CFA干货分享：大数据分析操作指南
备考必备 | 2024-08-13
随着经济的发展，数据量发生着翻天覆地的变化，其中显著特点就是数据量大。数据分析能够为企业经营决策提供重要的帮助，大数据分析也为企业带来了前所未有的机遇，但要充分发挥大数据的价值，需要掌握一定的操作流程和方法。在CFA二级数量分析科目中，第七个学习模块就是大数据项目，讲述对结构化与非结构化两种类型大数据的分析流程。下面将详细介绍大数据分析的操作步骤，帮助个人从海量数据中挖掘出有价值的见解。
1.大数据分析操作流程
1.1.数据采集
大数据分析的第一步是数据采集。企业需要根据分析目标，确定数据来源，包括内部数据和外部数据。内部数据如企业信息系统、数据库等，外部数据则来源于互联网、公共数据平台等。在数据采集过程中，我们需要选择合适的数据采集工具，如Flume、Logstash等。同时要确保数据采集的合法性，遵守相关法律法规。
1.2.数据存储
数据存储是大数据分析的关键环节。根据数据类型和分析需求，选择合适的存储方案。
（1）关系型数据库：适用于结构化数据，如MySQL、Oracle等。
（2）非关系型数据库：适用于非结构化数据，如MongoDB、HBase等。
（3）数据仓库：如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Amazon S3等。
1.3.数据处理
数据处理主要包括数据清洗与预处理步骤。
数据清洗是检查、识别和缓解原始数据中的错误的过程。通常，原始数据既不够完整，也不够干净，无法直接训练ML模型。手动输入的数据可能包含不完整、重复、错误或不准确的值。由于服务器故障和软件错误，自动输入的数据可能会出现类似的问题。
数据预处理是对已清理的数据执行转换和关键处理步骤，以使数据可用于ML模型训练。原始数据通常不以适合模型使用的格式存在，清理步骤后，需要处理数据，处理异常值、从现有数据点中提取有用变量以及缩放数据。》》》对CFA 知识点还有不清楚的点我咨询
1.4.数据探索
数据探索是大数据分析中的关键部分，探索准备好的数据以调查和理解数据分布和关系。在此阶段获得的有关数据的知识将在整个项目中使用，探索的结果和质量会严重影响ML模型训练结果。数据探索涉及三个重要部分，分别为探索性数据分析、特征选择和特征工程。
探索性数据分析是数据探索的初步步骤，图表和其他可视化工具（例如热图和词云）旨在总结和观察数据。在实践中，许多探索性图表都是为调查而制作的，可以使用统计编程和EXCEL快速制作。还可以使用定量方法（例如描述性统计和集中趋势测量）总结和检查数据。探索性数据分析的一个重要目标是充当项目利益相关者（包括业务用户、领域专家和分析师）之间的沟通媒介，相对快速和简单的探索性可视化有助于利益相关者联系并确保准备好的数据是合理的。
结构化数据由特征组成，这些特征由表或矩阵中的不同数据列表示。使用探索性数据分析发现数据中的相关模式后，必须识别并删除不需要、不相关和冗余的特征。还应对特征进行基本诊断测试，以识别冗余、异方差和多重共线性。特征选择过程的目标是帮助识别重要特征，这些特征在模型中使用时保留了较大数据集的重要模式和复杂性，同时总体上需要的数据更少。
选择合适的特征后，特征工程有助于进一步优化和改进特征。ML模型训练的成功取决于数据呈现给模型的效果。特征工程过程试图生成描述数据集固有结构的良好特征。此过程取决于项目的背景、数据的领域和问题的性质。结构化数据可能包含数量，可以对其进行设计以更好地呈现数据集中的相关模式。此操作涉及将现有特征设计成新特征或将其分解为多个特征。
1.5.模型训练
最后，我们将准备好的数据放进ML模型中进行训练，ML模型训练的三个任务是方法选择、性能评估和调整。方法选择是决定采用哪种ML算法，受分类任务、数据类型和数据大小等考虑因素的影响。性能评估需要使用一系列互补的技术和措施来量化和了解模型的性能，包括使用混淆矩阵进行误差分析、Receiver Operating Characteristic和Root Mean Squared Error等。调整是采取决策和行动来提高模型性能的过程。这些步骤可能会重复多次，直到达到所需的ML模型性能水平。
2.大数据分析操作技巧
对于大数据分析，我们需要熟练掌握数据分析工具和编程语言，如Python、R、SQL等。同时要学会运用统计学知识，以便我们能够对数据进行探索性分析，发现数据存在的一些模式，提高数据分析的准确性。另外，还需要了解业务需求，确保数据分析结果对企业有实际价值。最后需要注重数据安全，遵守相关法律法规，保护用户隐私。》》》需要CFA完整版课程的点我咨询
大数据分析操作流程包括数据采集、存储、处理、探索和训练等步骤，掌握这些操作步骤和技巧，有助于从海量数据中挖掘出有价值的信息。随着大数据技术的不断成熟，大数据分析将在更多领域发挥重要作用，为企业发展提供有力支持。
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