一、大数据分析如何创业？
基本分析
大数据总归到底是一种分析工具，并不能确保100%有用，但是却能反映出一种网络社会关注的热点，把握住了热点成功的概率相对大一些。
卖点1——卖数据
比如你是商家要做广告，但是在那个平台做广告好呢？是百度还是其他公司的网站呢？那个网站性价比比较高呢？这个可以通过大数据决解。再比如你是商家，可以通过大数据知道现在消费者最关心商品和最关心的服务和要求。
卖点2——卖数据分析
通过数据处理分析后得出的趋势分析，比如搜索股票数据的人越来越多是不是证明市场越来越火爆，进入牛市概率大，反之则可能是熊市。
卖点3——某个行业数据分析
比如上面说的股市，还可以通过每个行业的股票代码名称进行趋势分析，越多人搜索的行业当然是热点，可以做成一套数据分析软件动态更新收费。
卖点4——客户要求定制的数据
可以按照客户的要求，卖一些客户需求的数据或者经过加工的大数据处理软件。
最后总结
因此总的来说大数据主要有3个卖点：一是卖数据；二是卖数据分析；三是卖客户定制数据。
二、大数据分析考研如何？
你可以重点考虑应用统计硕士的大数据分析方向。 至于择校，你可以重点考虑中央财经大学等。中央财经大学在国内最早发起大数据分析硕士培养，与北京大学、中科院大学、中国人民大学、首都经济贸易大学共同举办。
三、cbda大数据分析前景如何？
前景很不错。大数据作为一种重要的战略资产，已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门，其深度应用不仅有助于企业经营活动，还有利于推动国民经济发展。 大数据是指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据，一般以“太字节”为单位，大数据之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。信息管理专家涂子沛在其专著中如是定义大数据。
四、如何用大数据分析股票？
用大数据分析股票需要做到以下三步：
第一步，从行业角度去跟踪大数据变化，比如：行业新闻、行业动态等等，因为它会对整个行业板块上市公司都会造成影响。就像当年的“毒奶粉”事件，这种新闻对乳制品的上市公司构成非常强有力的影响。
第二步，从公司的基本面出发，追踪其经营管理层人员更替、经营范围变更、财务报表的变化、年报、季报、月报等。这些大数据，不需要太多的精力，就能跟上，很容易通过各种软件获得，几乎大同小异，但是一定要注意小细节的变更。
第三步，从公司的股价下手，因为不是所有的动态数据都能及时反应在基本面或行业上的。
五、oppo手机如何关闭大数据分析？
1.
首先第一步就是打开oppo手机主界面，然后下拉状态栏;
2.
然后第二步就是在桌面找到设置选项;
3.
接着选择双卡与移动网络，之后找到互联网大数据分析，最后点击关闭即可。仅参考
六、如何考大数据分析师？
报考大数据分析师证书的流程一般包括以下几个步骤：
首先，了解相关考试要求和报名时间，可以通过官方网站或相关机构了解。
其次，准备相关材料，如身份证、学历证明、报名费等。
然后，填写报名表并缴纳报名费，可以选择线上或线下报名方式。
接下来，参加考试，根据考试安排前往指定考点进行笔试或机考。
最后，等待成绩公布和证书领取，一般会在一定时间内公布成绩并发放证书。需要注意的是，具体流程可能会因地区和考试机构而有所不同，建议提前了解并按要求完成报考流程。
七、大数据时代如何进行数据分析？
数据分析主要有哪些思维？学习的路线是怎么样的？
为了提供一个简单的方向指引，让数据分析思维的学习过程更加有趣，我做了一幅数据分析思维九段路线图，你可以把学习的过程当作一种游戏，享受段位升级的乐趣。
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在段位升级的过程中，如果你理解起来感觉比较吃力，那么应该沉下心来，认真地先把基础打好，积累更多的数据分析经验。
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1. 初段：目标思维
做数据分析，首先要一定明确目标，以终为始。
只有明确目标，才不会迷失方向，就像导航软件，如果没有设置目的地，那么它是没法告诉你路线图的。
目标思维主要体现在以下 3 个方面：
（1）正确地定义问题
比如说，小明听了煎饼大妈月入 3 万的故事，心里就想：为什么煎饼大妈月入 3 万？
这个问题的定义，应该是关注「月入 3 万」，而不是「煎饼大妈」。
