傳統數據的研究方法

㈠ 論文常用的研究方法有哪些

01
【調查法】
調查法是科學研究中最常用的一種方法，通常指通過書面或口頭回答問題的方式，了解被試的心理活動的方法。它是有計劃、有目的並且系統地搜集有關研究對象歷史狀況或現實狀況材料的方法，調查方法是科學研究中常用的基本研究方法，它綜合運用了觀察法、歷史法等方法以及談話、問卷、個案研究、測驗等科學方式，對教育現象進行有計劃的、周密的和系統的了解，並且對調查搜集到的資料進行分析、綜合、比較、歸納，從而為人們提供規律性的知識。調查法可以分為書面調查和口頭調查兩種。

02
【觀察法】
觀察法是指研究者根據一定的研究目的、研究提綱或觀察表，用自己的感官和輔助工具去觀察被研究對象，從而獲得資料的一種方法。科學的觀察具有目的性和計劃性、系統性和可重復性，在科學實驗和調查研究中，觀察法具有擴大人們的感性認識、啟發人們的思維、導致新的發現這幾個方面的作用。常見的觀察方法有：核對清單法；級別量表法；記敘性描述。觀察一般利用眼睛、耳朵等感覺器官去感知觀察對象。

03
【實驗法】
實驗法是研究者有意改變或設計的社會過程中了解研究對象的外顯行為。實驗法的依據是自然和社會中現象和現象之間相當普遍存在著的一種相關關系——因果關系。其主要特點是：主動變革性、控制性、因果性。實驗法有實驗室實驗法與自然實驗法兩種，實驗室實驗法便於嚴格控制各種因素，並通過專門儀器進行測試和記錄實驗數據，一般具有較高的可信度。自然實驗法比較接近人的生活實際，易於實施。

04
【文獻研究法】
文獻研究法是根據一定的研究目的或課題，通過調查文獻來獲得資料，從而全面地、正確地了解掌握所要研究問題的一種方法。文獻研究法被子廣泛用於各種學科研究中，既能了解有關問題的歷史和現狀，幫助確定研究課題，又能形成關於研究對象的一般印象，有助於觀察和訪問，還能得到現實資料的比較資料，並且有助於了解事物的全貌。文獻法是一種古老、而又富有生命力的科學研究方法。

05
【實證研究法】
實證研究法是認識客觀現象，向人們提供實在、有用、確定、精確的知識研究方法，其重點是研究現象本身「是什麼」的問題。實證研究法試圖超越或排斥價值判斷，只揭示客觀現象的內在構成因素及因素的普遍聯系，歸納概括現象的本質及其運行規律。

06
【定量分析法】
定量分析法是對社會現象的數量特徵、數量關系與數量變化進行分析的方法。在企業管理上，定量分析法是以企業財務報表為主要數據來源，按照某種數理方式進行加工整理，得出企業信用結果。定量分析是投資分析師使用數學模塊對公司可量化數據進行的分析，通過分析對公司經營給予評價並做出投資判斷。定量分析的對象主要為財務報表，如資金平衡表、損益表、留存收益表等。其功能在於揭示和描述社會現象的相互作用和發展趨勢。

07
【定性分析法】
定性分析法亦稱非數量分析法，主要依靠預測人員的豐富實踐經驗以及主觀的判斷和分析能力，推斷出事物的性質和發展趨勢的分析方法，屬於預測分析的一種基本方法。定性分析法主要是解決研究對象「有沒有」、「是不是」的問題。定性分析常在定量分析之前進行，它為設計或選擇定量方法提供有用的信息；但並非所有的定量分析都必須事先進行定性分析，因為有時分析對象中含有哪些組分是已知的。這類方法主要適用於一些沒有或不具備完整的歷史資料和數據的事項。

08
【跨學科研究法】
運用多學科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行綜合研究的方法，也稱「交叉研究法」。科學發展運動的規律表明，科學在高度分化中又高度綜合，形成一個統一的整體。據有關專家統計，現在世界上有2000多種學科，而學科分化的趨勢還在加劇，但同時各學科間的聯系愈來愈緊密，在語言、方法和某些概念方面，有日益統一化的趨勢。

