传统数据的研究方法

㈠ 论文常用的研究方法有哪些

01
【调查法】
调查法是科学研究中最常用的一种方法，通常指通过书面或口头回答问题的方式，了解被试的心理活动的方法。它是有计划、有目的并且系统地搜集有关研究对象历史状况或现实状况材料的方法，调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用了观察法、历史法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并且对调查搜集到的资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。调查法可以分为书面调查和口头调查两种。

02
【观察法】
观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性，在科学实验和调查研究中，观察法具有扩大人们的感性认识、启发人们的思维、导致新的发现这几个方面的作用。常见的观察方法有：核对清单法；级别量表法；记叙性描述。观察一般利用眼睛、耳朵等感觉器官去感知观察对象。

03
【实验法】
实验法是研究者有意改变或设计的社会过程中了解研究对象的外显行为。实验法的依据是自然和社会中现象和现象之间相当普遍存在着的一种相关关系——因果关系。其主要特点是：主动变革性、控制性、因果性。实验法有实验室实验法与自然实验法两种，实验室实验法便于严格控制各种因素，并通过专门仪器进行测试和记录实验数据，一般具有较高的可信度。自然实验法比较接近人的生活实际，易于实施。

04
【文献研究法】
文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中，既能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题，又能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问，还能得到现实资料的比较资料，并且有助于了解事物的全貌。文献法是一种古老、而又富有生命力的科学研究方法。

05
【实证研究法】
实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。实证研究法试图超越或排斥价值判断，只揭示客观现象的内在构成因素及因素的普遍联系，归纳概括现象的本质及其运行规律。

06
【定量分析法】
定量分析法是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。在企业管理上，定量分析法是以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理，得出企业信用结果。定量分析是投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析，通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。

07
【定性分析法】
定性分析法亦称非数量分析法，主要依靠预测人员的丰富实践经验以及主观的判断和分析能力，推断出事物的性质和发展趋势的分析方法，属于预测分析的一种基本方法。定性分析法主要是解决研究对象“有没有”、“是不是”的问题。定性分析常在定量分析之前进行，它为设计或选择定量方法提供有用的信息；但并非所有的定量分析都必须事先进行定性分析，因为有时分析对象中含有哪些组分是已知的。这类方法主要适用于一些没有或不具备完整的历史资料和数据的事项。

08
【跨学科研究法】
运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。据有关专家统计，现在世界上有2000多种学科，而学科分化的趋势还在加剧，但同时各学科间的联系愈来愈紧密，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。

09
【功能分析法】
功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法，是社会调查常用的分析方法之一。它通过说明社会现象怎样满足一个社会系统的需要（即具有怎样的功能）来解释社会现象。

10
【模拟法（模型方法）】
模拟法和类比法很近似。它是在实验室里先设计出于某被研究现象或过程（即原型）相似的模型，然后通过模型，间接的研究原型规律性的实验方法。先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系，模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。

㈡ 如何理解传统数据与大数据之间的区别

针对大数据带给教育的机遇与挑战，与读者深入探讨和分享大数据与传统数据的区别，及其行业落地的进展情况。

二、大数据时代潜藏的教育危机

“不得不承认，对于学生，我们知道得太少”——这是卡耐基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）教育学院研究介绍中的一句自白，也同样是美国十大教育类年会中出镜率最高的核心议题。这种对于学生认识的匮乏，在21世纪之前长达数百甚至上千年的教育史中并没有产生什么消极的效应，但却在信息技术革命后的近十年来成为教育发展的致命痼疾。

“过去，对于学生来说，到学校上学学习知识具有无可辩驳的重要性，而那是因为当时人们能够接触知识的渠道太少，离开学校就无法获取成体系的知识”斯坦福大学教授Arnetha Ball在AERA（美国教育研究会）大会主旨发言中说道，“但是，互联网的普及将学校的地位从神坛上拉了下来。”Ball的担心不无道理。根据Kids Count Census Data Online发布的数据，2012年全美在家上学（Home-Schooling）的5-17岁学生已达到197万人，相对逐年价下降的出生人口，这一人口比重十分可观。