也就是说，小明想的应该是「如何实现月入 3 万」，而不是「如何变成煎饼大妈」。
（2）合理地分解问题
比如说，煎饼大妈如何实现月收入 3 万？
这是一个比较大的问题，可以进行细分，因为收入等于订单数乘以客单价，所以把这个问题细分为两个小问题：
a. 如何实现一个月卖 5000 个煎饼？
b. 如何实现平均每个煎饼卖 6 块钱？
（3）抓住关键的问题
在不同的发展阶段，关键问题是不一样的。
比如说，对煎饼大妈来讲，刚开始做的时候，关键问题是：如何选择人流量大的好地段？
当选好地段之后，关键问题就变成：如何提高路人来购买的概率？如何提高客单价？如何提高重复购买率？
总之，数据分析的目标，就好比枪上的瞄准器，如果没有瞄准器，枪照样可以打，但是有了瞄准器，枪才可以打的更准。
2. 二段：对比思维
有人说：
在数据分析中，没有对比，就没有结论。
比如说，小明某次期末考试的成绩不好，英语只得了 30 分，小明的妈妈对他说：“你上次考试英语考了 70 分，这次怎么就考得这么差？你看你的同班同学，这次都考 80 分以上。”
常见的对比思维有以下 5 种：
（1）跟目标对比
（2）跟上个月比
（3）跟去年同比
（4）分渠道对比
（5）跟同类对比
数据分析的过程，就是在明确目标之后，通过对比等思维，找到问题的原因，得出分析的结论，提出可行的建议，从而起到帮助决策和指导行动的作用。
3. 三段：细分思维
有人说：
在数据分析中，细分是数据分析的灵魂，无细分，毋宁死。
比如说，小明某次考试的总成绩不好，细分一看，发现其他科目的成绩都不错，只有英语成绩特别差，只得了 30 分，从而拉低了整体的成绩。
常见的细分方法有以下 5 种：
（1）按时间细分
（2）按空间细分
（3）按过程细分
（4）按公式细分
（5）按模型细分
在运用细分思维解决问题的过程中，要做到有的放矢，围绕数据分析的目标，找到合适的方法，不要像无头苍蝇一样到处乱撞。
当发现数据异常时，尝试从不同的维度进行细分，这样既能锻炼你的数据分析思维，又能加深你对业务的理解。
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4. 四段：溯源思维
做数据分析的时候，要多问几个为什么，追根溯源，在数据源寻找可能隐藏的逻辑关系和解决方案。
比如说，小明把自己每天的行动数据，都用 Excel 详细记录下来，其中包括每一时段的情绪数据。小明做复盘总结的时候，发现有一天情绪数据特别低，然后连续问了几个为什么：
（1）为什么这一天情绪数据特别低？
因为那一天小明上当受骗了。
（2）为什么会上当受骗？
因为骗子用生命安全来吓小明。
（3）为什么骗子能吓到小明？
因为小明担心自己的生命安全。
（4）为什么小明会担心生命安全？
因为求生是人类的本能反应。
（5）为什么人会有求生的本能？
因为人的大脑分为：年代久远的本能脑、相对古老的情绪脑和非常年轻的理智脑。
理智脑对大脑的控制能力很弱，大部分决策往往源于本能和情绪，而非理智。
到这一步，小明找到了自己上当受骗的根本原因，在于自己当时没有控制好自己的大脑，所以失去理智。
针对这个问题，小明运用「控制两分法」，并在脑海中反复进行演练，然后在实践中进行校正，实现与情绪的和平共处，从而更加理智地面对纷繁复杂的世界。
如果你经常运用溯源思维，就能提升数据的敏感度，并加深对业务的理解。
5. 五段：相关思维
相关思维，就是寻找变量之间相互关联的程度。
比如说，有一家超市的数据分析师发现，跟尿布一起购买最多的商品竟然是啤酒，啤酒和尿布有什么关联呢？
采访小明的爸爸，他说自己下班后，给小明的妹妹买尿布的同时，也会购买自己喜欢喝的啤酒。
如果一个变量改变的时候，另一个变量也朝着相同的方向发生变化，那么我们就说这两个变量之间存在正相关性。
运用相关思维，通常包括以下 3 个步骤：
（1）收集相关数据
（2）绘制散点图形
（3）计算相关系数
需要注意的是，相关不等于因果。即使两个变量之间相关，也不代表其中一个变量的改变，是由另一个变量的变化引起的。
比如说，国家的诺贝尔奖数量，与巧克力消费量之间呈现正相关关系，但这并不是说，多吃巧克力有助于获得更多的诺贝尔奖。
一种合理的解释是，诺贝尔奖的数量与巧克力的消费量，很可能都是由其他变量导致的，例如国民的受教育程度和富裕程度。
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6. 六段：假设思维
胡适先生说过：
这句话非常适合用在数据分析领域。
大胆假设，就是要打破既有观念的束缚，挣破旧有思想的牢笼，大胆创新，对未解决的问题提出新的假设。