09
【功能分析法】
功能分析法是社會科學用來分析社會現象的一種方法，是社會調查常用的分析方法之一。它通過說明社會現象怎樣滿足一個社會系統的需要（即具有怎樣的功能）來解釋社會現象。

10
【模擬法（模型方法）】
模擬法和類比法很近似。它是在實驗室里先設計出於某被研究現象或過程（即原型）相似的模型，然後通過模型，間接的研究原型規律性的實驗方法。先依照原型的主要特徵，創設一個相似的模型，然後通過模型來間接研究原型的一種形容方法。根據模型和原型之間的相似關系，模擬法可分為物理模擬和數學模擬兩種。

㈡ 如何理解傳統數據與大數據之間的區別

針對大數據帶給教育的機遇與挑戰，與讀者深入探討和分享大數據與傳統數據的區別，及其行業落地的進展情況。

二、大數據時代潛藏的教育危機

「不得不承認，對於學生，我們知道得太少」——這是卡耐基·梅隆大學（Carnegie Mellon University）教育學院研究介紹中的一句自白，也同樣是美國十大教育類年會中出鏡率最高的核心議題。這種對於學生認識的匱乏，在21世紀之前長達數百甚至上千年的教育史中並沒有產生什麼消極的效應，但卻在信息技術革命後的近十年來成為教育發展的致命痼疾。

「過去，對於學生來說，到學校上學學習知識具有無可辯駁的重要性，而那是因為當時人們能夠接觸知識的渠道太少，離開學校就無法獲取成體系的知識」斯坦福大學教授Arnetha Ball在AERA（美國教育研究會）大會主旨發言中說道，「但是，互聯網的普及將學校的地位從神壇上拉了下來。」Ball的擔心不無道理。根據Kids Count Census Data Online發布的數據，2012年全美在家上學（Home-Schooling）的5-17歲學生已達到197萬人，相對逐年價下降的出生人口，這一人口比重十分可觀。

與此同時，應運而生的則是內容越來越精緻的網上課堂，而創立於2009年並迅速風靡全球的可汗學院（Khan Academy）正是其中的傑出代表。從知名學府的公開課到可汗學院，這種網路學習模式受到熱捧恰恰證明了：人們對於學習的熱情並沒有過去，但是人們已經極端希望與傳統的學院式授課模式告別。一成不變，甚至「目中無人」的傳統集體教學模式在適應越來越多元化、也越來越追求個性化的學生群體時顯得捉襟見肘。

可汗學院模式不但支持學生自主選擇感興趣的內容，還可以快速跳轉到自己適合的難度，從而提高了學習的效率。學習者沒有學習的壓力，時長、時機、場合、回顧遍數都可以由自己控制。

可以想像，如果可汗學院的模式進一步發展，與計算機自適應（CAT）的評估系統相聯系，讓使用者可以通過自我評估實現對學習進度的掌握以及學習資料的精準獲取，那麼它將形成互聯網產品的「閉環」，其優勢與力量將是顛覆性的。

而如果傳統教育的課程模式不革新，課堂形態不脫胎換骨，教師角色與意識不蛻變，那麼學校的存在就只有對現代化學習資源匱乏的學生才有意義；而對於能夠自主獲得更適宜學習資源的學生來說，去學校可能只是為了完成一項社會角色賦予的義務，甚至談不上必要性，也就更談不上愉快的體驗或興趣的驅使了。

大數據的研究可以幫助教育研究者重新審視學生的需求，通過高新的技術以及細致的分析找到怎樣的課程、課堂、教師是能夠吸引學生的。但問題在於，社會發展給予教育研究者的時間窗口並不寬裕，因為有太多人同樣在試圖通過大數據挖掘設法瓜分學生們有限的精力與注意力。而且從某種程度上，他們做得遠比教育研究者更有動力與誠意。