与此同时，应运而生的则是内容越来越精致的网上课堂，而创立于2009年并迅速风靡全球的可汗学院（Khan Academy）正是其中的杰出代表。从知名学府的公开课到可汗学院，这种网络学习模式受到热捧恰恰证明了：人们对于学习的热情并没有过去，但是人们已经极端希望与传统的学院式授课模式告别。一成不变，甚至“目中无人”的传统集体教学模式在适应越来越多元化、也越来越追求个性化的学生群体时显得捉襟见肘。

可汗学院模式不但支持学生自主选择感兴趣的内容，还可以快速跳转到自己适合的难度，从而提高了学习的效率。学习者没有学习的压力，时长、时机、场合、回顾遍数都可以由自己控制。

可以想象，如果可汗学院的模式进一步发展，与计算机自适应（CAT）的评估系统相联系，让使用者可以通过自我评估实现对学习进度的掌握以及学习资料的精准获取，那么它将形成互联网产品的“闭环”，其优势与力量将是颠覆性的。

而如果传统教育的课程模式不革新，课堂形态不脱胎换骨，教师角色与意识不蜕变，那么学校的存在就只有对现代化学习资源匮乏的学生才有意义；而对于能够自主获得更适宜学习资源的学生来说，去学校可能只是为了完成一项社会角色赋予的义务，甚至谈不上必要性，也就更谈不上愉快的体验或兴趣的驱使了。

大数据的研究可以帮助教育研究者重新审视学生的需求，通过高新的技术以及细致的分析找到怎样的课程、课堂、教师是能够吸引学生的。但问题在于，社会发展给予教育研究者的时间窗口并不宽裕，因为有太多人同样在试图通过大数据挖掘设法瓜分学生们有限的精力与注意力。而且从某种程度上，他们做得远比教育研究者更有动力与诚意。

首当其冲的是游戏的设计者——青少年是其主要消费群体。撇开驰名世界的暴雪公司（Blizzard Entertainment），美国艺电公司（Electronic Arts Inc.），日本任天堂公司（Nintendo）等国际巨鳄不谈；即使是国内的盛大网络，第九城市，巨人科技，淘米网络等游戏公司，亦都早已组建了专业实力强劲的“用户体验”研究团队。他们会通过眼动跟踪，心律跟踪，血压跟踪，键盘与鼠标微操作速率等各种微观行为来研究如何让玩家在游戏中投入更多的时间，更加愿意花真实世界的钱来购买虚拟世界的物品。什么时候应该安排敌人出现，敌人应当是什么级别，主人公需要耗费多少精力才能够将其击败，这些变量都得到了严格的设计与控制，原因只有一个——大数据告诉游戏创作者，这样的设计是最能够吸引玩家持续游戏的。

其次是电影视频、青春小说等链式文化产业。为什么在网站上看视频会一个接一个，无法停止，因为它会根据该账号的历史浏览记录推算出其喜欢看什么样的视频，喜欢听什么类型风格的歌，并投其所好；而畅销网络小说看似并没有“营养”，但里面的遣词造句、语段字数，故事起伏设定，甚至主人公性格的类型都是有相关研究进行支持——读者往往并不喜欢结构严密、精心设计的剧情——这就是为什么情节千篇一律的韩剧受人追捧的原因，他们通过收视率的反复研究，挖掘到了观众最需要的那些元素，并且屡试不爽。

此外还有许多更强大的研究者，比如电子商务，总能通过数据找到你可能愿意购买的商品——他们甚至知道买尿片的父亲更愿意买啤酒。

这些领域看似与我们教育者并无特别关联，但是他们与我们最关心的对象——学生却有着千丝万缕的联系。数百年甚至数十年前，学生并不会面对如此多的诱惑，学校在其生活中占据极大比重，对其影响也最为显着，因此教育者对于学生的控制总是有着充分的自信。但是，当不同的社会机构与产品开始争夺学生的注意力时，教育者的自信就只能被认为是一种无法认清形势的傲慢了——因为在这场“学生争夺战”中，传统学校看上去实在缺乏竞争力。

