效性。它是數據分析前必不可少的階段。
數據處理的基本目的是從大量的、可能雜亂無章、難以理解的數據中抽取并推導出對解決問題有價值、有意義的數據。如果數據本身存在錯誤，那么即使采用最先進的數據分析方法，得到的結果也是錯誤的，不具備任何參考價值，甚至還會誤導決策。
數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據抽取、數據合并、數據計算等處理方法。一般拿到手的數據都需要進行一定的處理才能用于后續的數據分析工作，即使再“干凈”的原始數據也需要先進行一定的處理才能使用。
數據分析
數據分析是指用適當的分析方法及工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。
在確定數據分析思路階段，數據分析師就應當為需要分析的內容確定適合的數據分析方法。到了這個階段，就能夠駕馭數據，從容地進行分析和研究了。
由于數據分析大多是通過軟件來完成的，這就要求數據分析師不僅要掌握各種數據分析方法，還要熟悉主流數據分析軟件的操作。一般的數據分析我們可以通過Excel完成，而高級的數據分析就要采用專業的分析軟件進行，如數據分析工具SPSS、SAS等。
數據展現
通過數據分析，隱藏在數據內部的關系和規律就會逐漸浮現出來，那么通過什么方式展現出這些關系和規律，才能讓別人一目了然呢？一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，我們常說用圖表說話就是這個意思。
常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形，例如金字塔圖、矩陣圖、瀑布圖、漏斗圖、帕雷托圖等。
多數情況下，人們更愿意接受圖形這種數據展現方式，因為它能更加有效、直觀地傳遞出分析師所要表達的觀點。一般情況下，能用圖說明問題的，就不用表格，能用表格說明問題的，就不用文字。
報告撰寫
數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，以供決策者參考。所以數據分析報告是通過對數據全方位的科學分析來評估企業運營質量，為決策者提供科學、嚴謹的決策依據，以降低企業運營風險，提高企業核心競爭力。
一份好的分析報告，首先需要有一個好的分析框架，并且層次明晰，圖文并茂，能夠讓讀者一目了然。結構清晰、主次分明可以使閱讀對象正確理解報告內容；圖文并茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助于讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。
另外，分析報告需要有明確的結論，沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因為最初就是為尋找或者求證一個結論才進行分析的，所以千萬不要舍本求末。
第6篇：數據分析方向范文
①大數據分析
②大數據可視化
③BI商業智能分析
④大數據檢索
⑤產品大數據分析
⑥大數據預測、咨詢
⑦大數據服務支撐平臺
⑧機器學習技術
“大數據分析、可視化及BI領域——
雖然這三個領域在功能及應用范圍上各有千秋，但實質上可以說是相輔相成：通過大數據的基礎分析工具，研究人員可以獲得數據內部的邏輯及結果表現，但通常這些結果過于復雜并缺乏合理的表達形式，使數據科學家及企業的管理者無法快速領會并對經營活動進行調整。
因此大數據的可視化方案應運而生，多數可視化方案都作為數據分析工具的延伸而存在，但也有少部分公司另辟蹊徑，采用非傳統方式將數據的可視化更加貼近需求。BI則是大數據分析和可視化與業務場景的結合，作為企業內部管理工具，使企業的價值有了極大的增長，成為了大數據應用領域重要的一環。
{ 1 }大數據分析領域，在朝向易用、簡單化發展
大部分大數據分析企業的現狀，可以說是將數據的分析、可視化及數據的采集、治理、集成進行了一體化，以大數據的分析平臺形式存在。例如Fractal Analytics除了具備數據分析功能外，還提供自動化數據清理及驗證服務，能夠返回標準化的結構化數據；Voyager Labs則能夠實時采集、分析遍布世界各地的數十億個數據點，幫助用戶進行預測。
