
大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)管理的12條鐵則
在大數(shù)據(jù)的時(shí)代,大家都在重視數(shù)據(jù)存儲和一系列大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù),但是很多人忽略了數(shù)據(jù)是需要管理的,沒有經(jīng)過管理的數(shù)據(jù),只能叫數(shù)據(jù),而不能成為信息,無法真正體現(xiàn)出其內(nèi)在價(jià)值。
懂?dāng)?shù)據(jù)技術(shù)再加上知道數(shù)據(jù)該怎么管理,那么很可能就是CDO了。
我今天就來給大家講講如何更有效地管理數(shù)據(jù),先舉個(gè)小例子:管家還是機(jī)器人?
1管家還是機(jī)器人?
假設(shè)你有一天回到家,看到家里非常臟亂,但是工作了一天的你不想自己動手打掃房間,所以你打算花錢請個(gè)管家。
但是管家告訴你,我自己沒辦法幫你打掃,我有一個(gè)辦公室,里面有男清潔工和女清潔工,你需要先給這些清潔工制定一系列制度流程,給他們分配好掃地的區(qū)域,然后這些清潔工需要拿著抹布、笤帚、垃圾桶,到你家去掃地,之后你還需要給這些清潔工評分,因?yàn)槲覀冇蠯PI機(jī)制…
“請管家”實(shí)在是太麻煩,但如果你親自來打掃,沒有專用的工具,有些角落無法打掃干凈。
其實(shí)你不需要專門設(shè)立辦公室,也不需要制定一系列制度流程,不需要準(zhǔn)備抹布、笤帚、垃圾桶,也不用評分,沒有KPI綁定——因?yàn)槟憧梢灾苯诱乙粋€(gè)機(jī)器人!
言歸正傳,對于數(shù)據(jù)治理來說,目前大部分企業(yè)還在沿用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理路線,相當(dāng)于還是在“請管家”,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理方式存在著組織架構(gòu)龐大、管理流程復(fù)雜、人工錄入工作多、管理范圍狹窄等諸多弊端:
1. 組織架構(gòu)龐大
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理需要多個(gè)部門參與,多個(gè)部門之間復(fù)雜的從屬關(guān)系讓數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)變得異常龐大,這樣的組織架構(gòu)在后期維護(hù)和管理上非常不方便,最終影響了數(shù)據(jù)治理任務(wù)分配和執(zhí)行的效率。
2. 管理流程復(fù)雜
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理無論是在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的建立、審批、修訂上,還是在IT任務(wù)分配與數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告的生成上,都需要經(jīng)過一系列復(fù)雜的流程,這些流程的審批與中間的周轉(zhuǎn)大大增加了數(shù)據(jù)治理落地的難度。
3. 人工錄入工作多
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理缺乏平臺和工具的支撐,自動化能力缺失,導(dǎo)致大部分?jǐn)?shù)據(jù)相關(guān)的錄入工作都由人工來完成,涉及到的人員眾多,人工成本過高,效率比較低而且容易出錯,人員管理上也存在一定困難,不利于長期發(fā)展。
4. 管理范圍狹窄
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理最終的結(jié)果往往不盡如人意,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理只能管理DW(數(shù)據(jù)倉庫)中的數(shù)據(jù)而不是全企業(yè)的數(shù)據(jù)。
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理的這些弊端,讓企業(yè)無法真正體驗(yàn)到數(shù)據(jù)管理帶來的收益,企業(yè)應(yīng)該慢慢摒棄傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理這種“請管家”的路線。采用敏捷數(shù)據(jù)管理的方法,尋找適合的“機(jī)器人”,簡化數(shù)據(jù)管理組織架構(gòu)和流程,以自動化方式代替人工錄入,拓寬數(shù)據(jù)管理的范疇。
2選擇掃地機(jī)器人的12個(gè)技術(shù)原則
為實(shí)現(xiàn)敏捷數(shù)據(jù)管理,一方面,企業(yè)應(yīng)該明確數(shù)據(jù)治理的價(jià)值導(dǎo)向,其價(jià)值應(yīng)該體現(xiàn)在幫助企業(yè)管理數(shù)據(jù),打破部門間的壁壘,使數(shù)據(jù)的管理成為日常工作的一部分;
另一方面,更為重要的是,企業(yè)在實(shí)現(xiàn)敏捷數(shù)據(jù)管理的過程中,應(yīng)該以技術(shù)實(shí)踐為核心,利用一系列技術(shù)手段以最小的工作量,幫助業(yè)務(wù)部門明確數(shù)據(jù)脈絡(luò),落地?cái)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,最終管理好企業(yè)內(nèi)的所有數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)企業(yè)級的數(shù)據(jù)管理。
在技術(shù)實(shí)踐上,如何挑選“機(jī)器人”,來實(shí)現(xiàn)敏捷數(shù)據(jù)管理,才是企業(yè)應(yīng)該關(guān)注的重點(diǎn)。
我對企業(yè)數(shù)據(jù)管理過程中應(yīng)該遵循的一系列技術(shù)原則進(jìn)行了如下總結(jié),從技術(shù)上告訴大家如何對“機(jī)器人”進(jìn)行挑選。
這十二個(gè)技術(shù)原則分別是:
我們再來好好看看這個(gè)機(jī)器人的12個(gè)特性每個(gè)是干什么的?