首當其沖的是游戲的設計者——青少年是其主要消費群體。撇開馳名世界的暴雪公司（Blizzard Entertainment），美國藝電公司（Electronic Arts Inc.），日本任天堂公司（Nintendo）等國際巨鱷不談；即使是國內的盛大網路，第九城市，巨人科技，淘米網路等游戲公司，亦都早已組建了專業實力強勁的「用戶體驗」研究團隊。他們會通過眼動跟蹤，心律跟蹤，血壓跟蹤，鍵盤與滑鼠微操作速率等各種微觀行為來研究如何讓玩家在游戲中投入更多的時間，更加願意花真實世界的錢來購買虛擬世界的物品。什麼時候應該安排敵人出現，敵人應當是什麼級別，主人公需要耗費多少精力才能夠將其擊敗，這些變數都得到了嚴格的設計與控制，原因只有一個——大數據告訴游戲創作者，這樣的設計是最能夠吸引玩家持續游戲的。

其次是電影視頻、青春小說等鏈式文化產業。為什麼在網站上看視頻會一個接一個，無法停止，因為它會根據該賬號的歷史瀏覽記錄推算出其喜歡看什麼樣的視頻，喜歡聽什麼類型風格的歌，並投其所好；而暢銷網路小說看似並沒有「營養」，但裡面的遣詞造句、語段字數，故事起伏設定，甚至主人公性格的類型都是有相關研究進行支持——讀者往往並不喜歡結構嚴密、精心設計的劇情——這就是為什麼情節千篇一律的韓劇受人追捧的原因，他們通過收視率的反復研究，挖掘到了觀眾最需要的那些元素，並且屢試不爽。

此外還有許多更強大的研究者，比如電子商務，總能通過數據找到你可能願意購買的商品——他們甚至知道買尿片的父親更願意買啤酒。

這些領域看似與我們教育者並無特別關聯，但是他們與我們最關心的對象——學生卻有著千絲萬縷的聯系。數百年甚至數十年前，學生並不會面對如此多的誘惑，學校在其生活中占據極大比重，對其影響也最為顯著，因此教育者對於學生的控制總是有著充分的自信。但是，當不同的社會機構與產品開始爭奪學生的注意力時，教育者的自信就只能被認為是一種無法認清形勢的傲慢了——因為在這場「學生爭奪戰」中，傳統學校看上去實在缺乏競爭力。

即使教育研究者願意放下身段，通過大數據的幫助來悉心研究學生的需求與個性。但是人才的匱乏也是非常不利的一點因素——相比於商業環境下對研究實效的追逐，教育研究的緩慢與空洞顯得相形見絀。在互聯網企業紛紛拋出「首席數據官」的頭銜，向各種數據科學狂人拋出橄欖枝，並且在風險投資的鼓舞下，動輒以百萬年薪進行延聘時，大數據研究的前沿陣地必然仍是在互聯網行業中最轟轟烈烈地開戰。

分析形勢後的姿態，以及投入的力度與強度，或許是教育領域在進入大數據研究時最先需要充分考慮的兩個先決條件。

三、誰在為大數據歡呼：一場關於「人性」研究的啟蒙

孜孜不倦地觀測、記錄、挖掘海量的數據，有朝一日終會推導出或簡約或繁復的方程，以此得以在自然科學的歷史豐碑上留名——數百年來，這種對數據的崇拜早已成為了物理學家、化學家、生物學家、天文地理學家們的信念。而牛頓，貝葉斯，薛定諤等一代代巨匠的偉業也揭示了數據對於科學發現的無限重要價值。

相形之下，社會科學領域的研究就要慘淡地多——他們同樣看重數據，同樣追求統計與分析的「程序正義」，同樣勤勤懇懇地設計實驗與調研，去尋找成千上萬的被試，同樣像模像樣地去嵌套方程……但是幾乎很少有研究結果能夠得到普遍的承認，不管是社會學、心理學、經濟學、管理學還是教育學。

當然，社會科學領域的研究者們遇到的困難是顯而易見的：「人性」與「物性」是不同的，物質世界比較穩定，容易尋找規律；而由人組成的社會極其善變，難以總結。從數據的角度來說，人的數據不如物的數據那麼可靠：