上述典型公司主要面向大型企業進行定制化全流程服務，客單價有時高達千萬美元級別，例如Fractal Analytics的客戶就包括飛利浦、金佰利等大型公司，其高昂的價格及服務令小型企業望塵莫及。
但隨著大數據技術的逐漸普及，SaaS化的大數據分析服務將是一個明確的發展方向，而其使用門檻也將大幅降低，從而將大數據分析的能力逐步賦予給中小企業，以真正的實現其基礎資源的價值。同時確保企業數據安全的數據脫敏、數據保護市場也會隨著SaaS化的到來而逐步拓展出新的市場空間。
目前大數據技術簡化、低成本、易用的趨勢已經在部分公司的產品策略上有所體現，例如大數據分析公司Domino的產品讓數據科學家只需專注于自己的分析工作，而不用關注軟硬件基礎設施的建立及維護，Datameer更進一步開發出的產品屏蔽了復雜的大數據分析底層技術，通過類似電子表格的可視化數據分析用戶界面，讓企業的員工能夠快速上手使用，RapidMiner Studio可零代碼操作客戶端，實現機器學習、數據挖掘、文本挖掘、預測性分析等功能。
在大數據分析能力普及的同時，提升數據分析性能、優化數據分析結果的技術研發也在快速進展中。例如SigOpt通過自主開發的貝葉斯優化(Bayesian Optimization)算法來調整模型的參數，獲得了比常見的網格搜索(grid searching technique)解決方案更快、更穩定、更易于使用的結果，目前SigOpt的產品不僅可以讓用戶測試不同變量，還能夠提供下一步的測試建議，以幫助用戶持續優化改善數據分析結果。
令人感到欣喜的是，在大數據分析領域還存在著一些顛覆了傳統數據分析理論，采用獨特方式方法進行數據分析的公司。這類公司的技術對傳統數據分析方法進行了很好的補充，在特定領域有著成功的應用。
這類公司中的典型之一是由三位全球頂尖的數學家創立的Ayasdi，它利用拓撲數據分析技術和上百種機器學習的算法來處理復雜的數據集，不僅可以有效地捕捉高維數據空間的拓撲信息，而且擅長發現一些用傳統方法無法發現的小分類，這種方法目前在基因與癌癥研究領域大顯身手，例如一位醫生利用Ayasdi的數據分析技術發現了乳腺癌的14個變種，如今Ayasdi已經在金融服務和醫療保健行業中獲得了相當數量的客戶。
{ 2 }可視化技術，逐步實現了自動化、智能化
大數據可視化是連接數據分析結果與人腦的最好途徑，因此可視化技術的高低也成為了左右大數據企業獲客能力的重要因素。目前可視化的發展方向同大數據分析一致，都是朝著簡單、自動化、智能的方向在努力。
典型企業如Alteryx是一個提供一站式數據分析平臺的初創公司，旨在讓用戶在同一個平臺上完成數據輸入、建模以及數據圖形化等操作，將數據運算與精美的圖像完美地嫁接在一起，并能夠和SAS和R語言一樣進行數據的統計和分析。
通過可視化幫助用戶實現真正的管理能力提升也是重要的功能之一，德國大數據公司Celonis通過流程挖掘技術，從日常記錄中提取數據、發現關鍵因素，并最終揭示公司在業務中的執行情況，能夠幫助客戶公司提高30%的工作效率。
發展到如今，可視化技術已經不局限于傳統的分析結果展示，而是能夠直接轉換文本、圖片等非結構化的數據并直觀展現，例如Quid利用機器智能讀取大量文本，然后將該數據轉換為交互式視覺地圖，以節約過去通常會耗費在閱讀檢索中的大量時間。Origami幫助營銷人員將CRM、社交媒體、郵件營銷和調查報告等跨平臺的數據整合并進行有效分析，使其簡單化、直觀化、視覺化，人人都能夠高效實用。
同時數據分析及可視化對硬件應用的革新也在進行中，開發GPU關系數據庫服務的Kinetica獲得了5000萬美元A輪融資，采用同一技術路線的MapD也已經能夠做到比傳統計算內核快100倍的速度對大數據進行查詢與可視化。
{ 3 }BI技術擺脫"雞肋"，實時便捷普惠政企效率提升
BI技術的發展已經有了較長的歷史，但由于技術因素此前一直被限制于企業內部采集與應用，實際發揮的效果有限并且使用率不高。如今在數據采集與應用范圍普及與大數據分析、可視化技術的推動下，通過數據儀表板、智能決策等方式提升企業運營效率利器的BI再次獲得了資本市場的青睞，Tableau作為BI的代表性企業已經順利IPO目前市值超過48億美元，另一家代表性企業DOMO估值也達到20億美元，成長速度遠超傳統商業軟件公司。
