数据分析与数据挖掘论文报告
网络游戏的数据挖掘与数据分析近日在一个学术论坛中听到了，北大光华商务统计及经济计量系副教授张俊妮，主题为“数据挖掘的应用案例”的演讲，结合网络游戏行业特点，简要思考一下数据挖掘与数据分析，希望遇到同行业中从事此领域工作的朋友，建立联系和交流。网络游戏行业随着规模的扩大和行业逐渐成熟，将会以具有技术含量和管理积淀形成核心竞争力，将对此领域长期关注和持续性思考研究。基本原理流程：围绕数据建立 “商业理解”=“数据理解”-“数据准备”=“建模”-“模型评估”-（“商业理解”）-模型发布数据管理体系的建立是一个长期的过程，其中数据质量的好坏起到相当重要的作用，网络游戏运营中将产生大量的未经梳理的数据，数据是分析的基础，与其他行业相比，网络游戏行业具有一些天然的优1丰富的数据源，对象用户达到一定级别，所产生的数据种类多样，丰富而且具有持续性2数据相对客观真实，采集和筛选方便，例如：“注册”“登陆”“游戏行为”等，都是数字化网络记录和管理3数据信息与需求紧密联系，因果关系脉络清晰，网络游戏的各个环节通过数据信息的形式紧密联系，信息链条相对纯净，“噪音”少，环环相扣产生数据因果。4信息化程度高，主要基于互联网的商业模式使得各运营环节都产生相关数据信息，从业人员普遍理解信息数据的重要作用，信息数据是企业核心资产和经营基础。在与张教授的交流中，对于数据管理体系中的重要性，一致认为对于“商业理解”的重要程度超过其他学术和数据分析工具，在以往的案例中，团队组成包括“商业管理”“IT技术支持”“统计分析”等组成部分，一个项目实施期长达一年。数据体系将是一个反复实践的过程，不断随着具体情况的变化而休整和增加。关于网络游戏的数据挖掘和数据分享，此前已经有较长一段时间的积累和探索，但在过程中所遇到的问题缺乏多角度的交叉验证，游戏是一个不断创新和变化的产业，游戏玩家的用户规模和行为规律呈现越来越复杂的局面，一个公司的数据管理体系的建立和完善需要整理通力合作和长期积淀，试从个人角度提出建立数据管理体系的流程和建议，由于缺乏实践参照，难免理想化和脱离实际，仅做参考。一、数据积累网络游戏运营的数据积累体现在多方面，从游戏用户的行为数据积累，到市场行销推广的数据积累，各种能够产生数据和数据之间的关联，进行长期持续性的积累。通过数据库或成熟的数据仓库产品，将各类数据有效规范管理，以备今后的数据体系应用。二、观念培育数据管理的观念在执行过程中逐渐培育，认识到数据对于企业运营的重要意义和积极作用，为今后建立数据管理体系制定长期可能的规划，长期渐进的思维理念。三、理论和体系人员的准备数据管理体系中，对于自身游戏运营的商业理解和理论准备是一个长期的过程，而体系人员是建立在对自身运营体系和行业发展方向深入认知的前提下，内部的广泛交流和有效沟通，形成良好的信息体系建立大环境。四、渐进的体系实施数据管理体系是企业的综合实力所决定，在正确的时间做正确的事情，根据企业发展的不同阶段状况，渐进式逐步推进信息数据管理体系的建立，不一定需要以某个固定的体系名称，而是以期达到实际效果，能够实现以数据辅助指导运营，不同的实施阶段有不同程度的效果。网络游戏的数据挖掘与数据分析可以本着“不为名，只图实”的原则，能够对游戏运营管理有帮助，及时是简单的表格罗列筛选也是一种进步，不同程度的数据挖掘和分析产生不同的贡献。
简单来讲，数据挖掘，就是把数据找出来，数据分析呢，就是针对挖掘出来的数据进行处理。数据中台是集数据挖掘和数据分析、数据呈现为一体，打破了传统的数仓还有数据中心，并且在数仓模型的设计上也是一脉传承，之所以我们现在处处推崇数据中台建设及应用，一个是因为数据中台确实有过人之处，另一个是这套模型在阿里体现了巨大的应用价值。数据中台策略中的几个过人之处。第一，数据汇聚，承上启下数据中台策略的基本理念是，将所有的数据汇聚到数据中台，以后的每个数据应用（无论是指标和分析类的，还是画像类和大数据类的）统统从数据中台获取数据，如果数据中台没有，那么数据中台就负责把数据找来，如果数据中台找不来，就说明当前真没有这个数据，数据应用也就无从展开。相对而言，数据中台策略中更加强调数据的“全”以及数据中台组织与数据应用组织之间的协作关系，从设计、组织、建设、流程角度保障了模式的落地。