即使教育研究者愿意放下身段，通过大数据的帮助来悉心研究学生的需求与个性。但是人才的匮乏也是非常不利的一点因素——相比于商业环境下对研究实效的追逐，教育研究的缓慢与空洞显得相形见绌。在互联网企业纷纷抛出“首席数据官”的头衔，向各种数据科学狂人抛出橄榄枝，并且在风险投资的鼓舞下，动辄以百万年薪进行延聘时，大数据研究的前沿阵地必然仍是在互联网行业中最轰轰烈烈地开战。

分析形势后的姿态，以及投入的力度与强度，或许是教育领域在进入大数据研究时最先需要充分考虑的两个先决条件。

三、谁在为大数据欢呼：一场关于“人性”研究的启蒙

孜孜不倦地观测、记录、挖掘海量的数据，有朝一日终会推导出或简约或繁复的方程，以此得以在自然科学的历史丰碑上留名——数百年来，这种对数据的崇拜早已成为了物理学家、化学家、生物学家、天文地理学家们的信念。而牛顿，贝叶斯，薛定谔等一代代巨匠的伟业也揭示了数据对于科学发现的无限重要价值。

相形之下，社会科学领域的研究就要惨淡地多——他们同样看重数据，同样追求统计与分析的“程序正义”，同样勤勤恳恳地设计实验与调研，去寻找成千上万的被试，同样像模像样地去嵌套方程……但是几乎很少有研究结果能够得到普遍的承认，不管是社会学、心理学、经济学、管理学还是教育学。

当然，社会科学领域的研究者们遇到的困难是显而易见的：“人性”与“物性”是不同的，物质世界比较稳定，容易寻找规律；而由人组成的社会极其善变，难以总结。从数据的角度来说，人的数据不如物的数据那么可靠：

首先是人不会像物那样忠实地进行回应：谁知道一个人填写的问卷有多少是注意力不集中填错的、语文水平不高理解错的、还是压根没打算讲真话？此外，人与人本身的差距也大于物与物的差距：两个化学组成相同的物质表现出各种性质几乎是完全一样的，但即使是两个基因完全相同的双胞胎也会因为不同的人生经验，而表现出大相径庭的行为特征。

但这些都还并不关键，最最重要的是：人无法被反复研究。人不是牛顿的木块，不是伽利略的铅球，不是巴普洛夫的狼狗，人不会配合一次次从斜坡上被滑下来，一次次从比萨塔顶被扔下来，一次次流着口水干等着送肉来的铃声。而我们知道，在“科学”的三个标准中，首当其冲的就是“可重复验证”。

换句话说，我们可以获得的关于“人性”的数据不够大，不够多，不够随时随地，因此我们无法从数据中窥见人性。2002年诺贝尔经济学奖授予心理学家丹尼尔?卡尼曼（Daniel Kahneman）时，似乎标示着社会科学领域已经接受了这样一种事实：人类的行为是无法寻找规律、无法预测、难以进行科学度量的。社会科学开始怀疑用纯粹理性的方法是否可以解答关于“人性”的种种现象。与此相映成趣的是2012年的美国大选，奥巴马的团队依靠对网络数据的精准筛选捕捉到了大量的“草根”选民，而对于其喜好与需求的分析与把握更是赢得其信任，从而在不被传统民调与历史数据规律看好的情况下一举胜出。这跨越十年的两个标志性事件让人们对于“数据揭示人性”可能性的认识经历了戏剧性的转变。

如今，迅速普及的互联网与移动互联网悄然为记录人的行为数据提供了最为便利、持久的载体。手机，iPad等贴近人的终端无时不刻不在记录关于人的点点滴滴思考、决策与行为。最最重要的是，在这些强大的数据收集终端面前，人们没有掩饰的意图，人们完整地呈现着自己的各种经历，人们不厌其烦一遍又一遍重复着他们不愿在实验情境下表现出来的行为，从而创造着海量的数据——传统数据研究无法做到的事，传统研究范式苦苦纠结的许多难点，都在大数据到来的那一刹那遁于无形。