首先是人不會像物那樣忠實地進行回應：誰知道一個人填寫的問卷有多少是注意力不集中填錯的、語文水平不高理解錯的、還是壓根沒打算講真話？此外，人與人本身的差距也大於物與物的差距：兩個化學組成相同的物質表現出各種性質幾乎是完全一樣的，但即使是兩個基因完全相同的雙胞胎也會因為不同的人生經驗，而表現出大相徑庭的行為特徵。

但這些都還並不關鍵，最最重要的是：人無法被反復研究。人不是牛頓的木塊，不是伽利略的鉛球，不是巴普洛夫的狼狗，人不會配合一次次從斜坡上被滑下來，一次次從比薩塔頂被扔下來，一次次流著口水乾等著送肉來的鈴聲。而我們知道，在「科學」的三個標准中，首當其沖的就是「可重復驗證」。

換句話說，我們可以獲得的關於「人性」的數據不夠大，不夠多，不夠隨時隨地，因此我們無法從數據中窺見人性。2002年諾貝爾經濟學獎授予心理學家丹尼爾?卡尼曼（Daniel Kahneman）時，似乎標示著社會科學領域已經接受了這樣一種事實：人類的行為是無法尋找規律、無法預測、難以進行科學度量的。社會科學開始懷疑用純粹理性的方法是否可以解答關於「人性」的種種現象。與此相映成趣的是2012年的美國大選，奧巴馬的團隊依靠對網路數據的精準篩選捕捉到了大量的「草根」選民，而對於其喜好與需求的分析與把握更是贏得其信任，從而在不被傳統民調與歷史數據規律看好的情況下一舉勝出。這跨越十年的兩個標志性事件讓人們對於「數據揭示人性」可能性的認識經歷了戲劇性的轉變。

如今，迅速普及的互聯網與移動互聯網悄然為記錄人的行為數據提供了最為便利、持久的載體。手機，iPad等貼近人的終端無時不刻不在記錄關於人的點點滴滴思考、決策與行為。最最重要的是，在這些強大的數據收集終端面前，人們沒有掩飾的意圖，人們完整地呈現著自己的各種經歷，人們不厭其煩一遍又一遍重復著他們不願在實驗情境下表現出來的行為，從而創造著海量的數據——傳統數據研究無法做到的事，傳統研究範式苦苦糾結的許多難點，都在大數據到來的那一剎那遁於無形。

大數據的到來，讓所有社會科學領域能夠藉由前沿技術的發展從宏觀群體走向微觀個體，讓跟蹤每一個人的數據成為了可能，從而讓研究「人性」成為了可能。而對於教育研究者來說，我們比任何時候都更接近發現真正的學生。

㈢ 統計學的研究方法有幾種

統計學的基本研究方法有5種。

大量觀察法

這是統計活動過程中搜集數據資料階段(即統計調查階段)的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律，大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異，但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性，因此只有對足夠多數的個體進行觀察，觀察值的綜合結果才會趨向穩定，建立在大量觀察法基礎上的數據資料才會給出一般的結論。統計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。

統計分組法

由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進行分組或分類研究，以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位，在統計調查階段可通過統計分組法來搜集不同類的資料，並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高(即分層抽樣方式);在統計整理階段可以通過統計分組法使各種數據資料得到分門別類的加工處理和儲存，並為編制分布數列提供基礎;在統計分析階段則可以通過統計分組法來劃分現象類型、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異(顯著性檢驗)和分析不同變數之間的相關關系。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。

綜合指標法

統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標，是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值，常見的有總量指標、相對指標，平均指標和標志變異指標等。綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位，是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關系，是統計指標理論研究的一大課題。

統計模型法

在以統計指標來反映所研究現象的數量特徵的同時，我們還經常需要對相關現象之間的數量變動關系進行定量研究，以了解某一(些)現象數量變動與另一(些)現象數量變動之間的關系及變動的影響程度。在研究這種數量變動關系時，需要根據具體的研究對象和一定的假定條件，用合適的數學方程來進行模擬，這種方法就叫做統計模型法。

