1、海量數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)是處理海量數(shù)據(jù)，即處理超過傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)能夠高效處理的數(shù)量級的數(shù)據(jù)。
2、多維度數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)之二是處理多維度的數(shù)據(jù)，即大數(shù)據(jù)不僅僅包含數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，還包括其他類型的數(shù)據(jù)，如文本，圖像和視頻等。
3、實(shí)時性：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)之三是實(shí)時性，即大數(shù)據(jù)分析需要根據(jù)實(shí)時的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以滿足實(shí)時的業(yè)務(wù)需求。
4、高可靠性：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)之四是高可靠性，即大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)需要能夠確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，以滿足業(yè)務(wù)需求。
把隱藏在一些看是雜亂無章的數(shù)據(jù)背后的信息提煉出來，總結(jié)出所研究對象的內(nèi)在規(guī)律
bms即電池管理系統(tǒng)，是電池與用戶之間的紐帶，主要對象是二次電池。
bms主要就是為了能夠提高電池的利用率，防止電池出現(xiàn)過度充電和過度放電，可用于電動汽車，電瓶車，機(jī)器人，無人機(jī)等。
此外，bms還是電腦音樂游戲文件通用的一種存儲格式和新一代的電信業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)名。
bms可用于電動汽車，水下機(jī)器人等。
一般而言bms要實(shí)現(xiàn)以下幾個功能：
(1)準(zhǔn)確估測SOC：
準(zhǔn)確估測動力電池組的荷電狀態(tài) (State of Charge，即SOC)，即電池剩余電量；
保證SOC維持在合理的范圍內(nèi)，防止由于過充電或過放電對電池造成損傷，并隨時顯示混合動力汽車儲能電池的剩余能量，即儲能電池的荷電狀態(tài)。
(2)動態(tài)監(jiān)測：
在電池充放電過程中，實(shí)時采集電動汽車蓄電池組中的每塊電池的端電壓和溫度、充放電電流及電池包總電壓，防止電池發(fā)生過充電或過放電現(xiàn)象。
同時能夠及時給出電池狀況，挑選出有問題的電池，保持整組電池運(yùn)行的可靠性和高效性，使剩余電量估計(jì)模型的實(shí)現(xiàn)成為可能。
除此以外，還要建立每塊電池的使用歷史檔案，為進(jìn)一步優(yōu)化和開發(fā)新型電、充電器、電動機(jī)等提供資料，為離線分析系統(tǒng)故障提供依據(jù)。
電池充放電的過程通常會采用精度更高、穩(wěn)定性更好的電流傳感器來進(jìn)行實(shí)時檢測，一般電流根據(jù)BMS的前端電流大小不同，來選擇相應(yīng)的傳感器量程進(jìn)行接近。
以400A為例，通常采用開環(huán)原理，國內(nèi)外的廠家均采用可以耐低溫、高溫、強(qiáng)震的JCE400-ASS電流傳感器，選擇傳感器時需要滿足精度高，響應(yīng)時間快的特點(diǎn)
(3)電池間的均衡：
即為單體電池均衡充電，使電池組中各個電池都達(dá)到均衡一致的狀態(tài)。
均衡技術(shù)是目前世界正在致力研究與開發(fā)的一項(xiàng)電池能量管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。
常見數(shù)據(jù)分析模型有哪些呢？
1、行為事件分析：行為事件分析法具有強(qiáng)大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應(yīng)用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學(xué)反映用戶行為狀態(tài)以及從起點(diǎn)到終點(diǎn)各階段用戶轉(zhuǎn)化率情況的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進(jìn)行初始化行為的用戶中，有多少人會進(jìn)行后續(xù)行為。這是用來衡量產(chǎn)品對用戶價值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標(biāo)下的頻次、總額等的歸類展現(xiàn)。
5、點(diǎn)擊分析模型即應(yīng)用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區(qū)域中不同元素點(diǎn)點(diǎn)擊密度的圖標(biāo)。
6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網(wǎng)站中的訪問行為路徑。為了衡量網(wǎng)站優(yōu)化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標(biāo)簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，并進(jìn)行后續(xù)分析。
8、屬性分析模型根據(jù)用戶自身屬性對用戶進(jìn)行分類與統(tǒng)計(jì)分析，比如查看用戶數(shù)量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。
無論是產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營、還是數(shù)據(jù)分析師在日常工作中, 都需要構(gòu)建一個完整的指標(biāo)體系, 但由于經(jīng)驗(yàn)或者對業(yè)務(wù)的熟悉程度, 互聯(lián)網(wǎng)人經(jīng)常會遇到下面的問題:
1）指標(biāo)變成滿天星：沒有重點(diǎn)、沒有思路，等指標(biāo)構(gòu)建完成了也只是看到了一組數(shù)據(jù)，各有用處，卻無法形成合力，最終不僅浪費(fèi)了開發(fā)人力，也無益于業(yè)務(wù)推動；
2）指標(biāo)空洞不落地：需求中沒有幾個具體的指標(biāo)，需求空洞，無法落地。
正是上面的原因，產(chǎn)品經(jīng)理, 運(yùn)營和數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)開發(fā)的矛盾不斷的激化，所以一個完整的搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系框架和方法是非常重要的。在此，為大家推薦一種實(shí)用的 AARRR 分析模型。
為了便于理解, 舉最近的很火的《隱秘的角落》, 分享一下如何搭建指標(biāo)體系，讓萬物都可以被分析：
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer這個五個單詞的縮寫，分別對應(yīng)用戶生命周期中的5個重要環(huán)節(jié)。
如果我們利用AARRR 框架去構(gòu)建可以判斷《隱秘的角落》的是否受歡迎：
1. 拉新
我們需要去評估現(xiàn)在這部劇在每一個投放的渠道拉來的新用戶情況是否有達(dá)到預(yù)期, 因?yàn)檫@部劇最開始的用戶進(jìn)來的都是新用戶, 所以前期的新用戶的觸達(dá)情況是后期是否這部劇火爆的關(guān)鍵所在。
監(jiān)控新用戶的增長曲線, 有助于我們及時發(fā)現(xiàn)問題, 利用用戶反饋等改進(jìn)。
2. 激活
當(dāng)這部劇的新用戶來的時候, 很關(guān)鍵的是這些用戶有沒有在以后的時間看這部劇, 看的時間是怎么樣的, 看的頻率是怎么樣, 每次看這部劇的時候是不是都經(jīng)常會從頭看到完等等, 這些是最直接說明這部劇受到用戶的喜愛程度的
3. 留存
留存的定義如下:
看了這部劇的用戶, 還會來看的用戶一定逃不出下面的模型.
