gse數(shù)據(jù)集是什么意思？地理系列(GS把數(shù)據(jù)變得可用需要經(jīng)過的步驟？1.數(shù)據(jù)收集:根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)，提取數(shù)據(jù)的特征信息，并將收集到的信息存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理選擇合適的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)類型。2.數(shù)據(jù)集

gse數(shù)據(jù)集是什么意思？

地理系列(GS

把數(shù)據(jù)變得可用需要經(jīng)過的步驟？

1.數(shù)據(jù)收集:根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)，提取數(shù)據(jù)的特征信息，并將收集到的信息存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理選擇合適的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)類型。

2.數(shù)據(jù)集成:對(duì)不同來(lái)源和格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

3.數(shù)據(jù)規(guī)范:當(dāng)數(shù)據(jù)的量和值比較大時(shí)，我們可以利用規(guī)范技術(shù)得到數(shù)據(jù)集的規(guī)范表示，比如(數(shù)據(jù)值-數(shù)據(jù)平均值)/數(shù)據(jù)方差，這意味著數(shù)據(jù)小很多但接近原始數(shù)據(jù)的完整性，規(guī)范后的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果與規(guī)范前基本相同。

4.數(shù)據(jù)清洗:有些數(shù)據(jù)是不完整的，如:有些有缺失值(值不存在)，有些包含噪音(錯(cuò)誤，孤立點(diǎn))，有些不一致(如不同公司等。).我們可以用工具清理數(shù)據(jù)，得到完整、正確、一致的數(shù)據(jù)。

5.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:通過平滑聚合、數(shù)據(jù)泛化和標(biāo)準(zhǔn)化，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集。

6.特征提取或特征選擇:特征提取多用于計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理。特征選擇是提出不相關(guān)和冗余的特征，防止過擬合，提高模型精度。常用的方法有PCA等。

7.數(shù)據(jù)挖掘過程:分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)信息，選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘工具，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法，使用相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘算法。。

8.從業(yè)務(wù)上驗(yàn)證數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的正確性。

9.知識(shí)表示，將數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果以可視化的呈現(xiàn)給用戶。

怎么分析數(shù)據(jù)？

1.結(jié)構(gòu)分析法:看整體的構(gòu)成和分布，逐層拆解。

2.分組分析法:按照某個(gè)具體維度細(xì)分拆卸。

3.對(duì)比分析，同比，環(huán)比，同行業(yè)，同品類等。

4.時(shí)間序列趨勢(shì)法:查看時(shí)間趨勢(shì)。

5.相關(guān)性分析方法:相關(guān)性和因果性。

分析模型

對(duì)于一些簡(jiǎn)單的模型，確實(shí)可以通過常見的分析方法得出一些一般性的結(jié)論，但是在實(shí)際工作中，并不是單一的問題，往往是一些符合性的問題，所以要考慮的方面也會(huì)增加:

要解決的問題涉及到那些維度的數(shù)據(jù)；

從數(shù)據(jù)分析師的角度來(lái)看，這個(gè)問題有一個(gè)通用的解決方案或者需要重新研究。

從原始數(shù)據(jù)集到分析數(shù)據(jù)是否需要處理。

而所有的模型都是為了更好的解決問題。

RFM分類模型

R(recency)，最后一次消費(fèi)時(shí)間，指示用戶。上次你花的時(shí)間比現(xiàn)在多，時(shí)間越近，客戶的價(jià)值越大。

f(頻率)消費(fèi)頻率是指用戶在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的購(gòu)買次數(shù)。頻率越高，值越大。

m(貨幣)消費(fèi)金額:指統(tǒng)計(jì)期內(nèi)消費(fèi)的總額，金額越大，數(shù)值越高。

通過數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)送權(quán)重設(shè)置，對(duì)分類模型進(jìn)行評(píng)分，比如餐廳的單價(jià)，20元以下的普通用戶。

20-30個(gè)好用戶，40個(gè)以上優(yōu)秀用戶，所有指標(biāo)都可以用這個(gè)方法標(biāo)準(zhǔn)化。

中位數(shù)法常用于定義分支。

最晚消費(fèi)時(shí)間，一般是一周或一個(gè)月，結(jié)合經(jīng)營(yíng)情況。

這種模式的本質(zhì)是篩選頭部用戶，專注運(yùn)營(yíng)。

AARRR成長(zhǎng)模型，了解模型就好，實(shí)際需要結(jié)合自己的業(yè)務(wù)。

A:得到A:當(dāng)天活躍，R:明天繼續(xù)活躍，R:增加收入，R:提高自我溝通。

模型的主要功能是可以從那些點(diǎn)快速理清增長(zhǎng)，找到突破點(diǎn)。

5W2H通用型號(hào)

生活中的聊天都是圍繞這幾點(diǎn)展開的，這個(gè)模型可以幫助我們快速確定一個(gè)問題。

用戶生命周期模型

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)往往可以跟蹤每個(gè)階段的用戶，每個(gè)階段應(yīng)該有不同的運(yùn)營(yíng)策略和發(fā)展方向。對(duì)于分析師來(lái)說(shuō)，要及時(shí)識(shí)別。

對(duì)模型有所了解，從而知道什么時(shí)候用，怎么用。