第二，纵观大局，推动全局数据业务在企业中应当是一个完整业务，是一个亟需提高定位的业务，是企业的战略业务。所以数据中台策略应当对应企业的数据战略，并提供更有力的支撑，而不是仅仅停留在是把数据找到，把数据清洗了，把数据算出来。第三、技术升级、应用便捷目前业内比较典型的就是阿里云数加平台，数加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了，所有操作方式都是通过可视化界面进行，大部分的开发都是通过SQL语句来实现。数据中台在与数加产品功能对比上不分伯仲，同时又基于私有云大数据应用的特点定制开发了诸多功能以及数据治理模块用以推动企业整体数据化进程。
关于分析报告，统计分析和数据挖掘的区别！献峰网络指出：数据分析只是在已定的假设，先验约束上处理原有计算方法，统计方法，将数据分析转化为信息，而这些信息需要进一步的获得认知，转化为有效的预测和决策，这时就需要数据挖掘，也就是我们数据分析师系统成长之路的“更上一楼”。 数据挖掘与数据分析两者紧密相连，具有循环递归的关系，数据分析结果需要进一步进行数据挖掘才能指导决策，而数据挖掘进行价值评估的过程也需要调整先验约束而再次进行数据分析。 而两者的具体区别在于：（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。举个例子说明：你揣着50元去菜市场买菜，对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜，想荤素搭配，你逐一询问价格，不断进行统计分析，能各自买到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心里得出一组信息，这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估，根据自己的偏好，营养价值，科学的搭配，用餐时间计划，最有性价比的组合等等，对这些信息进行价值化分析，最终确定一个购买方案，这就是数据挖掘。数据分析与数据挖掘的结合最终才能落地，将数据的有用性发挥到极致。 关于数据挖掘，涉及的主要方法主要有：数据分析的方法、可视技术、关联法则、神经网络、决策树、遗传算法等。希 望 采 纳 不 足 可 追 问
广义的数据分析肯定是包括数据挖掘的， 真要说区别的话， 可能要从两者的学术背景来讲， 数据分析一直都存在， 主要是搞统计的人在做， 主要方法肯定就是各种统计学方法了， 参数估计，假设检验等等， 基本思路就是先提出假设， 再用数据验证， 而数据挖掘的概念起源于数据库技术， 是搞计算机的提出的， 主要用机器学习的理论， 所需要的计算机工程技术更多， 做数据挖掘肯定是要会编程的分析思路上更多的是探索式的分析， 没有先验假设 亿信华辰豌豆DM可视化数据挖掘平台深入洞察企业数据规律，充分挖掘数据潜在价值，多维度深度分析更精准。直观全程的可视化建模豌豆DM提供全程可视化的建模过程，从训练数据集选择、分析指标字段设置、挖掘算法、参数配置、模型训练、模型评估、对比到模型发布都可以通过零编程、可视化的配置操作，简单、便捷的完成。
数据分析与数据挖掘论文报告怎么写
论文，简单的理解是为了阐述一个观点，就一件事和情况，发表自己的意见。（学术论文除外） 论文，在语言上要求有论点，论心，以及支持论点的一些材料等。 学术论文，一般是在某个学术方面做的研究课题，而总结发表的一些文章
以下结构，仅供参考目录：提现数据分析报告的整体架构前言前言部分就和写论文时候的Abstract类似： 要写出做这次分析报告的目的和背景 略微阐述现状或者存在的问题 通过这次分析需要解决什么问题 运用了什么分析思路，分析方法和模型 给出总结性的结论或者效果 给出数据来源正文：逻辑性强现实状况的给出和论证一定要严谨合理，逻辑性强。这正是数据分析师存在的意义。架构清晰分析报告的架构体现了分析师的分析思路的框架，一定要显而易见，符合常识。思路最好不要出现跳跃的地方，以免出现阅读障碍，令读者不知所云。一步一步得出结论，给出观点。结论明确数据的结论一定是要从数据中得出来，要严谨的切合数据分析的主题，最好一个分析模块只给出一个最直接最和主题关联的分析结论。一个特征当然可以从多个角度提取出多个观点和结论，但是一定要选择和主题相关性最强的那个，不然大量的低相关信息会很容易打乱读者的思路。可视化人都是视觉动物，一图胜千言。在数据报告中需要大量地使用各种图表而非文字，图表能够一步到位的将数据呈现在读者面前，大部分时候无需做多余的解释。术语根据读者的不同决定是否要解释报告中的分析方法和术语。
