数据分析方法范文精选

摘要：近年来，在国网公司电力体制改革不断推进的背景下，电力市场的主体开始变得更加多元化。为此，设计了一种电力对外数据分析服务方法，以进一步提升供电公司的供电服务能力和水平，拓宽电力数据服务市场，转变传统营销服务模式。

关键词：数据服务；行业集中度；赫希曼指数；对外服务

1电力对外数据分析服务的重要性

在国网公司电力体制改革不断推进的背景下，电力市场的主体开始变得更加多元化，面对愈发多元化的数据来源，探索新型的智能用电服务模式，拓宽电力数据服务市场，进一步提升供电服务能力和水平，转变传统营销服务模式，研究用户智慧用电策略和挖掘智慧服务对电力市场进行有效开发、保护与培育，已成为当前供电企业所面临的迫切任务。这也是池州供电公司未来智能用电服务发展的一个方向。目前池州供电公司在电力大数据公开、政企数据共享和商业模式等方面探索相对缺乏，仍需持续努力，以形成典型成果和可推广模式。如何立足当前工作实际，基于已有海量电力运行数据，利用大数据技术挖掘潜在的电力数据商业价值，构建对外服务场景，更好地践行“电力数据资产服务社会”的理念，是电网公司所共同关心的问题，也是摆在池州供电公司面前急需解决的问题。

2电力对外数据分析服务方法设计

电力对外数据分析服务方法的系统架构主要划分为四大模块，分别为数据源、数据接入层、模型分析层和应用展示层。数据源主要涉及SG186营销系统的台账数据、用采系统的用电量数据。数据接入层的数据接入技术主要利用MySQL-connector作为数据接入基础。本方法的核心业务是模型分析层，采用行业用电集中度指数分析模型分析行业用电各维度的历史用电情况、用电同比/环比情况和增长率等，并融合用电台账管理模型对用电量进行多维展示；同时建立重要行业的用电热力图监控等。应用展示层通过Web端展示模型分析层的分析结果；在应用展示层主要通过H5页面进入，用CSS来规范页面样式，使用JS进行前台业务逻辑和页面控制，向服务器提交的数据以AJAX的方式提交到后台的Controller类进行处理，最终利用Vue前端框架和EChart图表展示组件实现可视化呈现。该方法具体架构如图1所示。这种电力对外数据分析服务的方法利用数据挖掘技术，以池州用电客户海量用电数据为基础，挖掘潜在的数据价值，提供数据对外服务工作。通过建立数据、业务、技术和服务相结合的多维模型及应用，最终提升公司市场竞争水平。具体方法的功能模型如下所示。

大数据分析技术是目前热门话题，在很多领域都有良好的应用，根据MarketsandMarkets研究报告指出，到2018年，全球大数据市场的平均复合增长率已经达到26%，标志着已经进入了大数据时代。在智能交通管理领域，应用大数据分析技术能够将智能交通带向更高的巅峰。若结合云计算技术、5G技术，将会大幅度提升公路管理中各项资源和数据利用率，为交通管理提供更加先进、新颖的支持和保障。基于此，开展大数据分析在公路管理中的应用探讨就显得尤为必要。

一、公路管理对大数据分析的需求

从大数据分析技术发展现状而言，我国的大数据产业已经比较成熟，公路在发展中也形成了海量数据，数据量、数据种类等都呈现爆炸式增长，大大增加了公路管理数据存储、数据使用、数据查询的成本。目前很多公路管理部门都无法很好的应用现有数据，也不能直接丢弃，致使数据存储成本逐年增大，难以发挥出数据的价值和作用。而采用大数据分析技术，能够大幅度提升公路管理单位数据综合应用水平，从海量数据中快速、准确地挖掘出有价值的数据，为公路管理决策的制定提供真实有效的数据支撑，从而提升公路管理的信息化、智能化、智慧化水平。因此，公路管理对大数据分析技术有非常迫切的需求。