相比于可視化技術，BI更偏重于實際的應用，通過模板化、SaaS化及去代碼等方式，BI應用范圍不再局限于數據科學家及企業高管，可預見未來企業內部每個員工都可以通過BI工具獲知自己及所處部門的各項數據，并能夠有針對性的改進工作方式與方向。
已經累計融資1.77億美元的Looker令用戶能夠使用自然語言進行查詢，降低了查詢大型數據集的門檻；GoodData為企業提供大數據分析SaaS服務，其所有的數據分析服務實現了100%云化，企業可以將公司已有數據導入GoodData的云平臺，再對數據做跟蹤、切分、可視化、分析等處理。
BI領域一個有意思的應用案例是Qlik公司的產品受到了中國海關總署的高度贊揚。海關總署每天都需要進行龐大的數據分析，Qlik則通過圖形化數據展示，使海關管理人員不再受平臺和時間的限制，能夠多視角長跨度的分析，實現了對于現有海量數據的業務的快速展示，極大地促進了稽查效果。
“企業大數據檢索、產品大數據分析、大數據咨詢預測、大數據平臺及機器學習領域——
企業大數據檢索能夠充分挖掘并釋放企業數據的潛力；產品的大數據分析使用戶行為成為了產品設計與運營環節的重要參考因素；大數據技術與咨詢業務的結合則對咨詢行業形成了很大的影響，數據技術導向的咨詢業務將極有可能成為未來行業的主流選擇；大數據服務支撐平臺類企業則為大數據技術的普及和實用化做了很大的貢獻，是大數據技術生態中不可或缺的一環；最后是機器學習，作為大數據分析的底層技術方法也逐漸開始得到廣泛應用。
首先將企業大數據檢索、產品大數據分析、大數據咨詢預測、大數據平臺和機器學習這五個領域的典型企業列舉如下，接下來將分版塊進行詳細介紹。
{ 4 }企業大數據檢索
移動互聯網的普及與SaaS服務的興起令企業沉淀的數據量呈指數級上升，但目前對企業數據價值的挖掘僅僅停留在較淺層面，真正的大數據分析能力還尚未應用。因此如何做好企業內部數據信息價值的發掘成為了關鍵的第一步。
提升企業數據挖掘檢索能力，并將檢索的技術門檻降低的典型企業有Algolia，目前其產品具備關鍵字輸入智能容錯功能，并提供搜索排名配置，能夠讓普通員工也能按需要找到自己所需的數據信息。同時Algolia還為移動設備提供了離線搜索引擎，其C++ SDK可以嵌入到應用服務器端，這樣即便沒有網絡連接應用也能提供搜索功能，適用范圍很廣。
而在SaaS化服務興起的同時，企業采用多種軟件導致內部數據不聯通而形成了數據孤島。根據互聯網女皇Mary Meeker的分析，不同行業的公司平均使用SaaS服務的數量從最低25個至高達91個，需要跨平臺數據檢索分析服務。Maana開發的數據搜索和發現平臺Maana Knowledge Graph，其長處便是收集來自多個系統或者"孤島"的數據，并將其轉換為運營建議，可廣泛應用于多個行業。
{ 5 }產品大數據分析
產品大數據分析相對其他應用來說關注度稍低，但其能夠發揮的功能并不少。通過收集用戶的瀏覽、點擊、購買等行為，不單從宏觀上能夠察覺用戶群體的喜好變化提前應對，微觀上還能夠構建用戶畫像，從而做到定制的產品推薦與營銷，能夠有效的提升用戶的消費水平與滿意程度。
Mixpanel便是一家提供類似產品的公司，其讓企業用戶跟蹤用戶的使用習慣提供實時分析，其產品有用戶動態分析(Trends)、行為漏斗模型(Funnels)、用戶活躍度(Cohorts)及單用戶行為分析(People)等幾個模塊，全面的覆蓋了可能發生的用戶行為與場景。
{ 6 }大數據咨詢預測
如今大數據技術的發展為事件分析和預測提供了可能，并且準確度和處理速度已經具備了很大競爭力，傳統咨詢公司的處境類似于現在面對AI威脅的華爾街分析師，或許不久之后就將會被替代。因此隨著逐漸出現大數據咨詢公司的同時，傳統咨詢企業也紛紛與大數據技術公司合作，甚至成立了自己的數據業務部門。
Opera Solutions便是一家依托大數據分析的咨詢公司，其創始人是咨詢行業資深人士，曾創辦了商業咨詢公司Mitchell Madison和Zeborg。
目前Opera致力于金融領域的數據分析類咨詢，通過建模、定量分析給客戶提供建議，解決客戶的商業問題。例如其計算機系統可以一次性采集數十億條數據，包含從房產和汽車價格到經紀賬戶和供應鏈的實時數據等，通過分析從中獲得有關消費者、市場和整個經濟體系將如何行動的信號或見解。其客戶包含了咨詢機構及花旗銀行等公司，最近還為摩根士丹利提供了幫助經紀人團隊給其客戶提供投資建議的業務。
