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数据分析主要包含：1. 简单数学运算(simple math)2. 统计(statistics)3. 迅速傅里叶变换(fft)4. 平滑和滤波(smoothing and filtering)5.基线和峰值分析(baseline and peak analysis)数据来源1、搜索引擎蜘蛛抓取数据;2、网站ip、pv等基本数据;3、网站的http响应时间数据;4、网站流量来源数据。
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数据分析的步骤：收集数据有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据分析示意图据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据;②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据;③记录表应便于使用; ④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
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数据分析的类型：在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(john tukey)命名。定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析。
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数据分析的作用：明确分析目的与框架一个分析项目，你的数据对象是谁?商业目的是什么?要解决什么业务问题?数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。
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