小心求证，就是基于上面的假设，用一种严谨务实的态度，寻找真相，不能有半点马虎。
比如说，有一天小明去买水果，跟卖水果的阿姨说：
“阿姨，你这桔子甜不甜？”
阿姨：“甜啊，不信你试试。”
小明：“好，那我试一个。”
小明剥开一个桔子，尝了一口说：
“嗯，不错，确实挺甜的，给我称两斤。”
运用假设思维，通常包括以下 3 个步骤：
（1）提出假设
（2）统计检验
（3）做出判断
大胆假设并非绝对可靠，但是通过小心求证，我们可以更好地认识世界上的许多现象，从而得出更有价值的分析结论。
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7. 七段：逆向思维
到了七段，你已经具备比较丰富的数据分析经验，此时如果想要进一步有所突破，就得打破常规，具有逆向思维的能力。
比如说，有一天小明去买西红柿：“阿姨，你这西红柿多少钱一斤？”
阿姨：“两块五。”
小明挑了 3 个放到秤盘：“阿姨，帮我称一下。”
阿姨：“一斤半，3 块 7 毛。”
小明去掉其中最大的西红柿：“做汤不用那么多。”
阿姨：“一斤二两，3 块。”
小明拿起刚刚去掉的那个最大的西红柿，付了 7 毛钱，扭头就走了。
你看，本来是阿姨想占小明的便宜，虚报重量。但是，小明利用逆向思维，反而让阿姨吃了哑巴亏。
常见的逆向思维有以下 5 种：
（1）结构逆向
（2）功能逆向
（3）状态逆向
（4）原理逆向
（5）方法逆向
理解这些逆向的方法，有助于你打开数据分析的思路，不断提升自己的可迁移能力，尤其是底层的思维能力，做到以不变应万变。
8. 八段：演绎思维
演绎思维的方向是由一般到个别，主要形式是「三段论」，由大前提、小前提、结论三部分组成。
比如说，小明不仅知道：金属都能导电；而且知道：铜是一种金属；所以小明可以得出结论：铜能导电。
运用演绎思维，应该遵循 5 项基本原则：
（1）不要出现第四个概念
（2）中项要能向外延伸
（3）大项和小项都不能扩大
（4）前提都为否，结论不必然
（5）前提有一否，结论必为否
掌握以上基本原则，能帮你建立更加严谨的数据分析思维。
9. 九段：归纳思维
归纳思维的方向与演绎正好相反，归纳的过程是从个别到一般。
比如说，小明先知道：金、银、铜、铁等金属分别能导电，然后归纳出一个结论：所有金属都能导电。
这个过程，是先接触到个别事物，然后再进行归纳总结。
常见的归纳方法有以下 5 种：
（1）求同法
（2）求异法
（3）共用法
（4）共变法
（5）剩余法
这些方法是我们获取新知识的重要途径，不过需要注意的是，很多案例和故事都说明，有限的观察并不等于真理。
为了避免以偏概全，我们还要加强归纳思维的训练，积累更多实战的经验，这样归纳总结出来的结论，才能经得起时间的考验，才会更有现实意义。
通过归纳总结，得出有价值的分析结论，这既是数据分析的终点，也是数据分析的起点，形成一个正向的循环系统。
最后的话
正确的思维能力，是做好数据分析的必备条件，这也是很多人相对比较欠缺的一种能力。
要想成为一个有洞察力的人，就要多学习、多思考、多总结、多实践，通过刻意练习，举一反三，把数据分析的思维，应用到日常的工作和生活中去，逐渐提升自己的数据分析思维能力。
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八、教育大数据分析平台如何查排名？
教育大数据分析平台可以从积分排名中查。
九、做大数据分析应该如何选电脑？
选电脑之前，先理清楚自己拿这个电脑做什么。
基于题主的问法，冒昧地猜测：题主是正准备入行，以学习为主吧。
如果是学习的成分大于工程实践。从电脑使用上来说，一般用于两个目的：大数据平台（大数据存储、处理），和数据分析方法（建模、编程、可视化等）。
一、大数据平台。基本上围绕 Hadoop 生态，一系列工具。学习他们，先从单机开始，一个一个地部署、配置、测试，然后通过程序或工具对数据进行操作（添加/插入，更新，查找，Map/reduce 等等）。坦率地说，对机器要求并不高，但是最好是基于 Linux 操作系统之上。
然后，配置多个虚拟机，学习部署和配置分布式条件下的大数据平台。你会很有成就感的。这样的话，对于机器的配置要求就要高一些，建议不要低于32 GB 内存。
二、数据分析方法。根据题主的发展目标，有不同层次的学习。比如，工具类，QlikView, Tableau等；或者，学习基于 Python, R 等语言的编程。但是不管哪一种，在学习阶段，对电脑的要求都不是必须很高，普通的就可以了。
