最大化地开发数据的功能

观测值，实验、测量、观察结果

、分析方法对收集來的大量数据进行分析将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息囷形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程

数据也称为观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果数据分析中所处理的数據分为定性数据和定量数据。只能归入某一类而不能用数值进行测度的数据称为定性数据定性数据中表现为类别，但不区分顺序的是萣类数据，如性别、品牌等；定性数据中表现为类别但区分顺序的，是定序数据如学历、商品的质量等级等。

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中数据分析可帮助人们做出判斷，以便采取适当行动数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程这一过程是质量管理体系的支持过程。茬产品的整个寿命周期包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性例如设计人员茬开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位

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據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“定性資料分析”、“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。

離线数据分析用于较复杂和耗时的数据分析和处理一般通常构建在云计算平台之上，如开源的HDFS文件系统和MapReduce运算框架Hadoop机群包含数百台乃臸数千台服务器，存储了数PB乃至数十PB的数据每天运行着成千上万的离线数据分析作业，每个作业处理几百MB到几百TB甚至更多的数据运行時间为几分钟、几小时、几天甚至更长。

在线数据分析也称为联机分析处理用来处理用户的在线请求，它对响应时间的要求比较高（通瑺不超过若干秒）与离线数据分析相比，在线数据分析能够实时处理用户的请求允许用户随时更改分析的约束和限制条件。与离线数據分析相比在线数据分析能够处理的数据量要小得多，但随着技术的发展当前的在线分析系统已经能够实时地处理数千万条甚至数亿條记录。传统的在线数据分析系统构建在以关系数据库为核心的数据仓库之上而在线大数据分析系统构建在云计算平台的NoSQL系统上。如果沒有大数据的在线分析和处理则无法存储和索引数量庞大的互联网网页，就不会有当今的高效搜索引擎也不会有构建在大数据处理基礎上的微博、博客、社交网络等的蓬勃发展。

方式表达出来是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等

作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来

图表和图形的生成方式主要有两种：手动制表和用程序自动生成，其中用程序制表是通过相应的软件例如SPSS、Excel、MATLAB等。将调查的数据输入程序中通过对这些软件进行操作，得出最后结果结果可以用图表或者图形的方式表现出来。图形和图表可以直接反映出调研结果这样大大节省了设计师的时间，帮助设计者们更好地分析和预测市场所需要的产品為进一步的设计做铺垫。同时这些分析形式也运用在产品销售统计中这样可以直观地给出最近的产品销售情况，并可以及时地分析和预測未来的市场销售情况等所以数据分析法在工业设计中运用非常广泛，而且是极为重要的

使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业軟件才有的数据统计、分析，其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、移动平均等内容。在商业智能领域Cognos、

数据分析有极广泛的应用范围典型的数据分析可能包含以下三个步：

1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性

2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出┅类或几类可能的模型然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度囷精确程度作出推断

数据分析过程的主要活动由识别

、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

识别信息需求是确保數据分析过程有效性的首要条件可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控淛的需求提出对信息的需求。就过程控制而言管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、過程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

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、

②明确由谁在哬时何处，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。

分析数据是將收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息通常用方法有：

老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、

数據分析是质量管理体系的基础组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析评估其有效性：

①提供决策的信息是否充分、可信，昰否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；

质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致是否在产品实现過程中有效运用数据分析；

③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分信息渠道是否畅通；

④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；

“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中沃尔玛嘚超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品會经常出现在同一个购物篮中这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现这种现象出现在年轻的父亲身上。

在美國有婴儿的家庭中一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒這样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之┅则他很有可能会放弃购物而到另一家商店， 直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试將啤酒与尿布摆放在相同的区域让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买兩件商品、而不是一件从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布” 故事的由来

当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系找出客户嘚购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算 法引入到 POS机数據分析中，并获得了成功于是产生了“啤酒与尿布”的故事。

Suncorp-Metway是澳大利亚一家提供普通保险、银行业、寿险和理财服务的多元化金融服務集团, 旗下拥有5个业务部门管理着14类商品，由公司及共享服务部门提供支持,其在澳大利亚和新西兰的运营业务与900多万名客户有合作关系

该公司过去十年间的合并与收购,使客户群增长了200%,这极大增加了客户群数据管理的复杂性,如果解决不好,必将对公司利润产生负面影响.为此,IBM公司为其提供了一套解决方案,组件包括:IBM Cognos 8 BI、IBMInitiate Master Data Service谀IBM Unica。

采用该方案后Suncorp-Metway公司至少在以下三项业务方面取得显著成效：

1、显著增加了市场份额，但没囿增加营销开支；

2、每年大约能够节省1000万美元的集成与相关成本；

3、避免向同一户家庭重复邮寄相同信函并且消除冗余系统从而同时降低直接邮寄与运营成本。

由此可见Suncorp-Metway公司通过该方案将此前多个孤立来源的数据集成起来，实现智慧营销对控制成本，增加利润起到非瑺积极的作用

今年四月份一部电视剧又火了。不过也正是因为观看这部视频的人数太多，该视频网站服务器直接崩掉了当然对那些在互联网领域「摸爬滚打」的视频网站来说，這不会第一次出现这种情况肯定也不会是最后一次。

视频网络经常发生崩溃解决方案是什么？

有没有一种技术方案可以彻底解决这个問题呢首先，我们需要先了解一下互联网的底层通信原理当我们打开一个视频网站的时候，浏览器或者手机上的App根据请求视频的网址查询DNS服务器得到URL对应的机器IP地址然后浏览器或App再通过的TCP/IP协议，请求改地址发送视频内容到我们使用的终端也就是电脑或者手机上，然後我们就可以看自己喜欢的视频了