二、公路管理大数据分析平台设计思路

公路在运营管理中会产生大量数据，为保证这些数据能够被良好的管理和使用，发挥出数据应有的价值和作用，需要公路运营管理单位，组建起一个级别不小于企业级的大数据分析平台，以便对公路管理中的各项数据进行有效的采集、分析、管理和存储。比如：TDH数据管理分析平台就是目前公路管理中比较常用的大数据分析平台，是一种典型分布式结构系统，数据分析、数据存储效率非常高，而且还能实现一站式服务。既能实现公路数据的存储和计算，又可以为数据的处理和应用，提供必要的平台，能够满足公路管理大数据分析的各项要求。当公路运营管理中数据进入TDH企业级一站式大数据分析平台之后，需要通过数据格式转换后，才能将数据汇总到一个平台上进行集中管理。再进行批量化处理，就能形成明细层、汇总层、模型层。历史数据可直接存储到Search搜索引擎中，在使用时只要输入关键字或者关键词，就能快速检索到所需的历史数据。而那些非结构化数据，可直接存储到Hyperbase搜索引擎中进行存储管理。为提升TDH企业级一站式大数据分析平台中的数据分析和处理质量，可借助Governor系统来对各项数据元数据进行集中管理，包括：数据增删、数据更改、新数据录入等，同时还能对不同数据的影响关系进行分析，从而提升各项数据之间的关联性，在数据使用检索中，只要快速找到其中一个数据，其他管理数据也会被检索出来，便于管理人员参考和使用。而对于那些上层数据的应用，可采用标准化的JDBC或者ODBC直接和TDH企业级一站式大数据分析平台相互对接，以满足数据快速挖掘的需求，为公路管理提供必要的参考和指导。

三、大数据分析在公路管理中的应用

【摘要】21世纪以来，互联网的快速发展与推广使数据呈现几何倍数的增长，这使我国迎来了大数据时代。由于大数据具备规模大、增长快、稀疏性等特征，这也给大数据分析带来较大困难。在大数据时代，利用概率论与数理统计方法来对繁杂数据进行分析与挖掘不失为是一种简单高效的方法，为此，本文便对概率论与数理统计方法在大数据分析中的相关应用策略进行深入的探讨。

【关键词】概率论；数理统计；大数据；数据分析；应用策略

0.引言

在人们的生产生活中，概率学知识在方方面面中得到了广泛的应用，它是我们对世界进行更深刻认识的重要工具，通过概率学与数理统计工具的应用，能够使人们对各种复杂的问题及数据进行冷静科学的分析，从而使人们的生活质量得到显著提高，并且能够根据已有的数据对事物的演变规律及发展趋势进行准确预测。正是因为这些优势，使概率论与数理统计成为许多复杂问题的指引。如今，人们对大数据的分析需求越来越迫切，这也使人们急需一种能够适用于大数据分析的有效方法来解决实际生产生活中的复杂问题。鉴于此，以下便对概率论与数理统计在大数据分析中的相关应用策略进行探讨，希望能为人们在生产生活中的大数据分析提供相应的参考建议。

1.概率论与数理统计的含义

在高等数学中，概率论与数理统计方法一种具备鲜明特征的分析，其在研究对象上具有非常独特的思维特征，并且它和其他学科特别是经济学科存在着非常紧密的联系。概率论与数理统计的内容非常丰富，这也使其成为数学学科中的重要组成部分。现阶段，概率论与数理统计方法在各个领域中都得到了非常广泛的应用。从当前来看，概率论与数理统计可以看作是一种较为独立的学科，它在人们的生产生活当中发挥着巨大的作用，不论是在工业领域还是在其他领域，概率论与数理统计方法对信息技术的要求都非常严格，利用概率论与数理统计方法在大数据分析中具有着无可比拟的优势。同时，其又不属于独立学科，这是因为它和其他学科存在着紧密的内在联系，具有相互渗透的作用，正是因为概率论与数理统计的涵盖范围与应用范围非常广泛，这也使人们难以对其进行逐一解释。因此，本文只对概率与数理统计在其中几个方面中的应用策略进行了探讨，以此明确概率论与数理统计在大数据中的具体应用及作用。

1制造工艺统计数据分析原则与方法

1.1原则制造工艺统计数据分析应坚持以下原则：系统性原则，汽车电子产品制造前，为了解客户需求，把握市场形势，需要进行市场调研，而市场调研并不是单纯的资料记录、整理和分析，而是由周密的策划、步骤、活动和科学实施成果组成的。科学性原则，必须以客观标准进行数据的收集、分析和解释。针对性原则，制造工艺统计数据分析方法众多，每种分析方法都有其自身适用领域和局限性。实用性原则，由于制造工艺统计数据分析是为制造企业决策提供指导和服务的，必须保证其与企业实际生产相符合。趋势性原则，市场环境处于一个不断变化的过程中，需要以发展的眼光看待问题，随着工业环境和市场环境的变化，应对制造工艺统计数据分析方法做出进一步调整和完善。