統計推斷法

在統計認識活動中，我們所觀察的往往只是所研究現象總體中的一部分單位，掌握的只是具有隨機性的樣本觀察數據，而認識總體數量特徵是統計研究的目的，這就需要我們根據概率論和樣本分布理論，運用參數估計或假設檢驗的方法，由樣本觀測數據來推斷總體數量特徵。這種由樣本來推斷總體的方法就叫統計推斷法。統計推斷法已在統計研究的許多領域得到應用，除了最常見的總體指標推斷外，統計模型參數的估計和檢驗、統計預測中原時間序列的估計和檢驗等，也都屬於統計推斷的范疇，都存在著誤差和置信度的問題。在實踐中這是一種有效又經濟的方法，其應用范圍很廣泛，發展很快，統計推斷法已成為現代統計學的基本方法。

㈣ 簡述傳統統計的研究程序和基本方法（如果不知道的，麻煩不要亂說啊！謝謝）

(1)數據活動的一般過程：設計(定性)→調查、整理（定量）一結論（定性）。
A、設計階段，對統計工作的各個環節進行通盤考慮和安排，通過對客觀現象質的認識來確定對象的范圍和反映對象范圍的指標體系，表現為具體的設計方案；
B、調查階段，根據統計設計的要求，運用科學的方法，有組織、有計劃地搜集統計資料的過程，是統計活動的基礎性階段；
C、整理階段，根據統計研究目的，將統計調查所得的資料進行分類匯總或再加工使其系統化、條理化和更方面利用的工作過程，可看做統計調查的繼續和統計分析的前提；
D、分析階段，利用綜合指標和專門的方法，通過比較、判斷、推理，對事物的本質、規律及未來前景，從數量上進行說明和闡釋的工作過程，是統計工作和認識水平由感性到理性的決定性階段。
E.預測決策階段：對研究對象進行預測，對決策諸因素進行計算判斷，以對未來對象做出選擇。
(2）研究的方法：
A、大量觀察法，對所研究的事物的全部或足夠數量進行觀察；
B、統計分組法，按照確定的標志，將被研究總體區分為性質不同的部分；
C、綜合指標法，運用各種綜合指標對總體現象的數量特徵與數量關系進行描述分析；
D、時間數列分析法，根據時間數列的資料計算動態分析指標，來揭示研究對象的發展規律和發展程度；
E、相關分析法，測定客觀事物之間相關關系的規律性，並據以進行預測和控制的分析方法；
F、抽樣推斷法，根據概率論和樣本分布理論，運用參數估計或假設檢驗的方法，由樣本觀測數據來推斷總體數量特徵。
G其他方法，如歸納法、模型法、試驗法等。

㈤ 簡述數據挖掘和傳統分析方法的區別

數據挖掘和傳統分析方法最大的區別在於對計算機編程能力的要求。
作為數據分析很多情況下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一個完全不懂編程，不會敲代碼的人完全可以是一名能好的數據分析師，因為一般情況下OFFICE包含的幾個工具已經可以滿足大多數數據分析的要求了。
而數據挖掘則需要有編程基礎。一是目前的數據挖掘方面及相關的研究生方面絕大多數是隸屬於計算機系；二是在招聘崗位上，國內比較大的公司掛的崗位名稱大多數為「數據挖掘工程師」。在對行業的理解的能力數據分析師對於所從事的行業要有比較深的了解和理解，並且能夠將數據與自身的業務緊密結合起來。簡單舉個例子來說，給你一份業務經營報表，你就能在腦海中勾畫出目前經營狀況圖，能夠看出哪裡出現了問題。但是，從事數據挖掘不一定要求對行業有這么高的要求。專業知識面的要求數據分析師更關注於業務層面，數據挖掘工程師更關注於技術層面。