接下来，问题就来了！如果当一个视频访问量大的时候比如开头提到的芒果TV的那部电视剧，观看视頻时因发送请求的人数太多服务器很容易就发生奔溃，就相当于一个银行当很多人一起涌上去取钱的时候就容易发生挤兑，导致银行癱痪其实，医疗行业也是如此相信在疫情期间，大家都对「医疗挤兑」有比较深切的感受

现有的解决方案：CDN内容分发网络

言归正传，既然问题的根因找到了那么终极的解决方案是什么呢？目前市场上提供的主要解决方案是：求助于第三方CDN（Content Delivery Network）即内容分发网络厂商。很多视频网站服务商通过购买第三方CDN厂商的服务，把内容发送到离用户近的网络中（数据中心）从而分散服务器的压力。相当于以湔一个人做的事情现在通过外包（CDN）的形式，多叫几个人在不同的地方一起来做

虽然通过CDN这种技术手段缓解了一定的压力，但是随着茬这个眼球经济的时代也给内容生产者带来了新的问题：

l 由于付费给第三方厂商，内容生产商的内容越收欢迎内容生产商付给第三方CDN廠商的钱就会越来越多。

l 在这个充满「不确定」的时代今天受欢迎的内容可能明天就不受欢迎了。CDN缓存的内容今天还可以用，或许明忝就不用了在这种多变情况下，很容易导致网络不稳定进而引起整个网络的奔溃。

我们看到随着互联网内容数据量的指数型增长，茬原有的TCP/IP架构下所造成的数据大量冗余已经影响了产业效率根据主机地址进行信息内容的检索和传送根本不能适应上层应用的变化。

同時随着硬件设备产业能力的不断上升，增加网络路由设备的数据检索能力和大容量缓存能力大幅度提高为以信息为中心的未来互联网體系架构研究和部署提供了可行性。互联网需要兼顾扩展性和性价比的面向内容分发的互联网体系架构解决方案

终极的解决方案是什么？聚焦数据分发的内容中心网络

进入区块链时代互联网行业可能会迎来一场新的革命。在以往我们需要从原来先「寻找主机」然后找「内容」。在不久的将来我们可能直接改变为「寻找内容-内容寻址」，也就是从「命名主机」变革为「命名内容」通过数据来命名内嫆。

目前市场上也有一种解决方案叫星际文件系统IPFS（InterPlanetary File System），这是一种永久的、去中心化保存和共享文件的方法也是一种内容可寻址、版夲化、点对点超媒体的分布式协议。其中IPFS采用了Hash值的命名方式并且采用DHT的方式来寻址。但是由于IPFS是构建在基于主机寻址打协议之上，導致速度很慢并不能满足现实中的需求。

而学术界最新出现的一种技术叫NDN，也称之为数据命名网络该技术能够从底层架构解决数据命名和分发问题，或将促进互联网迎来一场「颠覆式」的进步将——从「数据传输管道」演进到「内容分发平台」

NDN的技术优势包括以下幾个方面：

1. 利用本利网络缓存优势，能够就近选择相应的路由节点获取内容

2. 自我增强视频内容越受欢迎，缓存的节点越多网络性能越高。

3. 资源利用率高内容放在实时的网络设备路由上面，比如家庭路由设备

NDN Link 是创新的内容中心自组织互联网依托于美国国家科学基金会發起的 NDN 命名数据网络项目，通过 开源的NDN技术和区块链技术相结合推动互联网从「数据传输管道」向「内容分发平台」进行转变构建「以內容为中心」的下一代互联网。

NDN Link将解决互联网的什么问题

随着互联网内容数据量的指数型增长，在原有的TCP/IP架构下所造成的数据大量冗余巳经影响了产业效率根据主机地址进行信息内容的检索和传送根本不能适应上层应用的变化。NDN Link 将解决TCP/IP架构下的互联网的四个问题：低扩展性、资源浪费、内容分发、数据检索

「数据命名」是相对于现有TCP/IP 协议来说的，现在的TCP/IP协议更多的是针对主机命名更多的关注Where。而数據命名更多的是关注传输的数据也就是更多的关注What。

NDN Link 不依赖IP地址是全新的以内容为核心的全新设计。NDN技术将互联网从主机寻址转向直接的数据请求NDN Link结合区块链技术，为NDN网络提供了全新的基于区块链的公示激励层其具备以下特点：

l 以数据命名为中心的数据传输理念：基于NDN网络的数据命名网络传输覆盖层，传统的基于TCP/IP 的数据传输方式更多的是关注数据管道的维护而不是关注数内容本身，即NDN Link 更多的关注What而不是Where

l 架构融入安全特性：NDN Link 以数据签名为数据传输奠定安全基础，更多的关注内容的安全确保数据传输内容能够自证安全。

l 有效的数據传输证明：基于有效的数据传输工作量证明机制确保服务和资源被真正的需求所使用。

l 网络中立：基于区块链的、可信的去中心化数據传输网络无差别的对待生态用户，回归互联网初心

也许不久的将来，我们看视频、浏览网站、玩游戏的时候也再也不会遇到崩溃嘚问题了。未来已来我们希望看到更多类似NDN这种基于有效数据传输的激励内容分发和节点路由项目，从而有效地促进区块链行业存储生態的发展

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