新技術、機器學習與咨詢預測行業的結合，相比于僅使用大數據分析技術能夠獲得更好的效果，也成為了行業內的一個小熱點。例如基于社會物理學原理的Endor能夠依托少量數據生成統一的人類行為數據集，并比傳統海量數據分析方式更早的做出模式識別與判斷。在甄別facebook上受ISIS控制的賬號的實驗中，根據已知少量ISIS賬號特性，Endor高效分辨出了新的ISIS疑似賬號并且準確度令人滿意。
{ 7 }大數據服務支撐平臺
目前圍繞著大數據技術與大數據產業生態鏈發展的，還有許多是平臺服務型的公司，這類公司具備一定的技術水平，但主要通過服務大數據技術公司及科研人員而存在，是技術生態中不可或缺的一環。
Dataiku創建了一個云平臺，旨在使數據科學家和普通員工更容易獲得公司收集的大數據，并通過機器學習庫縮短了專家以及數據分析師所需要的時間。
Algorithmia的平臺上提供包括機器學習、語義分析、文本分析等通用性算法，一旦用戶找到想用的算法，只需添加幾行簡單的算法查詢代碼到應用中，Algorithmia的服務器就會與應用連接，避免了開發者的重復勞動。
目前部分向開發者社區業務發展過渡的平臺型企業，因其資源已經得到行業巨頭的青睞，被Google收購的Kaggle便是一例，通過舉辦數據科學周邊的線上競賽，Kaggle吸引了大量數據科學家、機器學習開發者的參與，為各類現實中的商業難題尋找基于數據的算法解決方案。同時Kaggle為其社區提供了一整套服務，包括知名的招聘服務以及代碼分享工具Kernels。
{ 8 }機器學習
機器學習，是模式識別、統計學習、數據挖掘的技術手段，也是計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領域的底層技術，在附件的介紹中大家可以看到，微軟Azure、Google云平臺及AWS都推出了自己的機器學習產品，而眾多的機器學習創業公司則通過提供有特色的技術或服務進行差異化競爭。
已累計獲得了7900萬美元融資的Attivio專注于利用機器學習技術通過文本進行情緒分析，提供有監督的機器學習與無監督機器學習兩種技術，幫助企業通過識別企業語料庫中的文檔進行情緒建模與分析。思科通過Attivio的智能系統令銷售人員能夠在與客戶合作時依據對方的情緒、消費能力等數據推薦合適產品，從而節省了數百萬的銷售運營費用，同時節約了銷售團隊15-25%的時間。
第7篇：數據分析方向范文
關鍵詞 醫院醫保管理 大數據分析
就目前市場來看，我們身處于一個不斷發展不斷進步的時代，相比改革發展前后，整個國內社會朝著生活水平整體有所提高的方向發展，而國家的眾多政策也更加關注國民的各方面關懷，比如國家提高了對整體醫療水平的要求與投入，為特殊職業的醫療保證提供特別關懷，以及增加百姓醫療方面的報銷比例，力求向實現人人能夠看得起病的水平發展。這就使得每年國家在醫保費用的花費上不斷增加，這使得相關部門必須采取一定的措施來調整整體管理發生，把不合理的費用增長扼殺在搖籃里。因而根據實際的數據分析問題出現的關鍵，并以此為切入點進行有效改善成為了不可忽視的問題。
為了跟隨時展，整個社會發展已經進入了國際化，多元化，數字化的模式，我國的醫療建設水平也一直緊跟時代的步伐。目前相關醫院的信息整體構架相對完整，在幾十年的積累中，積攢了數量和真實性均著實可觀的大數據內容，而目前的科技發展使得這些大數據得以被整體分析，以得出更加完善的結論體系，直接影響醫院醫保的管理工作。
一、大數據定義
我們想要對一件事情所帶來的影響進行研究，就要從最基本的方向出發。既然要研究大數據在醫院醫保管理中的應用，我們就應該簡單了解下大數據的概念，根據前人的發展以及對目前整體市場的結合，我們認為，大數據是有別于傳統海量數據的，能用相關方法及設備進行整合分析，抽樣操作的資料內容。其具有涵蓋內容多，數據基數大，及時性強等特點。這些特點使得大數據能夠在整體管理過程中提供有效的數據支持，是我們得以對面對的情況進行更好的分析與改動。
二、大數據分析應用的優勢