主要有以下几个方面的内容：一为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成；二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成；四是数据情报和数据预测为高层服务。从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要，这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。可以考虑进这方面专业的公司，或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间，像我运气不错刚进了决明就碰到了老师带我，进步的很快，所以现在基本把这一套搞得很熟练了。
写好一份数据分析报告就需要数据分析师需要进行思考：（1）数据分析的需求方是谁，是公司的领导层还是销售，还是市场团队或者产品团队。（2）企业有什么样的资源，企业有什么样的数据，如何将需求方与数据本身的价值进行串联，这是一个非值得思考的方向。最常见的数据分析案例 在企业中同样一份数据报告的需求方有很多，但肯定不是全部的人都需要。作为数据团队，如何将有效的数据传递给最需要的人，这样才能更大更好的发挥数据本身的价值。数据分析师需要思考 在一个企业中，对于各个部门员工的数据培训是不可少的，由于数据报告主要面向企业内部的员工，如何让员工具有一定的数据解读能力就显得非常必要。优酷土豆杜长嵘在数据分析与数据可视化技术聚会上说到：“数据团队按照周与月为单位，为内部员工做数据培训，长久下去数据团队在企业内的地位就会得到显著提升。”企业知识管理同样是数据团队重要的工作之一，数据团队将每天分析完的数据转化为知识，让每一个需要的人都可以随时随地的得到想要的数据信息。也就不再需要让数据团队将已经存档完毕的数据从新拿出来。3、数据分析师的十个重要技巧 这是很多人在进行数据解读时犯的错误，只是关注数据的相关性，从相关性解释数据的因果性。作为数据分析人员需要掌握以下十种重要的技巧：第一：会用一款或以上的数据分析工具第二：经常浏览数据统计的网站第三：在数据分析前先进行调研 第四：在分析数据的时候用户体验的角度出发的么并不是以公司利益为主。第五：了解数据采集的方式以及数据内容和质量内容第六：熟悉各种样式低量和定位的不同第七：做一个饥渴的探索者第八：在企业内部有效的沟通着第九：街头智慧第十：防御中带有进攻。 在企业中，数据分析师的角色十分重要。没有数据指引的企业犹如没头苍蝇到处乱飞，相比之下，企业的决策层可以根据数据挖掘提供的相关报表完成企业战略发展的制定。对于数据分析师来说，如何将企业收集的杂乱数据进行分析处理，最终为其他部门提供一份清晰明朗的数据报告就显得格外重要。
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原始数据要你自己提供我经常帮别人做这类的数据分析的
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没问题，数据分析你要提供数据
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如果没有创新要求，都有现成的算法库，用数据往里面一代，结果就出来了，剩下的就是按模板撰写文字的工作了