這部劇高能開篇,片頭驚悚的開始?？梢哉f開篇即高能，吊足了觀眾胃口， 秦昊飾演的張東升，和岳父岳母一起去爬山，到了山頂，前幾秒還在調(diào)整相機(jī)，微笑著給岳父岳母擺姿勢準(zhǔn)備拍照，下一秒就將岳父岳母推下懸崖,。
片頭的懸疑給了用戶很強(qiáng)的刺激作用, 也就是上面的"酬賞", 讓用戶會想著去看下面發(fā)生了什么, 于是就是上面的"投入", 不斷投入, 也就提升了留存
4. 付費(fèi)變現(xiàn)
劇的收入應(yīng)該包括點(diǎn)播(提前看結(jié)局購買的特權(quán)費(fèi)用), 流量變現(xiàn)收入(廣告), 這個收入真心不了解, 應(yīng)該還有很多其他方面的收入, 從數(shù)據(jù)上我們可以將從總收入和人均收入和成本去刻畫整體的劇的利潤情況。
5. 自傳播
這部劇的火爆, 除了本身的的情節(jié)引人入勝以外, 自傳播也貢獻(xiàn)了很大的原因, 當(dāng)"一起去爬山吧" 這種在各大社交媒體上瘋傳時, 傳播帶來的增長就需要用數(shù)據(jù)去科學(xué)的衡量:
如果希望掌握更多數(shù)據(jù)分析的萬能模型，學(xué)會行業(yè)頭部大廠的數(shù)據(jù)分析套路，歡迎參與知乎知學(xué)堂與合作方聯(lián)合推出的「京東互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營」，接受大廠分析師一對一輔導(dǎo)、踏上面試直通車。訓(xùn)練營限時體驗(yàn)價 0.1 元，不容錯過：
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文章內(nèi)容來自公眾號：Data Science數(shù)據(jù)科學(xué)之美，已獲作者授權(quán)。轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者。
（1）概念上的區(qū)別：
大數(shù)據(jù)分析是指對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以挖掘出數(shù)據(jù)中的有用信息，并研究其中的相互關(guān)系；而大數(shù)據(jù)應(yīng)用是指利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來改善企業(yè)的管理和決策，以期實(shí)現(xiàn)企業(yè)的持續(xù)發(fā)展和提高競爭力。
（2）應(yīng)用場景上的區(qū)別：
大數(shù)據(jù)分析主要針對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，以便更好地了解數(shù)據(jù)，以此改善企業(yè)的管理決策；而大數(shù)據(jù)應(yīng)用則是將挖掘出來的數(shù)據(jù)用于實(shí)際應(yīng)用，在企業(yè)管理和決策中產(chǎn)生實(shí)際的影響。
你可以重點(diǎn)考慮應(yīng)用統(tǒng)計(jì)碩士的大數(shù)據(jù)分析方向。 至于擇校，你可以重點(diǎn)考慮中央財(cái)經(jīng)大學(xué)等。中央財(cái)經(jīng)大學(xué)在國內(nèi)最早發(fā)起大數(shù)據(jù)分析碩士培養(yǎng)，與北京大學(xué)、中科院大學(xué)、中國人民大學(xué)、首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)共同舉辦。
1、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論，所占比例為8%；
2、Hadoop理論，所占比例為12%；
3、數(shù)據(jù)庫理論及工具，所占比例為16%；
4、數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)，所占比例為10%；
5、Spark工具及實(shí)戰(zhàn)，所占比例為35%；
6、數(shù)據(jù)可視化方法，所占比例為4%；
7、大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)，所占比例為15%。
近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動互聯(lián)等技術(shù)的飛速發(fā)展，農(nóng)產(chǎn)品流通數(shù)據(jù)呈現(xiàn)海量爆發(fā)趨勢，可以說是跨步邁入了大數(shù)據(jù)時代。數(shù)據(jù)是能力，是競爭力，也是戰(zhàn)略資源，將在農(nóng)產(chǎn)品流通中發(fā)揮不可或缺的重要作用。
農(nóng)民合作社、家庭農(nóng)場、專業(yè)大戶和農(nóng)業(yè)企業(yè)等新型經(jīng)營主體的生活收入主要來 源于其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營，因而為其農(nóng)產(chǎn)品及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)必需品及時找到合適的銷路和購買途徑是避免“買難賣難”問題出現(xiàn)，解決農(nóng)民增收難題的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
大數(shù)據(jù)指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。通過大量的統(tǒng)計(jì)了解大家的喜好，想要的東西，從而得到他們想要的，比如精準(zhǔn)營銷，征信分析，消費(fèi)分析等等