根據既有的研究以及我們對課題的進一步調查與討論可以看出，在醫保辦不斷努力改善管理體制的同時，依舊存在很大的弊端，比如醫保局審核標準的多樣，使后續工作難以進行。而相應的審核人員又不能做到素質，經驗程度的整體統一，這也使得最終審核管理結果有所區別。最為嚴重的問題就是“及時性”不夠，大量的相關信息堆積在一起，使得整理信息內容都產生了滯后性，不能做到及時的反饋與處理。對待以上的這些弊端，醫院醫保管理中的大數據分析就起到了極大的改善作用，我們將整體醫院醫保管理的方向轉向對大數據分析的正確應用與結合，是未來發展的主流前景。
將大數據分析應用到醫院醫保的管理中，是實現醫保管理精確化，科學化，可持續化的有效途徑，將大數據分析的過程與成果應用到醫院醫保的管理中。可以使得我們將整個管理體系推向了智能輔助審核和及時化監控的發展方向上，將提升醫保綜合管理水平為目標，規范整個醫療保險行業，及時發現問題，不斷完善。
三、大數據分析應用的具體細節
（一）關鍵技術及數據處理
整體要求對整個醫院醫保管理環節所產生的各色數據實現及時儲存與處理，使之能夠在相應的時間內進行相應的數據分類，匯總，等相關操作。
同時滿足數據倉庫具有相對獨立性，能夠有效保證與其他醫院業務間不發生相互干擾。尤其值得強調的是，在實現醫院醫保管理中應用大數據分析的過程里，要保證對歷史數據處理的合理性，這一點作為大數據分析應用的特點，使得更加有效地將相應信息數據化、價值化。
（二）系統功能和流程設計
談及大數據分析在醫院醫保中的應用，就應提及大數據指導下的管理系統及相應流程。根據一定的數據顯示，醫院醫保扣款的較大部分比例并非來自于正當合理的途徑，而是因為各個部門的實際工作人員沒有打破傳統的觀念，不能及時跟上時代，了解相應的醫保政策，因為在整個系統構建管理中，我們應當使臨床工作者真正的理解當今的國家醫保政策，根據具體實際情況而做出相應的調節與調度。
這不僅要求相關部門根據已有數據的分析，在每個經營周期的初始時間對整體管理進行控制，然后再根據各個部門和科室，將相應的指標進行細化。再者，在對相關在崗人員進行一定的課程培訓等，具體針對性指導交流的同時，也要求在臨床醫生為患者開立各項內容時，醫保知識相關的數據銜接內容可以及時對不合理或者不按照要求進行的步驟予以指出，并合理修改。
（三）應用效果分析
在我們使用大數據分析進行應用管理的同時，我們所構建起來的管理系統是相對多維化的。比如在醫生做出一定的診斷處理時，整個管理系統可以自動并智能的進行相應的核對，校準，對正確的數據進行確認，并對有問題的部分及時作出反應與調整。
最終可以實現對大數據的分析，而不斷找到問題的根本，從最終的費用數據，追究到相應的部門，到相關的操作人員，再到相應的患者自身，從而確保整體醫保管理中不會出現不合理的現象。反過來，以最終的結論為切入點，可以進一步采取措施對醫院醫保的管理進行相應的改進與完善。
依靠大數據分析的支持，得以使整個醫院醫保管理過程更加科學化，系統化，改變了傳統的理念與方法，也就消除了原始模式存在的弊端與漏洞，使整個醫院醫保管理更加合理有效。
四、對大數據分析應用的成果
對于整個醫院醫保管理工作來講，大數據分析的出現使提高整個管理效率的極大福利。首先，依靠大數據分析應用中的智能輔助過程，可以保證每一個不合理的信息內容被不斷抽提出來，將不合要求，不合規矩的部分完整的篩查取出，避免了漏洞盤查的失誤所導致的不必要損失，使整個醫院醫保管理更加細致化，準確化。再者，從傳統人力管理的方式轉變到智能審核管理的過程，可以使現有資源更加的價值化，使我們能夠在有限的資源中挖掘出更多信息含量的內容，以增加整體管理及審核的效率，保證了信息的時效性，減輕醫院經濟環節不必要的壓力。同時，整齊平等的標準讓更多管理工作得以順利展開，使得臨床醫生可以不再擁有過多顧忌，而一心將工作放在治療患者的方向上。
最后，大數據分析在醫院醫保管理中的應用所帶來的良好回饋，刺激了各個部門與科室間的相互交流以及自我監督，促進整體醫療服務水平的提升，對現有弊端的改正起到積極推動作用。
五、結語
通過對醫院醫保管理中大數據分析的應用，可以看出，我國現在的醫保費用管理著實需要一定的基本保障與支持，而大數據分析技術就可以幫助整個管理系統構建相對完整的框架，使得醫院在醫保管理的方向上實現效率提升，并且可以及時發現相關問題，做出相應對策準備。
（作者單位為四川大學華西第四醫院）
參考文獻
[1] 夏新，⒉，王玨，陳瀟雨，朱建成.大數據分析在醫院醫保管理中的應用研究
[J].中國數字醫學，2017（01）：9-11.