1. 統(tǒng)一管理企業(yè)資產(chǎn)
不會擦地的掃地機(jī)器人,不是好清潔工。一個(gè)合格的掃地機(jī)器人,應(yīng)該能夠把整個(gè)家都收拾整齊,而不只是掃地。
對于敏捷數(shù)據(jù)管理來說,應(yīng)該能夠在技術(shù)上管理企業(yè)內(nèi)部所有資產(chǎn),也就是所有的元數(shù)據(jù)。這是企業(yè)實(shí)現(xiàn)敏捷數(shù)據(jù)管理最基礎(chǔ)、最重要的原則。
目前企業(yè)元數(shù)據(jù)管理的技術(shù)架構(gòu)一般都是基于CWM標(biāo)準(zhǔn),OMG模型規(guī)范體系分為M3,M2,M1,M0四層,CWM標(biāo)準(zhǔn)位于M2層,是一個(gè)偏上層的規(guī)范,這從一定程度上限制了技術(shù)架構(gòu)的擴(kuò)展性,這種元數(shù)據(jù)管理技術(shù)架構(gòu)只能管理企業(yè)數(shù)據(jù)相關(guān)資產(chǎn),并不能管理對象、接口、業(yè)務(wù)、服務(wù)等其他企業(yè)信息。
為了增強(qiáng)技術(shù)架構(gòu)的擴(kuò)展性,實(shí)現(xiàn)對企業(yè)內(nèi)部所有數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理,企業(yè)元數(shù)據(jù)管理技術(shù)架構(gòu)需要基于更底層的規(guī)范,也就是位于OMG模型規(guī)范體系M3層能夠描述CWM標(biāo)準(zhǔn)的MOF規(guī)范,基于MOF規(guī)范的元數(shù)據(jù)管理架構(gòu)能夠幫助企業(yè)擴(kuò)展出其所需要的所有元模型,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)企業(yè)所有資產(chǎn)的統(tǒng)一管理。
2. 自動獲取資產(chǎn)信息
機(jī)器人應(yīng)該能夠通過“采集器”自動獲取主人的指令,而不是所有的指令都要主人通過按鈕來手工控制。
對于企業(yè)來說,要想統(tǒng)一管理所有信息資產(chǎn),還依靠原來人工錄入資產(chǎn)的方式肯定是不行的。
企業(yè)需要從技術(shù)上提供各種自動化能力,實(shí)現(xiàn)對資產(chǎn)信息的自動獲取,包括自動數(shù)據(jù)信息采集、自動服務(wù)信息采集與自動業(yè)務(wù)信息采集等。
這要求企業(yè)使用的數(shù)據(jù)管理工具支持一系列的采集器,并且多采用直連的方式來采集相關(guān)信息。
3. 識別與管理業(yè)務(wù)語義
合格的機(jī)器人要能夠聽懂主人的指令,最好內(nèi)置Siri,能夠人機(jī)對話。
企業(yè)數(shù)據(jù)管理也一樣,很多業(yè)務(wù)的語義十分依賴業(yè)務(wù)人員的人工梳理,難度大效率低,很可能出現(xiàn)因?yàn)槭崂砣藛T沒有及時(shí)梳理,而造成業(yè)務(wù)語義難以被及時(shí)發(fā)現(xiàn)和管理的問題。
未來企業(yè)將會面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型,從非結(jié)構(gòu)化的文檔中,將大部分業(yè)務(wù)語義抽取出來,并統(tǒng)一管理,成為未來的發(fā)展趨勢(比如對于保險(xiǎn)企業(yè)來說,可以利用業(yè)務(wù)語義抽取技術(shù),從相關(guān)文檔中自動識別出短期保險(xiǎn)的定義)。
這種能力可以通過自然語言分析技術(shù)來實(shí)現(xiàn),企業(yè)可以通過綜合多個(gè)材料中對同一業(yè)務(wù)的描述,分析出最新與最廣泛認(rèn)可的業(yè)務(wù)定義,由業(yè)務(wù)人員確認(rèn)之后,識別出業(yè)務(wù)語義,這樣大大減少了業(yè)務(wù)人員的工作量,提升了業(yè)務(wù)人員梳理業(yè)務(wù)語義的積極性。
4. 業(yè)務(wù)語義與技術(shù)關(guān)聯(lián)
合格的機(jī)器人,需要聽懂主人的語言,并根據(jù)主人的不同指示,啟動不同的程序。
對于企業(yè)數(shù)據(jù)管理來說,技術(shù)能弄懂業(yè)務(wù)的前提是技術(shù)與業(yè)務(wù)之間要有對應(yīng),讓企業(yè)能夠通過技術(shù)手段,對業(yè)務(wù)進(jìn)行理解和分析。
目前大部分企業(yè)還是靠人工梳理對應(yīng)業(yè)務(wù)與技術(shù),業(yè)務(wù)部門負(fù)擔(dān)很重,若能夠利用數(shù)據(jù)治理工具提供商的行業(yè)實(shí)踐積累,形成業(yè)務(wù)與技術(shù)的自動關(guān)聯(lián)庫,自動完成業(yè)務(wù)與技術(shù)對應(yīng),將能大大減少業(yè)務(wù)人員的工作量,同時(shí)提升技術(shù)與業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確度,消除業(yè)務(wù)與技術(shù)之間的鴻溝。
5. 從需求開始控制數(shù)據(jù)質(zhì)量
