从入门到精通：数据分析怎么做教程全面指南

从入门到精通:数据分析怎么做教程全面指南

数据分析这个概念其实就是简单的两个字:数据分析。什么是数据分析?

数据分析这个概念最初是在 5 世纪90年代中期,大家最熟悉的是 Data Rank 的创始人杰克·扎克伯格对数据分析的系统基础概念。

1981年,硅谷专家格莱特·麦克威廉提出了 CS Convenient Strategy (数据驱动),这是当时技术不成熟的时代。为了摆脱数据驱动的僵局,开创了大规模采集数据的模式,并且使用 CS Data Rank 进行深度学习。

在此之前,莱特莱斯在战略规划和营销管理中,只用了 Growth (领导者和系统设计师)的概念,并且运用 CS Data Rank 进行业务优化,即在业务增长的过程中,我们更关注新客户和老客户的数据,并用 CS Data Rank 进行商业决策。

2003年,美国特斯拉战略研究团队,并通过 CS Data Rank 在了美国加州创立了一款“操作系统”,这个系统设计了一个快速学习机器学习的行为。

最开始的方法就是利用 CS Data Rank 收集所有系统中最有价值的数据,将其标准化。这样的话,我们就能清楚的看到产品在设计和生产之间的关系。

当时,所有的机器都是从上线开始的,尤其是性能系统,所以这个系统的初衷是为了让机器快速学习,让机器能够顺利输出结果。在 CS Data Rank 的帮助下,我们又做出了一个新的尝试,叫做 Data Rank Work ,它可以帮助机器理解学习、理解工作、理解知识、理解情感,但又没有一套系统能够完全适应 CS Data Rank 的变化,所以没有任何办法成为一个开源工具。

但是我认为,当我们通过 CS Data Rank 不断学习到更多的系统知识的时候,其实我们已经是 CS Data Rank 的一个很成功的案例。这个体系叫做 Data Rank Work 。

Data Rank 还包括 CS Data Rank 系统的测试,发现一些bug,比如逻辑错误、布局错误、广告、内存溢出等。