第8篇：數據分析方向范文
關鍵詞：大數據 金融業 優勢 發展方向
互聯網的飛速發展，導致相關數據量呈現爆炸式增長，海量數據將會為各大行業帶來新一波技術紅利。對于金融業這個對數據極度敏感的行業，數據運用的重要性不言而喻，能夠高效運用海量數據的金融機構，必定會在未來的競爭中脫穎而出。
一、迎來大數據時代
伴隨著互聯網的飛速發展，大量數據正通過我們周圍的設備不斷產生，社交網絡、在線購物、支付平臺等等都在收集著數據。我們每天產生的數據量正在以指數級增長，2015年全球大數據儲量達到8.61ZB，而今后十年，用于存儲數據的全球服務器總量還將增長十倍。大數據正在以驚人的速度、數量和品種于各行各業中產生，大數據時代迎面而來。
作為又一個充滿創新、競爭和生產力的高科技前沿，大數據以其多源、海量、異構的特性沖擊著我們身邊的每一個領域，已然成為繼云計算、物聯網之后信息技術領域又一次顛覆性的技術變革。對大數據合理、有效地運用不僅會改變生產和消費的商業行為模式，同時也會引起信息數據在數量、頻度和運用等方面的巨大變革。通過對大容量數據的收集、整理與分析，發掘新的內容，創造出新的價值，帶來“新知識”與“大發展”，大數據將開啟一次嶄新的、重大的時代轉型。
二、大數據時代下金融業的優勢
金融業作為一個與數據極度關聯的行業，能夠在當前環境中抓住機遇，積極適應大數據時代的金融機構將會得到更好的發展，進而實現自身競爭力。面對大數據時代，需要我們運用全新的邏輯與思維，以數據化的方法解決我們遇到的問題，運用大數據提升洞察力，拓展知識的廣度與深度，進而幫助金融機構識別趨勢并利用這些數據來獲得競爭優勢，創造可觀的經濟價值。就大數據時代而言，金融業具有得天獨厚的發展優勢，這主要源于以下三點：
（一）數據運用傳統行業
金融業從最早的信用評級模型到后來的市場營銷模型，直到現在的各類投資收益模型，近些年其對數據分析的實踐操作經驗將極大地輔助其向“大數據”分析跨越。
（二）相關人才集中行業
金融業作為一個信息密集型服務產業，其信息技術等部門擁有大量的IT技術開發與應用人才，并逐年增加對信息系統的投資力度，使得其對數據的挖掘、應用能力不斷提升。
（三）數據收集多源行業
金融機構自身擁有大量結構化數據來源，如客戶的賬戶信息、資金交易記錄、證券交易記錄等，與此同時還擁有網上銀行交易記錄、電商平臺交易記錄、證券投資收益曲線等非結構化數據。這些多維度的統計數據極大地便利了金融業對數據的挖掘，也體現出金融業強大的數據收集能力。
三、大數據時代下金融業的發展方向
大數據時代金融業的發展方向將發生巨大改變，需要金融機構迎合時代浪潮，以謀求長遠發展，從而在新一輪的競爭中獲得一席之地。對于金融機構未來發展方向的展望，本文歸納為以下五點：
（一）單一數據源向多數據源轉變
對于傳統金融機構而言，其數據來源大多為自身結構化的金融信息，如財務信息等，但在當前時代，金融機構的數據來源急速增長，引入投資者交易行為、客戶評分、公共事業繳費記錄等多方面、多維度的數據，從而可以更精確、更有效、更客觀地進行分析評價。所以對于各金融機構而言，獲取更多源、更強有效的關聯數據變得越來越重要。
（二）基礎數據分析向復雜數據分析轉變
對海量數據的分析，不同于之前簡單的數據分析，它需要更復雜的統計技巧來獲得準確的結果。金融機構目前對于結構化數據的利用率較低，面對非結構化數據則更缺乏基本的處理機制和系統化的挖掘方法，所以加快建立大數據分析體系，充分挖掘數據資源價值，創建大數據時代新的數據分析方法，這將成為未來金融機構的數據深研方向。
（三）群體營銷模式向個體營銷模式轉變
在大數據時代，通過對客戶在社交媒體、多媒體終端等渠道產生的各類非結構化信息進行解析，金融機構可以將每一個客戶數據化，進而可以為客戶構建嶄新的360度數字畫像，分析粒度由群體精細為個體，從而可以分析個體客戶需求，并及時提供與之匹配的金融產品和個性化服務，提升客戶滿意度。
（四）傳統決策模式向數據決策模式轉變
大數據使得決策模式發生轉變，由傳統的“基礎數據+經驗”決策模式向“數據證據”決策模式轉變。大數據更強調決策建立在牢固的證據基礎上。傳統的決策模式依賴于簡單數據分析和高層管理經驗，而大數據時代全量數據分析使得分析結果更具客觀性和決策支持性，所以金融機構未來的決策過程將會以數據為核心，圍繞客觀數據進行決策判斷。