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㈥ 你所了解的針對結構化數據的傳統數據處理方法有哪些

1、聚類分析（cluster analysis）
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。
2、因子分析（factor analysis）
因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。
因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。
3、相關分析（correlation analysis）
相關分析（correlation analysis），相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系，例如，以x和y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則x與y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。
4、對應分析（correspondence analysis）
對應分析(correspondence analysis)也稱關聯分析、r-q型因子分析，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。
5、回歸分析
研究一個隨機變數y對另一個(x)或一組(x1，x2，…，xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
6、方差分析(anova/analysis of variance)
又稱「變異數分析」或「f檢驗」，是r.a.fisher發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。這個 還需要具體問題具體分析

㈦ 什麼是數據挖掘數據挖掘與傳統分析方法有什麼區別

數據挖掘又譯為資料探勘、數據采礦。是一種透過數理模式來分析企業內儲存的大量資料，以找出不同的客戶或市場劃分，分析出消費者喜好和行為的方法。它是資料庫知識發現中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性的信息的過程。主要有數據准備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
是一個用數據發現問題、解決問題的學科。
通常通過對數據的探索、處理、分析或建模實現。
我們可以看到數據挖掘具有以下幾個特點：
基於大量數據：並非說小數據量上就不可以進行挖掘，實際上大多數數據挖掘的演算法都可以在小數據量上運行並得到結果。但是，一方面過小的數據量完全可以通過人工分析來總結規律，另一方面來說，小數據量常常無法反映出真實世界中的普遍特性。
非平凡性：所謂非平凡，指的是挖掘出來的知識應該是不簡單的，絕不能是類似某著名體育評論員所說的「經過我的計算，我發現了一個有趣的現象，到本場比賽結束 為止，這屆世界盃的進球數和失球數是一樣的。非常的巧合！」那種知識。這點看起來勿庸贅言，但是很多不懂業務知識的數據挖掘新手卻常常犯這種錯誤。
隱含性：數據挖掘是要發現深藏在數據內部的知識，而不是那些直接浮現在數據表面的信息。常用的BI工具，例如報表和OLAP，完全可以讓用戶找出這些信息。
新奇性：挖掘出來的知識應該是以前未知的，否則只不過是驗證了業務專家的經驗而已。只有全新的知識，才可以幫助企業獲得進一步的洞察力。
價值性：挖掘的結果必須能給企業帶來直接的或間接的效益。有人說數據挖掘只是「屠龍之技」，看起來神乎其神，卻什麼用處也沒有。這只是一種誤解，不可否認的 是在一些數據挖掘項目中，或者因為缺乏明確的業務目標，或者因為數據質量的不足，或者因為人們對改變業務流程的抵制，或者因為挖掘人員的經驗不足，都會導 致效果不佳甚至完全沒有效果。但大量的成功案例也在證明，數據挖掘的確可以變成提升效益的利器

㈧ 大數據分析或終結傳統數據統計方式

大數據分析或終結傳統數據統計方式
這便是大數據分析存在的理由，其是前所未有的。不僅僅是大數據概念的本身提醒著我們，至少我們還可以追溯到21世紀初，「彼時，存儲和CPU技術正被百萬兆位元組的數據所淹沒，IT面臨著數據的可擴展性危機。」針對大規模和不同的數據集的應用程序中先進的分析技術是前所未有的（如數據挖掘）。這便是大數據分析的出現所帶來的劃時代的意義了。盧瑟姆說，這是數據可擴展性危機結束的信號。