要想讓房間徹底變干凈,這個(gè)機(jī)器人不能只是在房間亂了之后再進(jìn)行打掃,要想真正解決房間衛(wèi)生問題,機(jī)器人需要在主人的日常生活中時(shí)刻提醒主人保持良好的衛(wèi)生習(xí)慣,從根源防止衛(wèi)生問題的出現(xiàn)。
其實(shí)數(shù)據(jù)質(zhì)量一直是企業(yè)的痛點(diǎn),數(shù)據(jù)質(zhì)量不高,分析和挖掘無從談起,但是企業(yè)容易犯一個(gè)錯誤,就是只對已經(jīng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)做檢查,然后再將錯誤數(shù)據(jù)剔除,這種方法治標(biāo)不治本,不能從根本上解決問題。
要想真正解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,應(yīng)該從需求開始,將數(shù)據(jù)質(zhì)量的服務(wù)集成到需求分析人員、模型設(shè)計(jì)人員與開發(fā)人員的工作環(huán)境中,讓大家在日常的工作環(huán)境中自動控制數(shù)據(jù)質(zhì)量,在數(shù)據(jù)的全生命周期中控制數(shù)據(jù)質(zhì)量。
6. 在集成點(diǎn)檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量
合格的機(jī)器人需要對主人日?;顒又械母鱾€(gè)重要時(shí)刻進(jìn)行檢查,比如吃飯之前、睡覺之前等,嚴(yán)格控制主人的衛(wèi)生情況,當(dāng)房間內(nèi)的人數(shù)比較多時(shí),要通過抽查的方式檢查人們的衛(wèi)生情況。
在企業(yè)大數(shù)據(jù)治理過程中,對于大數(shù)據(jù)生產(chǎn)線中的每個(gè)集成點(diǎn),都需要做數(shù)據(jù)質(zhì)量的檢查,嚴(yán)格控制輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
但在企業(yè)實(shí)際場景中,每個(gè)集成點(diǎn)的數(shù)據(jù)量會非常大,把數(shù)據(jù)一條條拿出來做檢查這種傳統(tǒng)方式是行不通的,應(yīng)該先對數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣,根據(jù)抽樣檢查的結(jié)果,決定是否采用這批數(shù)據(jù)。
7. 持續(xù)積累檢核規(guī)則
主人自己在家時(shí),機(jī)器人可以直接根據(jù)主人的生活習(xí)慣制定出檢查規(guī)則,但是當(dāng)有外來客人時(shí),就需要對這些客人進(jìn)行抽查,啟動相關(guān)程序自動制定出檢查規(guī)則并對這些規(guī)則進(jìn)行存儲,形成外來客人的檢查規(guī)則庫。
目前企業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)主要分為外部數(shù)據(jù)和內(nèi)部數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)時(shí)代到來讓各企業(yè)廣泛采購第三方數(shù)據(jù),第三方數(shù)據(jù)的質(zhì)量逐漸成為決定企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素。
對于企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù),可以通過業(yè)務(wù)梳理直接獲得質(zhì)量檢核規(guī)則。
但是對于外部第三方數(shù)據(jù),需要先對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,并應(yīng)用關(guān)聯(lián)算法自動發(fā)現(xiàn)其中的質(zhì)量檢核規(guī)則,并將這些檢核規(guī)則持續(xù)積累,形成外部數(shù)據(jù)的檢核規(guī)則庫。
8. 自動化質(zhì)量評分
無論是主人還是外來客人,進(jìn)入房間之前,都要先在走廊上接受機(jī)器人的衛(wèi)生打分和整改,衛(wèi)生條件合格的人才可以進(jìn)入房間。
在企業(yè)數(shù)據(jù)治理中,應(yīng)該與數(shù)據(jù)采集工具、交換工具相連接,對數(shù)據(jù)湖泊中的數(shù)據(jù)進(jìn)行評分和整改,評分和整改通過的數(shù)據(jù)才能進(jìn)一步進(jìn)入大數(shù)據(jù)平臺。
9. 管理核心數(shù)據(jù)定義
機(jī)器人只需要針對主人身上的關(guān)鍵部位制定相應(yīng)的衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn),就可以大體控制主人的衛(wèi)生情況,并不需要為主人全身各個(gè)部位都制定出專門的衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)。
