6、数据驱动的商业智能与区块链身份管理系统评估

数据驱动的商业智能与区块链身份管理系统评估

1. 数据驱动的商业智能案例分析

1.1 数据分析步骤

在数据驱动的商业智能分析中，通常包含以下几个关键步骤：
- 执行统计汇总计算 ：通过统计汇总计算，能够快速且简单地描述数据。例如，计算数据的均值、中位数、标准差等统计量，帮助我们对数据的整体特征有一个初步的了解。
- 数据聚合 ：对数据进行排序、归一化和分组等操作，使数据变得更有用且易于访问。通过数据聚合，我们可以从海量的数据中提取有价值的信息，发现数据中的潜在规律。
- 识别趋势和关系 ：这是数据分析过程的主要目标，通过分析数据，我们可以发现数据中的趋势、模式和关系。例如，通过分析时间序列数据，我们可以预测未来的趋势；通过分析变量之间的相关性，我们可以发现变量之间的潜在关系。

1.2 分析结果与讨论

1.2.1 结果分享

在完成数据分析并识别出趋势后，下一步是将分析结果分享给利益相关者，并向他们讲述数据背后的故事。在这个案例中，数据分析师使用了R - tidyverse包中的ggplot库创建可视化图表，帮助利益相关者更好地理解数据。以下是一些数据分析的可视化结果：
- 平均骑行时长 ：对于所有测量指标，休闲骑手的平均骑行时长更高。
- 骑行时间偏好 ：休闲骑手在周末骑行更多，而年度付费会员更喜欢在工作日骑行。
- 骑行高峰月份 ：不出所料，6月