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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、测量系统不确定度等相关数据； [6]②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据； [6]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。 [6]分析数据分析数据是将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： [6]老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散布图、直方图、控制图； [6]新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。 [6]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。杨浦区本地数据分析24小时服务

国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。数据仓库有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。数据集市有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。大数据分析的六个基本方面1. Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析还是普通用户，数据可视化是数据分析工具基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 [2]2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。金山区本地数据分析措施它只能对事物进行平行的分类和分组，其数据表现为“类别”，但各类之间无法进行比较。

如模糊数学和其他理论融合形成了模糊人工神经网络、模糊遗传算法、模糊进化算法、模糊计算学习理论;演化计算和其他理论融合渗透形成了模糊演化算法、演化人工神经网络等。另一方面大数据的智能分析技术的发展还有赖于新型的数据存储和组织技术以及新的高效率的计算方法的支持。数据存储和组织技术应该采用的更好的分布式的数据存储策略, 并尽量提高数据的吞吐效率、降低故障率。如谷歌公司的GFS和Hadoop项目的HDFS是两个的分布式文件系统, 他们都采用比较新颖的策略。高效率的计算方法有分布式运算、数据流技术、新硬件技术等。

在统计学领域，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。 [1]探索性数据分析探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据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。该方法由美国统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。 [1]定性数据分析定性数据分析又称为“定性资料分析”、“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。 [1]不管是对数据分析还是普通用户，数据可视化是数据分析工具基本的要求。

3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 [2]4. Semantic Engines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 [2]5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）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。上海系统数据分析措施

数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。杨浦区本地数据分析24小时服务

第七种方法是自然计算分析方法。这种数据分析方法根据不同生物层面的模拟与仿真, 通常可以分为以下三种不同类型的分析方法: 一是群体智能算法, 二是免疫算术方法, 三是DNA算法。群体智能主要是对集体行为进行研究,免疫算法具有多样性, 经典的主要有反向、克隆选择等,DNA 算法主要使属于随机化搜索方法, 它可以进行全局寻优,在实际的运用中一般都能获取优化的搜索空间,在此基础上还能自动调整搜索方向,在整个过程中都不需要确定的规则，当前DNA算法普遍应用于多种行业中, 并取得了不错的成效。杨浦区本地数据分析24小时服务

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