（五）傳統風險評估向數據風險評估轉變
大數據的運用使得金融機構的風險評估系統更加全面、客觀。傳統風險評估可能只是來源于對財務報表的研究，但是大數據時代下，金融機構可以利用企業的多角度關聯數據進行參考評估，比如對于某家物流企業，銀行可以通過第三方平臺對其客戶滿意度、貨物運輸量、物流效率等方面進行了解，從而客觀評價其經營狀況。所以目前也有越來越多的股份制銀行主動與阿里巴巴、騰訊等企業進行合作，進而以大數據思維建立起自己的新型風險評估體系。
四、結束語
大數據的時代已經到來，對于金融業而言，未來的發展勢必聚焦在創新、復雜的業務方向，所以必須轉變現有思維模式，重新審視自身核心競爭力，主動投身于互聯網大數據，將大數據的收集與挖掘作為企業經營的核心資產，提高資源分配效率，從而使自身在未來的競爭中能夠脫穎而出。
參考文獻：
[1]雷晨寧.大數據時代金融業面臨的機遇和挑戰[J].商場現代化，2015（13）：164-164
第9篇：數據分析方向范文
隨著互聯網科技日益成熟，各種類型的數據增長將會超越歷史上任何一個時期。用戶想要從這龐大的數據庫中提取對自己有用的信息，就離不開大數據分析技術和工具。中國有句老話：“工欲善其事，必須利其器！”可見，一個好的工具不僅可以使我們的工作事半功倍，也可以讓我們在競爭日益激烈的云計算時代，充分挖掘大數據價值，并及時調整戰略方向。
在本文中，作者整理了中國境內在大數據分析領域最具話語權的企業，它們有的是計算機或者互聯網領域的巨頭，有的則是剛剛創辦不久的初創企業。但它們有一個共同點，那就是它們都看到了大數據分析技術帶來的大機會，于是毫不猶豫地挺進了數據分析領域。（如表單所示）
通過表單，可以了解到相應廠商備受青睞的大數據分析產品。眾所周知，在大數據分析領域，當家花旦非Hadoop莫屬，Hadoop已被公認為是新一代的大數據處理平臺，IBM、Intel、Microsoft、 Oracle以及EMC都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對于大數據來說，最重要的還是對于數據的分析，從里面尋找有價值的數據幫助企業作出更好的商業決策。Hadoop和MapReduce等開源工具則使企業能夠以一種全新的方式來管理和跟蹤大數據。對于中小企業而言，鑒于IT預算的考慮，大多都是從開源的大數據分析工具著手，此時Hadoop就是首選。
當前，大數據分析主要集中在商業智能、預測分析、數據挖掘和統計分析等方面。據Bain and Company報告顯示，那些使用大數據分析的公司的領導者們要遠遠比不使用大數據的公司領導者有優勢，他們能夠比普通領導者快出五倍的速度進行決策，并且這些決策往往都是正確的。
隨著IT和互聯網巨頭們不斷攻破大數據分析領域的各種難題，投放到市場的產品種類越來越繁多，那么企業要如何選擇更適合自己的分析產品呢？以下是筆者總結的選型方案：首先要求企業像剝洋蔥一樣層層剝開，依靠他們有良好關系的供應商，要求查看他們大數據分析平臺的演示；其次推薦企業也要學習研究業界其它廠商的案例使用情況；還有企業也應依靠內部的 IT 部門及更有技術悟性的員工，來幫助做一些甄選；但最重要的是企業應該清楚什么是真正的需求，供應商的產品如何能滿足這些需求，畢竟理解業務需求比擁有出色的技術更重要。
隨著企業開始利用大數據，我們每天都會看到大數據新的奇妙的應用，幫助人們真正從中獲益。大數據的應用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業。因此，大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。當下，我國大數據技術仍處于起步階段，進一步地開發以完善大數據分析技術仍舊是大數據領域的熱點。
中國大數據分析廠商TOP50排行榜
分項得分（10）
排名 廠商 綜合評分（10） 創新能力 服務能力 解決方案 市場影響力
（35%） （20%） （30%） （15%）
1 IBM 9.1 10 8.5 8.5 9
