Ⅰ 無論使用計算機做什麼,都離不開數據的傳輸,互聯網是怎樣傳輸數據的
無論使用計算機做什麼,都離不開數據的傳輸。在上網的時候,瀏覽一個網頁,網頁伺服器要把網頁的數據發給你;發電子郵件,你的計算機要把郵件的數據發給電子郵件伺服器,電子郵件伺服器還要把這些數據發給接收者的計算機;看一段視頻,視頻的數據也要通過網路傳輸到用戶的計算機。
在這個信息爆炸的時代,每天都有龐大的數據在網路上流通,互聯網線路的繁忙程度可能並不亞於世界上最繁忙的十字路口。
總結:為了保證全世界數十億台計算機中的任意兩台之間都可以建立聯系,在互聯網上傳輸數據絕不是一件很簡單的事情,需要做很多工作才可以使這個迷宮一樣復雜的交通系統每天都正常運轉。
Ⅱ 如何在網上做數據收集和數據分析,並做出圖文並茂的數據分析圖
近年來,隨著技術的進步、互聯網速度提升、移動互聯網更新換代、硬體技術不斷發展、數據採集技術、存儲技術、處理技術得到長足的發展,使我們不斷加深了對數據分析的需求。但數據分析本身並不是目標,目標是使業務能夠做出更好的決策。如何做好數據分析,簡單來說,只需5步。
第一步:明確分析的目標和框架
對一個分析項目,數據分析師應該明確業務目標是什麼,初步選定哪些變數作為研究對象,從而為收集數據、分析數據提供清晰的目標,避免無意義的數據分析。同時對項目進行簡單的評估,即時調整項目,構建出分析的思路與整體的框架。
第二步:數據收集
有目的的收集數據,是確保數據分析過程有效的基礎。作為數據分析師,需要對收集數據的內容、渠道、方法進行規劃。
1) 將識別的需求轉化為具體的需求,明確研究的變數需要哪些數據。
2) 明確數據的來源渠道,數據的渠道主要有三種,一種是從公司系統資料庫直接導出,另一種是通過網路爬蟲軟體(如火車頭、集搜客GooSeeker)從網上抓取數據,也可以直接通過問卷的形式來收集數據。
第三步:數據處理
數據分析的中最重要的一步是提高數據質量,最好的數據值分析如果有垃圾數據將會產生錯誤結果和誤導。因此,對收集到的數據進行加工、整理,以便開展數據分析,是數據分析前必不可少的階段。這個過程是數據分析整個過程中最占據時間的,數據處理包括數據清洗、數據轉化等處理方法。
第四步:數據分析
數據分析是指通過分析手段、方法和技巧對准備好的數據進行探索、分析,從中發現因果關系、內部聯系和業務規律,通過數據建立模型,進而為商業提供決策參考。
到了這一階段,為了駕馭數據、展開數據分析,需要涉及到工具與分析軟體的使用。
要熟悉數據分析的方法,首先需要良好的統計基礎,了解像方差、抽樣、回歸、聚類分析、判別分析、因子分析等數據分析方法的原理以及使用,才能靈活的根據業務目標以及已有數據來選擇分析的方法。
其次掌握幾種常用的數據分析軟體,如較基礎的Excel、SPSS,或SAS、R等較高級的分析軟體,保證分析工作的高效進行。
第五步:撰寫分析報告
一份好的數據分析報告很重要,因為分析報告的輸出是是你整個分析過程的成果,是評定一個產品、一個運營事件的定性結論,很可能是產品決策的參考依據,好的分析報告應該有以下一些要點:
1) 要有一個好的框架,層次明了,讓讀者一目瞭然。
2) 每個分析都有結論,而且結論一定要明確。
3) 分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程,不要有猜測性的結論。
4) 數據分析報告盡量圖表化。
5) 好的分析報告一定要有解決方案和建議方案。