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3. 数据应用层

数据应用层严格来说不属于数据中台的范畴，但数据中台的使命就是为业务赋能，几乎所有企业在建设数据中台的同时都已规划好数据应用。数据应用可按数据使用场景来划分为以下多个使用领域。

(1) 分析与决策应用

分析与决策应用主要面向企业的领导、运营人员等角色，基于企业的业务背景和数据分析诉求，针对客户拉新、老客运营、销售能力评估等分析场景，通过主题域模型、标签模型和算法模型，为企业提供可视化分析专题。

用户在分析与决策应用中快速获取企业现状和问题，同时可对数据进行钻取、联动分析等，深度分析企业问题及其原因，从而辅助企业进行管理和决策，实现精准管理和智能决策。

在分析专题设计的过程中，首先需要根据不同的业务分析场景，采用不同的分析方法进行数据分析的前期规划，搭建清晰的数据分析框架，如在用户行为分析、营销活动等场景下，会采用5W2H分析法和4P营销理论;在复购客户下降、客单价下降等问题诊断分析场景，需要考虑问题与哪些因素有关，则采用逻辑树分析法。

在数据分析框架构建完成后，结合用户的分析目的，采用不同的分析思路和呈现方式，包括趋势分析、多维分解、漏斗分析、A/B测试、对比分析和交叉分析等。
 

在 7 月份开发者分析机构 RedMonk 的编程语言受欢迎程度排名 中，Python 也从 Java 手中抢走了第二名。不过，RedMonk 将 JavaScript 列为顶级语言。这是 RedMonk 的前两名首次不由 Java 或 JavaScript 组成。

根据电气工程出版物《IEEE Spectrum》的最新流行度排名， Python 已经是最受欢迎的语言 。

虽然 Python 在机器学习和数值计算等不断增长的科技领域获得了广泛的应用，但 Tiobe 首席执行官 Paul Jansen 认为，Python 最近的流行度激增是因为它足够简单，非程序员也能使用，而不是一种只适合高级程序员的语言。

“我相信 Python 的流行与普遍需求有关”，Jansen 写道，“过去，大多数编程活动都是由软件工程师完成的，但现在到处都需要编程技能，而且缺乏优秀的软件开发人员。”

“因此，我们需要一些简单的、可以由非软件工程师处理的东西，需要一些容易学习、编写周期快、部署流畅的东西。Python 满足了所有这些需求。”

RedMonk 的 Stephen O'Grady 对 Python 近年来的崛起有一个稍微不同的解释。

O'Grady 将 Python 与全盛时期的 Perl 相提并论 ，因为 Python 已经成为成千上万个小型项目的“首选语言”和“粘合剂”，同时在数据科学等不断增长的类别中享有很高的采用率。

但正如 Perl 今天所显示的那样(它在 Tiobe 指数中排名第 12 位)，即使是曾经在某些开发者社区中大受欢迎的语言，也会相对迅速地衰落。

同样，Python 的未来也无法保证，它在构建移动和浏览器应用或任何有用户界面的东西方面也有明显的局限性。

（编辑：淮安站长网）

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