1.2方法制造工艺统计数据分析方法包括推论性统计分析方法和多元统计分析方法。回归分析和方差分析属于推论性统计分析方法，其中，回归分析主要是从定量角度对大量观察数据进行分析计算和归纳的；方差分析则属于t检验的扩展，主要是通过检验多个总体均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。多元统计分析方法包括相关分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析等。在汽车电子产品制造中，通过定量分析和定性分析相结合的研究活动，我们能够发掘数据中隐藏的信息，并将其以恰当形式表现出来，从而更好反映企业生产经营活动基本情况和生产计划执行情况，回答企业各种经济活动变化趋势，及时发现并解决汽车电子产品生产经营过程中产生的问题和偏差，为企业做出科学合理的决策提供指导。

2制造工艺统计数据分析对汽车电子产品的作用

2.1有利于汽车电子产品生产线布线的优化和改善汽车电子产品生产布线不理想会严重影响生产效率和生产质量。以车载多媒体控制模块生产线为例，传统生产线布局中重力传送架、工作台表面、物料摆放方式、重力滑道入口的设置都有很大改善空间，布局的不合理造成了人、机、在制品的共同等待，因此需要重新考量生产线布线。这个时候，就需要统计人员收集生产线各站位标准工时数据，运用统计数据分析方法，进一步平衡生产线，并将机器时间与人工时间分开，然后统计出基于客户需求节拍所需的最为理想、最少的员工数量，将其与现在实际生产中使用的员工数量进行对比，确认其是否存在改善空间。一般而言，改善后的生产线布局为U型生产线，一个人员可控制多道工序，不仅能够减少浪费，对于产品质量而言，由于物料的流入和成品的流出经一人之手，所以容易发现由原材料不良或生产工艺不当产生的质量问题，有利于质量问题的及时解决。

2.2有利于汽车电子产品精益生产的实施所谓精益生产指的是最大限度减少浪费的生产方式，它是一种制造理念，主要是通过消除浪费来缩短客户订单到成品发货间的时间。一般来说，一个企业精益生产实施较好，就说明该企业没有浪费或很少浪费。在汽车电子产品生产过程中存在七种浪费，即过量生产、库存、运输、移动、等待、过度加工、不良报废，这些都是精益生产的薄弱环节。由于市场环境在不断变化，导致企业生产过程也有起有伏，今天这个薄弱环节加强了，明天那个薄弱环节可能就凸显了，如果不经常进行统计数据分析，一些薄弱环节可能就会被忽视，或是发现太晚，无法补救。只有常常进行统计数据分析和研究，才能实施精细化管理，才能及时发现问题，揭露汽车电子产品制造中存在的漏洞和薄弱环节，从而为企业制定并实施各项管理措施提供依据，持续改善精益生产过程。

摘要：对提供大数据技术服务的电商，分析其现状和商业需求，并通过爬虫技术爬取大型电商网站关于大数据分析服务的真实信息。研究当前小型数据分析服务和个人数据分析服务的销售价格、月销数量、顾客评分等。结合词频分析和统计技术，分析大型电商网站的大数据分析服务质量、价格、服务种类。研究发现，现有的基于大数据技术的电商服务存在定价不清、质量难以保证、客户评价真实性存疑等问题。针对问题提出标准化数据市场、引入第三方监管、建立成熟的收益机制的建议。

关键词：数据分析；大数据；可视化；电商服务；大数据技术

0引言

近年来，随着移动互联网、云计算、大数据、人工智能的迅猛发展，全球大数据存储量持续快速增长，其中中国数据量的增长最为迅速。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年至2018年全球大数据储量分别为4.3ZB、6.6ZB、8.6ZB、16.1ZB、21.6ZB、33.0ZB，近年全球大数据储量的增速每年都保持在40%左右。根据IDC最新的统计数据，中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%[1]。IDC最新的《全球半年度大数据支出指南，2018H2》预测在2019年度，大数据与商业分析解决方案全球市场的整体收益将达到1896.6亿美元，相比2018年增长12.1%。IDC预测，2019年中国大数据市场总体收益将达到96.0亿美元，2019-2023年预测期内的年CAGR（复合年均增长率）为23.5%，增速高于全球平均水平。到2023年，市场规模则将增长至24.9亿美元[2]。在这样的背景下，数据在全球市场经济运转中的价值日趋显著，所以数据分析服务应当顺应当前国家政策以及未来市场，收集大型电商网站的数百条关于大数据分析服务的真实信息和数据相关的门户网站，研究当前小型数据分析服务和个人数据分析服务的销售情况与大型门户网站的定价、服务，从小型数据分析服务和个人数据分析服务的需求程度、服务反馈，来分析小型数据分析服务和个人数据分析服务的发展趋势，并分析两者之间的优缺点。

1电商服务现状分析

1.1淘宝