大数据的到来，让所有社会科学领域能够借由前沿技术的发展从宏观群体走向微观个体，让跟踪每一个人的数据成为了可能，从而让研究“人性”成为了可能。而对于教育研究者来说，我们比任何时候都更接近发现真正的学生。

㈢ 统计学的研究方法有几种

统计学的基本研究方法有5种。

大量观察法

这是统计活动过程中搜集数据资料阶段(即统计调查阶段)的基本方法：即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律，大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上几存有差异，但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性，因此只有对足够多数的个体进行观察，观察值的综合结果才会趋向稳定，建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。统计学的各种调查方法都属于大量观察法。

统计分组法

由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位，在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料，并可使抽样调查的样本代表性得以提高(即分层抽样方式);在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存，并为编制分布数列提供基础;在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异(显着性检验)和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。

综合指标法

统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标，是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值，常见的有总量指标、相对指标，平均指标和标志变异指标等。综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系，是统计指标理论研究的一大课题。

统计模型法

在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时，我们还经常需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时，需要根据具体的研究对象和一定的假定条件，用合适的数学方程来进行模拟，这种方法就叫做统计模型法。

统计推断法

在统计认识活动中，我们所观察的往往只是所研究现象总体中的一部分单位，掌握的只是具有随机性的样本观察数据，而认识总体数量特征是统计研究的目的，这就需要我们根据概率论和样本分布理论，运用参数估计或假设检验的方法，由样本观测数据来推断总体数量特征。这种由样本来推断总体的方法就叫统计推断法。统计推断法已在统计研究的许多领域得到应用，除了最常见的总体指标推断外，统计模型参数的估计和检验、统计预测中原时间序列的估计和检验等，也都属于统计推断的范畴，都存在着误差和置信度的问题。在实践中这是一种有效又经济的方法，其应用范围很广泛，发展很快，统计推断法已成为现代统计学的基本方法。

㈣ 简述传统统计的研究程序和基本方法（如果不知道的，麻烦不要乱说啊！谢谢）

(1)数据活动的一般过程：设计(定性)→调查、整理（定量）一结论（定性）。
A、设计阶段，对统计工作的各个环节进行通盘考虑和安排，通过对客观现象质的认识来确定对象的范围和反映对象范围的指标体系，表现为具体的设计方案；
B、调查阶段，根据统计设计的要求，运用科学的方法，有组织、有计划地搜集统计资料的过程，是统计活动的基础性阶段；
C、整理阶段，根据统计研究目的，将统计调查所得的资料进行分类汇总或再加工使其系统化、条理化和更方面利用的工作过程，可看做统计调查的继续和统计分析的前提；
D、分析阶段，利用综合指标和专门的方法，通过比较、判断、推理，对事物的本质、规律及未来前景，从数量上进行说明和阐释的工作过程，是统计工作和认识水平由感性到理性的决定性阶段。
E.预测决策阶段：对研究对象进行预测，对决策诸因素进行计算判断，以对未来对象做出选择。
(2）研究的方法：
A、大量观察法，对所研究的事物的全部或足够数量进行观察；
B、统计分组法，按照确定的标志，将被研究总体区分为性质不同的部分；
C、综合指标法，运用各种综合指标对总体现象的数量特征与数量关系进行描述分析；
D、时间数列分析法，根据时间数列的资料计算动态分析指标，来揭示研究对象的发展规律和发展程度；
E、相关分析法，测定客观事物之间相关关系的规律性，并据以进行预测和控制的分析方法；
F、抽样推断法，根据概率论和样本分布理论，运用参数估计或假设检验的方法，由样本观测数据来推断总体数量特征。
G其他方法，如归纳法、模型法、试验法等。

㈤ 简述数据挖掘和传统分析方法的区别

数据挖掘和传统分析方法最大的区别在于对计算机编程能力的要求。
作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。
而数据挖掘则需要有编程基础。一是目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；二是在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。在对行业的理解的能力数据分析师对于所从事的行业要有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。专业知识面的要求数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。

