または自然言語を使用し、ペスト（テキ）愛（JIA）の間に、データ解析は、民俗マスターの多くは、プレイヤーが広がりを制御する重要な貢献を強調するために、外出しない、ウイルスの拡散をシミュレートするために最善のデータを行って、またはパラメータ調整シミュレーションプログラムしているフィールドに出現しました+単語クラウド処理ツール、視覚的な変化の毎日のニュース番組さらなる分析のために、このサイトのクロールリアルタイム授業でのライブケースデータへの熱い言葉の進化、またはどのように。
これらの機能をモデル化データ、データの開発技術は確かに非常に貴重なものですが、我々はまた、誰もが始めることができ、ことが判明し、統計、データ記述分析、同じことが役割と価値に優れた洞察力を再生することができます。
データ解析の7つのメソッド
初期の第1月21日で、流行開始クライミングに国民の関心は、地方と都市の数は、前の年に公共のケースを持って、データとデータの相関分析の春の移行が行われ、正の事前検証によると、「やや荒いです」相関は、いくつかの湖北省の都市と武漢は緊密な関係を持っていることを指摘し、流行の状態が早期警告空港や鉄道を強化する湖北省の主要都市の外で、過小評価することができます。傾向の分析は、判断の寸法を解体、監視、水平方向のコントラストを最大限に活用します。
「ペーパークリップ」ビデオ号科学のようなので、その派生印象的にデータのごく一部。
⁃湖北省の流行開発の最初に、著者は信じて、非常に異なる内側と外側、湖北省と大で働く圧力の診断を確認し、それはおそらくデジタルの遅れがあるとされているので、湖北省、湖北省および非データ「スプリットビュー」へ。
⁃次のステップ、彼は死んだの総数によって得られた確認致死率の合計数で割っが確認された（分母）の数は正確に、急速な増加はないと思った彼はの「コホート」の近くに取ることを選んだので、例の割合を希釈しますに対処する方法。
⁃さらに、彼は文学に基づいていた、報告書は、平均時間は8日、新しい例は、Aには、8日前に診断可能性が高いから、新たな死亡者の最後の3日間、「コホートの死を報告していることが確認され「得るのうち、次に人々の数は、時間が湖北省、湖北省内のその死亡率である場合、また、湖北省外死亡の約1.1％で感染に入手可能な抗人々に加えて、同程度です。
⁃現在の情報に基づいて、湖北省の死亡率は、他の領域よりも高くなり、そのため結果はCDCデータのフォローアップ非常に近い開示されている大規模なこのレベル、数千、および利点の高度な分析であってもよいですデータの合理的な「寸法スプリット」としてのアイデア適用「コホートを。」
还有我们每天会关注的疫情数据报表。以丁香园为例，丁香园出品的数据报表，用公众都能理解的朴素数据分析，细致解读国家和各地卫健委公布的疫情数字，帮助大家提高对疫情的正确认知。它善于：
-不靠肉眼看趋势，用环比量化增长率
-针对数据波动（如新增确诊一日暴增一万，病死率降低后又逐步走高），有理有据给予说明
-对比SARS、MERS、H7N9等重大疫情的相关数据，认识本次疫情特征
-将关键指标按省份/城市拆分，结论更清晰明了
-除了宏观指标，就特殊群体感染情况（如老年人、医务人员）做详细分析
-确保指标计算与分析解读的专业性，及时指正市面上流传的错误图表
不难发现，我们每天看到的优秀数据解读背后蕴含着数据分析的七个方法：
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趋势监测：指标定义正确，历史口径一致
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横向对比：参照对象可比，广泛收集数据
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维度拆解：维度拆分合理，结论指导行动
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过程拆解：业务逻辑清晰，指标表征转化
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因素拆解：铺展相关因素，数据掌握全貌
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分群洞察：分群不重不漏，圈人深度描摹
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个案细查：采集最细颗粒，多源数据关联
三驾马车 产出高价值数据分析
现在已经是2月末，大部分人已陆续复工，那么回到我们自己的业务上，如何更好的做好数据监测呢？
数据分析光有思路还远远不够，对具体业务的理解、数据采集的质量、分析工具的灵活是让数据分析高效率地产出价值的三驾马车。有了业务理解，才能提出合适的问题、规划数据需求，在采集上就尽量确保全面、口径一致、颗粒度满足拆分需求，到了分析环节的时候，有灵活的工具来实现各种折腾数据的想法，再有业务理解去加持数据的解读，这样才是真正能发挥价值的数据分析工作。
首先，业务理解和数据采集是数据分析、数据化运营非常重要的前提条件，指标体系就相当于是二者之间的重要桥梁，也是很重要的一个落地产物和载体。如果是数据相关的岗位，强烈建议大家去牵头了解各个业务方、甚至是管理层，他们的业务目标是什么，他们想要看数据是要回答什么样的问题，从而避免成为一个被动的、没有灵魂的SQL Boy。
製品、事業運営の場合、ポストので、もう一度この問題に思考する「業界のコア指標=運用位相特性* *ビジネス戦略」が、過度ではなく、一般的なルールに属し最初の2、同じ業界、ある程度の最初の二つの要因のため、優れ異なる、オーダーメイドのコア指標の開発に焦点を当て、またためのビジネスモデルの利点の企業の発達の同じ段階、、、、「企業戦略」に、監視の役割だけでなく、それは、ガイドで戦略的な意思決定、ビジネス目標の方向を表しています。
次は、明確なコア指標の後、毎日の指標は、階層的な分類は、データの管理と使用を助長するだけでなく、準備するだけでなく、前方に正確で一貫性のあるのコレクションを確保するための包括的な仕様埋設作業の必要性を配置する必要があります使用する必要があります。一般的には戦略的な管理レベルのコア指標を遵守し、サブインデックスのビジネス・ライン・レベル、ビジネスプロセス指標の実装レベルの原則は、厳密に明確ではないルールの解体特に、いくつかの一般的な方法は以下のとおりです。
- 類似デュポン分解ツリーは、指標式の間に明確な関係を維持しよう
- ユーザーのライフサイクル分析*降水適切な寸法の異なる分析視点、と体、
- あるいは、ビジネスの直接のラインに合わせて/チームが責任を、より便利なコレクションの要件を分割しました