数据分析策略-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析策略的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析策略的解答，让我们一起看看吧。

1. 什么是数据分析与策略调查？
2. 农批市场大数据平台构建策略分析？

什么是数据分析与策略调查？

、数据分析的定义

近几年，随着大数据概念的普及，数据分析也越来越受到关注。肯定很多同学都想知道数据分析是什么，要想知道数据分析的定义，首先要从辨别一些与其相关的概念开始，如数据挖掘、统计分析、机器学习、知识发现、BI等。

在我的概念中，数据挖掘和数据分析基本是同一个概念，都是从数据中发现知识的过程，并不是说数据分析就是一些低端的描述性统计分析，数据挖掘就是用各种机器学习算法深入挖掘数据价值，其实，数据分析也要用到很多机器学习的知识，所以两者本质上没有什么区别。

统计分析是指利用统计学的知识进行分析的过程，如最大最小值、平均值、集中趋势、分布趋势、参数估计、***设检验等，主要用来观察数据特征。

机器学习是利用算法和模型识别事物间存在的潜在模式的过程，其实就是模式识别，有些既有规律是通过人眼难以观察出来的，必须通过一定的算法和一定的计算能力才能识别出来，比如，哪些用户是同一类的、哪些用户更容易流失等，这就需要相应的算法来识别，如逻辑回归、决策树等算法。

人工智能是使机器更加智能化，让机器能够像人一样工作、思考，这当然是机器发展的终极目标，如科幻电影中的各种高级机器人，当然现实中还是一些很弱很弱的人工智能，如人脸识别等，人工智能也是要用到机器学习的知识，数据是基础、算法是核心，当然还有很多其它领域的知识，如一些工程技术等。

深度学习是最近几年开始火起来的概念，主要利用多层次神经网络来训练数据，需要复杂的计算，得益于最近计算能力的大幅提升，深度学习才能大展身手，应用领域包括语音识别、人脸识别、图片识别、NLP等领域，取得很好的效果。

农批市场大数据平台构建策略分析？

大数据时代，农业***数据来源广泛、种类繁多、数据量庞大且内容形式多样，其特点决定了数据产生源头的多异性和覆盖性。农业数据多异性表示为数据包含如气压、浓度、温度、湿度甚至光线、声音、气味等不同类型的数据，数据广泛复杂。本文从数据收集、数据处理、主数据管理平台建设、数据交换与共享平台建设、数据访问平台建设几个方面来对农业大数据平台建设进行分析。

一、数据收集与处理

1、各类农业信息***数据的收集，汇集到信息收集池

本项目通过不同的方式汇聚数据，数据主要来源于以下5个方面：

①市县农委现有数据，如农产品质量监管、农产品质量追溯、农业投入品监管、动监所执法、渔业数字化、三农项目管理等数据；

②部省相关数据，如三品一标、农业投入品等数据；

③***部门相关数据，如气象、环境、工商、防汛等数据；

④机构改革后，农办、发改、财政部门相关数据；

⑤其他下一步收集的数据，如休闲观光客源、土壤质地、森林植被等数据。

2、制定统一数据标准，数据加工处理，建立数据中心

①信息标准平台建设

建设一套信息标准是消除信息孤岛的根本方法，也是本项目建设的一个重点。整个平台的数据表示需要按照一定的标准编码，方便平台内数据和行业之间数据流通。建设标准应该按照国家最新《农业行业代码》进行标准体系的建设。信息标准的建设内容主要包括数据标准、编码标准、接口标准和应用标准，其是实现农业信息化***共享和信息系统得到协同发展的基础。

②中心数据库建设

中心数据库主要用于存储与管理原有数据库处理后的相关数据、新建系统的相关数据以及新建数据库的表和视图等。考虑到为上层应用提供的访问接口和功能侧重不同，存储与管理软件主要包括文件系统和数据库。在农业大数据环境下，最适用于当前的技术是分布式文件系统与分布式数据库。

到此，以上就是小编对于数据分析策略的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析策略的2点解答对大家有用。