這給企業帶來了前所未有的意義。針對企業所收集的數據進行數據挖掘、數據分析，並在某些情況下作出相關的報告。這就是為什麼諸如數據抽樣這樣的實踐方案被視為企業相當務實的必需品。
「你不能把整個數據集都放入到數據挖掘計劃中。你必須選擇你所需要的數據，必須確保數據的正確性，因為如果你沒有投入正確的數據，你的技術可能不奏效。」數據倉庫研究院研究員馬克？馬德森在預測分析研討會上告訴與會者。
「你可以將您所收集到的數據中的一個很小的比例投入挖掘…概率事件的采樣。」他繼續說，「但分解會非常罕見，成為非常罕見的事件，使其很難變成樣本。」
理想情況下，你要找出所有這些「罕見」事件，他們屬於異常現象，如欺詐行為、客戶流失和潛在的供應鏈中斷。他們是隱藏在你未分化的數據中的高價值的東西，很難找到。
這些供應商不只是談論大數據，他們正在談論大數據結合先進的分析技術，如數據挖掘，統計分析和預測分析。換句話說，他們正在談論的是大數據分析。
根據數據倉庫研究院的研究顯示，大數據分析還沒有到來；尚未被主流所接受。在數據倉庫研究院最近的調查中，超過三分之一（34%）的受訪者表示，他們所在的企業結合大數據，實行了某種形式的先進的分析。在大多數情況下，他們僅僅採用非常簡便的方法。例如，數據抽樣。
「如果你繼續採用數據抽樣的方法，你可以實際處理所有數據，但數據的科學性本質上是削弱的。」他說。「在Hadoop的世界，沒有任何理由不採用商品硬體、真正的智能軟體。在過去，我們採用抽樣數據，可能還有經濟成本方面的考量原因，或者技術達不到的原因。但在今天，這些原因都不復存在。數據采樣在過去是最好的實踐方案，但我認為它的時代已經過去了。」
「大海撈針的問題不適合採用樣本，所以你這樣過分強調訓練集，可能會導致問題。」負責信息管理咨詢的馬德森指出，「最終，運行整個數據集要比緊緊按照統計演算法和擔心樣本更容易。技術可以在出現分配挑戰時處理數據的問題，並可以訪問統計方法。」

㈨ 數據挖掘與傳統分析方法有什麼區別

傳統數據分析很多情況下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SASR。一個完全不懂編程，不會敲代碼的人完全可以是一名能好的數據分析師，因為一般情況下OFFICE包含的幾個工具已經可以滿足大多數數據分析的要求了。而數據挖掘則需要有編程基礎。一是目前的數據挖掘方面及相關的研究生方面絕大多數是隸屬於計算機系；二是在招聘崗位上，國內比較大的公司掛的崗位名稱大多數為「數據挖掘工程師」。

首先數據分析師對於所從事的行業要有比較深的了解和理解，並且能夠將數據與自身的業務緊密結合起來。簡單舉個例子來說，給你一份業務經營報表，你就能在腦海中勾畫出目前經營狀況圖，能夠看出哪裡出現了問題。但是，從事數據挖掘不一定要求對行業有這么高的要求。數據分析師更關注於業務層面，數據挖掘工程師更關注於技術層面。

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㈩ 研究方法包括哪些

研究方法，一般包括文獻調查法、觀察法、文獻研究法、跨學科研究法、個案研究法等等。

1、調查法

調查法是科學研究中最常用的方法之一。調查法中最常用的是問卷調查法，它是以書面提出問題的方式搜集資料的一種研究方法，即調查者就調查項目編製成表式，分發或郵寄給有關人員，請示填寫答案，然後回收整理、統計和研究。

2、觀察法

觀察法是指研究者根據一定的研究目的、研究提綱或觀察表，用自己的感官和輔助工具去直接觀察被研究對象，從而獲得資料的一種方法。科學的觀察具有目的性和計劃性、系統性和可重復性。

3、文獻研究法

文獻研究法是根據一定的研究目的或課題，通過調查文獻來獲得資料，從而全面地、正確地了解掌握所要研究問題的一種方法。文獻研究法被廣泛用於各種學科研究中。

4、跨學科研究法

運用多學科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行綜合研究的方法，也稱「交叉研究法」。科學發展運動的規律表明，科學在高度分化中又高度綜合，形成一個統一的整體。

據有關專家統計，現在世界上有2000多種學科，而學科分化的趨勢還在加劇，但同時各學科間的聯系愈來愈緊密，在語言、方法和某些概念方面，有日益統一化的趨勢。

5、個案研究法

個案研究法是認定研究對象中的某一特定對象，加以調查分析，弄清其特點及其形成過程的一種研究方法。