如果，你想要更多地用于深度学习，那么对计算性能要求就要高一些，GPU 的配置是必须的，最好高一些（用金钱换时间），这个有点贵哦。否则，调整一次参数，你得等很长时间。
说实在的，一个人想要在短时间内同时把两方面的知识学精，是有相当难度的。
简单总结一下，如果是学习为主的话，大数据平台要求内存高一点，万元电脑足矣；如果深度学习的话，GPU 的配置高一点，一万元勉强吧。如果鱼和熊掌兼得，一万元难啊。
如果是工程实践的话，建议大数据平台租用云平台，按使用收费；数据分析用一台内存和GPU高一点的工作站，一万元够呛。
十、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？
无论是产品经理、运营、还是数据分析师在日常工作中, 都需要构建一个完整的指标体系, 但由于经验或者对业务的熟悉程度, 互联网人经常会遇到下面的问题:
1）指标变成满天星：没有重点、没有思路，等指标构建完成了也只是看到了一组数据，各有用处，却无法形成合力，最终不仅浪费了开发人力，也无益于业务推动；
2）指标空洞不落地：需求中没有几个具体的指标，需求空洞，无法落地。
正是上面的原因，产品经理, 运营和数据分析师与数据开发的矛盾不断的激化，所以一个完整的搭建数据指标体系框架和方法是非常重要的。在此，为大家推荐一种实用的 AARRR 分析模型。
为了便于理解, 举最近的很火的《隐秘的角落》, 分享一下如何搭建指标体系，让万物都可以被分析：
二、什么是AARRR
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。
- A拉新：通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果，评估新用户的用户质量。
- A活跃：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。
- R留存：衡量用户粘性和质量的指标。
- R转化（变现）：主要用来衡量产品商业价值。
- R传播：衡量用户自传播程度和口碑情况
三、AARRR在指标体系中的应用
如果我们利用AARRR 框架去构建可以判断《隐秘的角落》的是否受欢迎：
1. 拉新
我们需要去评估现在这部剧在每一个投放的渠道拉来的新用户情况是否有达到预期, 因为这部剧最开始的用户进来的都是新用户, 所以前期的新用户的触达情况是后期是否这部剧火爆的关键所在。
监控新用户的增长曲线, 有助于我们及时发现问题, 利用用户反馈等改进。
2. 激活
当这部剧的新用户来的时候, 很关键的是这些用户有没有在以后的时间看这部剧, 看的时间是怎么样的, 看的频率是怎么样, 每次看这部剧的时候是不是都经常会从头看到完等等, 这些是最直接说明这部剧受到用户的喜爱程度的
3. 留存
留存的定义如下:
- 次日留存：统计日新增用户次日仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
- 7天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
- 30天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例
看了这部剧的用户, 还会来看的用户一定逃不出下面的模型.
这部剧高能开篇,片头惊悚的开始。可以说开篇即高能，吊足了观众胃口， 秦昊饰演的张东升，和岳父岳母一起去爬山，到了山顶，前几秒还在调整相机，微笑着给岳父岳母摆姿势准备拍照，下一秒就将岳父岳母推下悬崖,。
片头的悬疑给了用户很强的刺激作用, 也就是上面的"酬赏", 让用户会想着去看下面发生了什么, 于是就是上面的"投入", 不断投入, 也就提升了留存
4. 付费变现
剧的收入应该包括点播(提前看结局购买的特权费用), 流量变现收入(广告), 这个收入真心不了解, 应该还有很多其他方面的收入, 从数据上我们可以将从总收入和人均收入和成本去刻画整体的剧的利润情况。
5. 自传播
这部剧的火爆, 除了本身的的情节引人入胜以外, 自传播也贡献了很大的原因, 当"一起去爬山吧" 这种在各大社交媒体上疯传时, 传播带来的增长就需要用数据去科学的衡量:
如果希望掌握更多数据分析的万能模型，学会行业头部大厂的数据分析套路，欢迎参与知乎知学堂与合作方联合推出的「京东互联网数据分析实战训练营」，接受大厂分析师一对一辅导、踏上面试直通车。训练营限时体验价 0.1 元，不容错过：
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