"菜鸟"也能看懂的大数据分析方法

Everyone can understand Big data analysis methodology

    随着计算机科学的进步，数据挖掘、商务智能、大数据等概念的出现，数据分析的手段和方法更加丰富，而这其中又包含了许许多多的数学、统计学理论，对于大数据分析结果应用于决策的管理层来说，大多数高、中层管理人员都会感觉很抽象，难于理解，担心应用是否会出现偏差。

   譬如，如果数据分析人员告诉管理者，这是用主成分分析法，管理者可能一下懵了？什么是主成份分析？

如果你能向管理者简述：主成份分析旨在从原始多变量中导出少数几个主分量，使其尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关，减少模型的复杂性，且模型的预测性更好。Ta们可能会理解了。

    本书是从大数据分析的概念、分析方法，用直白的物理解读方式呈现在读者面前，让人更容易理解和应用。

Agenda:

1.概述

2.数据分析框架

3.数据分析方法

4.数据理解&数据准备

5.分类与回归

6.聚类分析

7.关联分析

8.时序模型

9.给构优化

10.教据分析支撑工具

本人曾在著名欧美外资公司工作20余载，后又在国内有名的咨询公司工作4年多，多年从事Operation excellence, continuous improvement,Lean six sigma, design for six sigma等，负责公司全球战略计划的起草、修正、绩效成果的分析。

提醒：本书绝对是作者的原创，这是我们咨询公司数据分析顾问专家“数据分析解读”上的PPT，基于商业机密和知识产权的关注，我略去一些敏感信息，重新整理而成。只供学习使用，不得在网上、论坛、QQ、微信发布，否则，将视同侵犯版权，并承担相关的法律责任！

作者： Hetairae

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