一份数据分析报告由以下几个部分组成，一般以总分的总体格式:一、数据分析汇总报告有哪些组成——标题:标题是报告的眼睛，是整个报告最浓缩的精华。一个好的标题可以让读者不带偏见地理解分析的主要目的。有时你可以直接在标题后面加上一个部分或关键结论，让读者明白你的意思。在标题命名过程中，现在有一个关于数据分析师招聘和薪酬的报告，你可以: 将报告的结论直接放在标题中，比如《人工智能对数据分析师的需求激增》(Demand for Data Analysts in ai)。 为分析报告提出研究问题，如“数据分析师的职业规划在哪里?”以正式的方式写一个研究主题，比如关于雇佣数据分析师的研究。二、数据分析汇总报告有哪些组成——内容:对提款报告的总体结构进行数据分析三、数据分析汇总报告有哪些组成——前言引言与论文的写作相似。 写出分析报告的目的和背景 简要说明当前情况或存在的问题通过分析应该解决哪些问题 使用了什么样的分析思路、方法和模型 给出总结性的结论或效果 提供数据来源四、数据分析汇总报告有哪些组成——文字: 很强的逻辑实际情况必须严格和逻辑地给出和论证。这就是数据分析师的职责所在。 清晰的结构分析报告的结构代表了分析者分析思维的框架。它必须是明显的和符合常识的。思路最好不要出现跳跃点，以免出现阅读障碍，使读者困惑。一步一步，得出结论，提出意见。明确的结论数据的结论必须从数据中得出，并严格符合数据分析的主题。分析模块最好只给出一个最直接和与主题相关的分析结论。当然，一个特征可以从多个角度提取多个观点和结论。但是，必须选择与主题相关性最强的信息，否则大量的低相关性信息很容易扰乱读者的思维。 可视化人都是视觉动物。一图胜千言。在数据报告中，有必要用大量图表代替文字。图表可以一步将数据呈现给读者，而不需要任何不必要的解释。5、术语根据读者来决定是否解释报告中的分析方法和术语。五、数据分析汇总报告有哪些组成——诉分析结论:这取决于你分析的目的是什么。数据分析汇总报告有哪些组成?这才是数据分析师能力的体现，数据分析师经常要面对各种不同的数据，标题是报告的眼睛，是整个报告最浓缩的精华。一个好的标题可以让读者不带偏见地理解分析的主要目的，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，也可以点击本站的其他文章进行学习。
我个人觉得，你可以去找和你数据差不多的文献去参考下，像数据挖掘、统计学与应用等等这类的资料~你都可以参考借鉴下前辈的数据是怎么分析的
数据分析与数据挖掘论文怎么写
1．记叙文一般都具备六要素，但有的记叙文，如果其中某些要素是读者熟知的，或者某些要素不交代不影响表达效果，是可以省略的。2．记叙的人称有第一人称和第三人称。以“我”的口吻或角度来叙述的是第一人称，如《小桔灯》《孔乙己》等。采用第一人称来写，便于直抒胸臆，读起来有一种亲切感和真实感。以第三人称的角度来叙述文章中的人物、事件、场景等，如《皇帝的新装》。其优点在于不受空间和时间的限制，能从更多的方面自由地叙述。
我给你发个摘要吧随着4G时代的到来，电信市场的竞争越来越激烈，客户资源成为电信企业竞争的焦点。而客户消费行为规律是客户知识的重要组成部分，因此基于消费行为认知的客户细分就成为电信企业客户关系管理的重头戏。利用数据挖掘算法针对某一具体的客户消费数据集进行分析，挖掘出有趣的信息，并根据这些有趣的结论进一步调整企业的营销策略。本文针对当前电信企业在4G客户细分方面的不足，结合电信企业客户的特征通过关联分析来实现对电信企业现有客户的细分，帮助电信企业实现电信客户的合理分类，从而对电信企业的营销策略提出指导性意见。通过对某一运营商的4G客户数据库进行分析，采用Apriori算法发现客户消费行为和消费特点之间有趣的关联规则，并根据这些信息进一步分析，为营销决策者提供一种新的思考问题的视角。本文的研究思路是对样本数据进行预处理后，将样本数据划分为换4G卡、换4G套餐、换4G终端三大客户群体，再分别计算出月均arpu值、月均mou值、月均dou值，最后利用Clementine软件对三大客户群体的这三个值进行基于MDLP原则的熵分组，得到细分的特征客户群。然后对这些客户群再做进一步的研究，利用Apriori算法产生频繁项集，依据频繁项集产生简单关联规则，挖掘出客户消费行为和细分变量品牌、arpu值、mou值和dou值之间的关联关系，总结出相应的规律，帮助电信企业找到特定消费群体的消费习惯，以此为基础，对所识别出来的消费群体进行有针对性的营销。
数据分析主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等。主要就是学习Python、R、SAS等编程工具，数据仓库，分布式存储HDOOP，云计算，数据可视化，大数据技术，还可以到九道门数据分析实训官网上去看一些案例，自己做做训练，总之要学习很多东西。