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1、"海量的数据其实并不能产生海量的财富"—从营销的角度，更关心的是如何通过海量数据解读消费者的行为和态度，通过数据分析锁定消费者，用精准的方式和消费者沟通，改变其行为和态度，因此策略导向的分析框架才让数据活起来，产生价值。买东西的是人不是数据，因此重点是分析数据背后的人!by@文科生 2、数据分析找数据变化的原因和本质，数据挖掘是找模式，一种发现知识的模式。好比今天股市大涨，数据分析找涨的原因，数据挖掘发现什么样的容易涨； 数据分析更加偏向于描述性的分析，和数据挖掘更加偏向于预测性的分析，但两者的本质是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识！
3、【大数据价值产生就在今天】大数据无非两种业务形式，一是事务流程数据，一是社交网络数据。那么大数据如何利用，就看商业模式怎么靠拢，大数据涵盖复杂，很快分析到极致，是不可能。所以最好的办法，就是贴近业务，贴近运营和产品本身。继续阅读>>http:///zOl3eat（by@innovate511 ）
4、【大数据分析的四类陷阱】对同一个问题，研究者怎么会得出相反的结论呢？我们来看一下数据分析中最常见的四类陷阱。1、样本缺乏代表性；2、事物是变化的；3、理解数据方式不同；4、错误和偏差。继续阅读http:///zOYRrgC @小蚊子乐园 @数据元素
5、【从事数据挖掘职业需要哪些条件】从目前来看，从事数据挖掘工作，需要有较强的数学功底和扎实的统计学功底。在计算机技能方面，需要精通IBM IM/SPSS Clementine/SAS EM等工具，熟悉Unix操作系统，熟悉DB2/Oracle等大型关系数据库等等等。继续阅读>>http:///zOCu2qC @数据挖掘_PHP
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数据分析的前提：要有清晰的目标，这样才能在玩数据的过程中，把点串起来说面，最后站在用户角度写故事。如：劳动节，用户A明确要出行，用户B要宅到发霉，这时一组数据显示51出行的人流较平时增长300%，那么对B来讲这只是消息，对A来讲这才是辅助决策的信息，需合理规划出行路线、时间等，目标要牢记！
7、理想VS现实的数据分析流程】数据分析师的工作流程，理想情况下，可以分为四个步骤。1、提取数据。2、处理数据。3、分析数据。4、分析报告。 |
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