2 Oracle 8.7 9 8 8.5 9
3 Google 8.6 9 8 8.5 8.5
4 Amazon 8.5 9 8 8.5 8
5 HP 8.4 8.5 8.5 8.5 8
6 SAP 8.2 9 8 7.5 8
7 Intel 8.1 9 8 7.5 7.5
8 Teradata 8.0 8.5 8 7.5 8
9 Microsoft 7.9 8 7.5 8 8
10 阿里 7.7 8.5 7 7 8
11 EMC 7.6 8.5 7.5 7.5 6
12 百度 7.5 8.5 5.5 7.5 7.5
13 Cloudera 7.4 7.5 8 7.5 6
14 雅虎 7.2 8.5 7 6 7
15 Splunk 7.1 8.5 7.5 6 5.5
16 騰訊 7.0 7 6 7 8
17 Dell 6.6 7 6.5 7 5
18 Opera Solutions 6.3 7 5.5 6.5 5
19 Mu Sigma 6.2 7 5 6 6
20 Fusion-io 6.1 7 5.5 5.5 6
21 1010data 6.0 6.5 6 5 6.5
22 SAS 5.9 7 4.5 5.5 6
23 Twitter 5.8 5 6 6 7
24 LinkedIn 5.7 6 4.5 6.5 5
25 華為 5.6 5 5.5 6 6
26 淘寶 5.5 6.5 4 6.5 3
27 用友 5.4 6 4.5 5.5 5
28 曙光 5.3 6 4.5 5.5 4
29 東軟 5.2 6 5.5 4.5 4
30 MapR 5.1 5.5 6 4.5 4
31 金蝶 5.0 5.5 5 4 5.5
32 Alpine 4.9 5.5 5 4.5 4
33 高德 4.8 5.5 6 3 5
34 Fujitsu 4.7 5 5.5 4 4.5
35 華院數云 4.6 5 5 4 4.5
36 博康智能 4.5 5 4 4.5 4
37 九次方金融數據 4.4 4.5 5 4 4
38 永洪科技 4.3 4 5.5 4 4
39 集奧聚合 4.2 4 4 4 5
40 國雙科技 4.1 4 3.5 4.5 4
41 百分點 4.0 3.5 5 4 3.5
42 榮科 3.9 3 5 4 3.5
43 博雅立方 3.8 3.5 4 4 4
44 億贊普 3.7 3 3.5 4.5 4
45 InsideSales 3.7 3 4 4 4
46 眾志和達 3.6 4 4 3 3.5
47 穎源科技 3.5 3 4 4 3
48 星環科技 3.4 3 3.5 4 3
49 拓爾思 3.3 3.5 3 3.5 3
50 國云數據 3.2 3 3 3.5 3.5
代表產品
InfoSphere BigInsights
Oracle Big Data Appliance
BigQuery
Kinesis
Vertica
HANA
Hadoop發行版
AsterData
SQL Server
采云間
GreenPlum
百度統計
Cloudera Apache Hadoop
Genome
Splunk Analytics for Hadoop
騰訊云分析
Big Data Retention
Opera Solutions
Mu Sigma大數據分析
Fusion ioMemory平臺
1010data大數據分析平臺
SAS Visual Analytics
Storm
LinkedIn數據分析模型
FusionInsight
知數寶
UAP平臺
曙光XData大數據一體機
東軟經營分析系統
Drill
金蝶KBI
Alpine Miner
高德地圖
Fujitsu M10
Hadoop+Postgresql架構
博康智云大數據一體機
九次方大數據分析平臺
Yonghong Data Mart
DataQuate
Web Dissector
百分點數據管家
醫療大數據分析平臺
cubesearch平臺
億贊普大數據分析平臺
InsideSales大數據平臺
SureSave BDP1000
股市情緒分析軟件
Transwarp Data Hub