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㈥ 你所了解的针对结构化数据的传统数据处理方法有哪些

1、聚类分析（cluster analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（factor analysis）
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。
因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反复法。
3、相关分析（correlation analysis）
相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以x和y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则x与y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
4、对应分析（correspondence analysis）
对应分析(correspondence analysis)也称关联分析、r-q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
5、回归分析
研究一个随机变量y对另一个(x)或一组(x1，x2，…，xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
6、方差分析(anova/analysis of variance)
又称“变异数分析”或“f检验”，是r.a.fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显着影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析

㈦ 什么是数据挖掘数据挖掘与传统分析方法有什么区别

数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
是一个用数据发现问题、解决问题的学科。
通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。
我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：
基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。
非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某着名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束 为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。
隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。
新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。
价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的 是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导 致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器

㈧ 大数据分析或终结传统数据统计方式

大数据分析或终结传统数据统计方式
这便是大数据分析存在的理由，其是前所未有的。不仅仅是大数据概念的本身提醒着我们，至少我们还可以追溯到21世纪初，“彼时，存储和CPU技术正被百万兆字节的数据所淹没，IT面临着数据的可扩展性危机。”针对大规模和不同的数据集的应用程序中先进的分析技术是前所未有的（如数据挖掘）。这便是大数据分析的出现所带来的划时代的意义了。卢瑟姆说，这是数据可扩展性危机结束的信号。

这给企业带来了前所未有的意义。针对企业所收集的数据进行数据挖掘、数据分析，并在某些情况下作出相关的报告。这就是为什么诸如数据抽样这样的实践方案被视为企业相当务实的必需品。
“你不能把整个数据集都放入到数据挖掘计划中。你必须选择你所需要的数据，必须确保数据的正确性，因为如果你没有投入正确的数据，你的技术可能不奏效。”数据仓库研究院研究员马克？马德森在预测分析研讨会上告诉与会者。
“你可以将您所收集到的数据中的一个很小的比例投入挖掘…概率事件的采样。”他继续说，“但分解会非常罕见，成为非常罕见的事件，使其很难变成样本。”
理想情况下，你要找出所有这些“罕见”事件，他们属于异常现象，如欺诈行为、客户流失和潜在的供应链中断。他们是隐藏在你未分化的数据中的高价值的东西，很难找到。
这些供应商不只是谈论大数据，他们正在谈论大数据结合先进的分析技术，如数据挖掘，统计分析和预测分析。换句话说，他们正在谈论的是大数据分析。
根据数据仓库研究院的研究显示，大数据分析还没有到来；尚未被主流所接受。在数据仓库研究院最近的调查中，超过三分之一（34%）的受访者表示，他们所在的企业结合大数据，实行了某种形式的先进的分析。在大多数情况下，他们仅仅采用非常简便的方法。例如，数据抽样。
“如果你继续采用数据抽样的方法，你可以实际处理所有数据，但数据的科学性本质上是削弱的。”他说。“在Hadoop的世界，没有任何理由不采用商品硬件、真正的智能软件。在过去，我们采用抽样数据，可能还有经济成本方面的考量原因，或者技术达不到的原因。但在今天，这些原因都不复存在。数据采样在过去是最好的实践方案，但我认为它的时代已经过去了。”
“大海捞针的问题不适合采用样本，所以你这样过分强调训练集，可能会导致问题。”负责信息管理咨询的马德森指出，“最终，运行整个数据集要比紧紧按照统计算法和担心样本更容易。技术可以在出现分配挑战时处理数据的问题，并可以访问统计方法。”

㈨ 数据挖掘与传统分析方法有什么区别

传统数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SASR。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。而数据挖掘则需要有编程基础。一是目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；二是在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。

首先数据分析师对于所从事的行业要有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。

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㈩ 研究方法包括哪些

研究方法，一般包括文献调查法、观察法、文献研究法、跨学科研究法、个案研究法等等。

1、调查法

调查法是科学研究中最常用的方法之一。调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。

2、观察法

观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。

3、文献研究法

文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被广泛用于各种学科研究中。

4、跨学科研究法

运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。

据有关专家统计，现在世界上有2000多种学科，而学科分化的趋势还在加剧，但同时各学科间的联系愈来愈紧密，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。

5、个案研究法

个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。