用小算法進行大數據分析
數據分析基礎知識普及
NO.1：數據分析項目的成本收益
要進行數據分析，就是為了追求分析之后的價值，因此數據本身沒有固定價值，處理數據的過程存在成本，應用數據的收益決定價值。數據核算包括三個步驟，第一步數據成本核算(TCO / MB)，包括建設成本，軟硬IT系統投入及年度維持、升級成本;運營成本，數據源成本及協調、分析、管理人員成本。第二步數據質量核算(TNR / MB)，包括凈結果集含量，最低維度結果集行數和列數;凈結果準確率，準確率2.5倍率衰減。第三步數據回報率核算(ROI / RMB)，包括基準收益率 vs 優化收益率;基準收益規模 vs 優化收益規模。
郝欣誠表示，我們做一個項目的時候，數據源收集占據了整個項目的30%的時間，隨后是數據預處理的三個階段，最后才能進行數據解讀，因此我們整個項目中90%的時間用來數據處理。
NO.2：數據挖掘的9大定律
NO.3:統計方法四大維度
商業解決思路 大數據與小算法
艾瑞咨詢對于一個項目的執行過程是怎樣的呢?又是如何將小算法進行到大數據分析過程中呢?郝欣誠表示，在大數據行業是沒有“黑天鵝”的，而且項目執行中“黑洞”還很多。隨后郝欣誠分享了艾瑞咨詢項目執行過程，內容分享很精彩，現場效果更精彩，且學且記錄。
郝欣誠最后表示，“通過這一項的項目執行過程，最終通過數據分析的方法，幫助用戶解決用戶需要解決的問題，在這些過程中黑洞很多，只有豐富的經驗才能更好的避免繞入其中，當然還有一些好的技術做支撐?！?/span>
大數據分析的十大技術
NO.1：TMS系統，行為分析項目利器
NO.2：移動端HTML5及SDK數據支持
NO.3：服務器日志最簡單也最難受
NO.4：數據擴維提升數據性價比
NO.5：擴展Reduce腳本簡單實用
NO.6：擴展Reduce腳本簡單實用
NO.7：易學難精的文本挖掘
NO.8：定制化分析項目如何驗證數據
NO.9：數據模型對解讀數據的價值
NO.10：可視化工具對數據解讀的重要性
在最后郝欣誠表示,“在大數據時代，數據分析的結果只在一個有規則的市場才有用，絕不能用在一個領域的結論輕易用在其他領域，大數據時代，數據分析的價值會越來越重要。
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CDA數據分析師證書考試體系（更新于2025年05月22日）
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