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1，如何分析游戏数据

可以借助一些游戏数据分析工具例如排名类的App Annie数据挖掘，舆情分析类的ThinkingGame游戏数据统计的友盟等等~~~
然而似乎很多人对此类工作的理解仍存有误区。有意义的数据指标并非越复杂越好，也并非越独特越好，它一定是可以明确绑定游戏问题的。本文作者为talking data于洋，在此他着重介绍了当我们对数据指标的分析设计有一定基础之时，如何按需进行数据...

如何分析游戏数据

2，如何使用Hive进行大数据分析

Hive 提供了类似 SQL 的连接语义。内连接是应用程序中使用的最常见的 join 操作，可将它视为默认连接类型。内连接基于连接谓词将两个表（假设为 A (CDR) 和 B（网络日志））的列值合并在一起。内部 join 查询将 A 表与 B 表的每一行进行比较，找出满足连接谓词的所有行对。如果满足连接谓词，则会将该记录的 A 和 B 的列值合并，以建立新的合成记录。可以这样思考内连接：它获取这两个表的 Cartesian 产品，然后返回满足连接谓词的记录。
存放到hdfs 一般都是要分析的数据。分析完成的数据直接存储到mysql 或者oracle 中。这种处理方式是离线处理。如日志文件存储到hdfs 分析出网站的流量 uv pv 等等。一般都是用pig hive 和mr 等进行分析的。 存放到hbase 一般都是数据拿过来直接用的。而且他是实时的。也就是说数据就是成型的而且不需要进行分析就能得到结果的数据。 大致就是这么个意思。有点啰嗦了。

如何使用Hive进行大数据分析

3，数据分析步骤是怎样的

首先确定分析目的其次根据目的确定需要哪些什么样的数据来实现你的目的第三 根据目的、数据类型等来确定分析方法第四进行分析
数据分析有极广泛的应用范围，这是一个扫盲贴。典型的数据分析可能包含以下三个步：[list]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一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和精确程度作出推断。数据分析过程实施数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。一、识别信息需求识别信息需求是确保数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制的需求，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、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。二、收集数据有目的的收集数据，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：[list]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；②明确由谁在何时何处，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。三、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：[list]老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；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；四、数据分析过程的改进数据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：[list]①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过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；⑤数据分析所需资源是否得到保障。

数据分析步骤是怎样的

4，SPSS统计分析中怎么检验问卷的信度效度信度效度应该达到多少

一般要大于0.7说明问卷调查质量比较良好。信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性。指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时，其所得结果相一致的程度。从另一方面来说，信度就是指测量数据的可靠程度。信度公式为X=T+B+E，T表示真实值，B表示偏差即系统误差，E表示测量的随机误差，X 表示测量结果。效度，即有效性，是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物或者所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。效度是科学的测量工具所必须具备的最重要的条件。效度的特征：1、效度具有相对性：任何测验的效度是对一定的目标来说的，或者说测验只有用于与测验目标一致的目的和场合才会有效。 所以，在评价测验的效度时，必须考虑效度测验的目的与功能。2、效度具有连续性：测验效度通常用相关系数表示，它只有程度上的不同，而没有“全有”或“全无”的区别。效度是针对测验结果的。
不同的指标有不同的要求，α系数大于0.7比较好。信度和效度分析在问卷分析中大多都会用到的，即使是成熟的问卷，一般也是需要做的，在本科和研究生的论文中均适用。信度和效度相当于是对于问卷质量的一个前置条件，如果问卷的信度和效度比较好，证明问卷的数据可靠性比较高，问卷数据内部一致性比较高，所以可以用来做后续的建模分析，相反，如果信度和效度不高，可能就需要重新设计问卷，发放问卷。功能强大具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。以上内容参考：百度百科-spss
做alpha信度检验啊一般要大于0.7说明问卷调查质量比较良好
不同的指标有不同的要求α系数大于0.7比较好我经常帮别人做这类的数据分析的
信度α信度，效度可以做因子分析因子分析1输入数据。2点analyze 下拉菜单，选data reduction 下的factor 。3打开factor analysis后,将数据变量逐个选中进入variables 对话框中。4单击主对话框中的descriptive按扭，打开factor analysis: descriptives子对话框，在statistics栏中选择univariate descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在correlation matrix 栏内选择coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击continue按钮返回factor analysis主对话框。5单击主对话框中的extraction 按钮，打开如下图所示的factor analysis: extraction 子对话框。在method列表中选择默认因子抽取方法——principal components，在analyze 栏中选择默认的correlation matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在exact 栏中选择number of factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击continue按钮返回factor analysis主对话框。6单击主对话框中的ok 按钮，输出结果。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

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