在企業(yè)數(shù)據(jù)治理中,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是很重要的內(nèi)容,但是建立有效的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)并落地,是有一定難度的,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理的模式需要建立一套規(guī)范數(shù)據(jù)模型,即使企業(yè)實(shí)際數(shù)據(jù)模型中有上萬個(gè)字段,也需要將每個(gè)字段與規(guī)范數(shù)據(jù)模型進(jìn)行比對,這種方式往往難以落地。
其實(shí)只需要在眾多數(shù)據(jù)中挑選出核心數(shù)據(jù),只管理這些核心數(shù)據(jù)定義,依照核心數(shù)據(jù)建立標(biāo)準(zhǔn),就可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)治理的目標(biāo),還能提升數(shù)據(jù)治理的效率。
10. 以數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)添加技術(shù)屬性
合格的機(jī)器人應(yīng)該能夠把所有的衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn),轉(zhuǎn)換為機(jī)器可以理解的語言,比如主人規(guī)定飯桌干凈的標(biāo)準(zhǔn)是飯桌上沒有任何東西,機(jī)器人需要將這條標(biāo)準(zhǔn)翻譯成機(jī)器語言,相當(dāng)于為這條標(biāo)準(zhǔn)增加技術(shù)屬性,比如“if(things() == false)”之類的。
在企業(yè)數(shù)據(jù)治理中,任何一個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),如何沒有對應(yīng)的技術(shù)手段,都將難以落地,所以企業(yè)建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)時(shí),需要加入信息項(xiàng)的英文名稱,來和實(shí)際數(shù)據(jù)庫表中的字段相對應(yīng)。
在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)中加入信息項(xiàng)的英文名稱能給企業(yè)數(shù)據(jù)治理帶來兩方面的好處:
1. 在做模型設(shè)計(jì)的時(shí)候,標(biāo)準(zhǔn)可以直接與模型設(shè)計(jì)工具集成,設(shè)計(jì)模型時(shí)就可以直接引用標(biāo)準(zhǔn)。
2. 對已有系統(tǒng),標(biāo)準(zhǔn)能夠通過英文名稱直接和應(yīng)用系統(tǒng)的相關(guān)字段對應(yīng),自動發(fā)現(xiàn)與不符合標(biāo)準(zhǔn)的字段,并通過元數(shù)據(jù)直接通知給相應(yīng)的系統(tǒng)。
11. 隨業(yè)務(wù)持續(xù)更新數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)
優(yōu)秀的機(jī)器人能夠自動更新衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn),隨著時(shí)間的積累,讓這些衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)越來越符合主人的要求。
對于企業(yè)數(shù)據(jù)治理來說,有很多數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)建立以后,往往只是一套書,沒有根據(jù)企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展及時(shí)做出更新,時(shí)間長了就成為了擺設(shè)。
實(shí)際上,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是需要隨著企業(yè)的業(yè)務(wù)變化而不斷進(jìn)行修訂的,比如在企業(yè)拓展新業(yè)務(wù)的時(shí)候,需要增加相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)去,對于沒有價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn),也要及時(shí)廢棄。
12. 數(shù)據(jù)管理能力服務(wù)化
機(jī)器人是用來為主人“服務(wù)”的,其作用是幫助主人清理房間,而不是來“管理”主人的。
對于企業(yè)數(shù)據(jù)治理來說,數(shù)據(jù)管理服務(wù)化是企業(yè)能否實(shí)現(xiàn)敏捷數(shù)據(jù)管理的重要原則,敏捷數(shù)據(jù)管理強(qiáng)調(diào)企業(yè)把所有的技術(shù)能力全面共享成為服務(wù),并融入到企業(yè)的各個(gè)系統(tǒng)中“幫助”各個(gè)系統(tǒng)控制數(shù)據(jù)質(zhì)量,規(guī)范數(shù)據(jù),而不是對企業(yè)各個(gè)部門的人員進(jìn)行“管理”,這樣就能使數(shù)據(jù)管理融入到各部門人員的工作環(huán)境中,讓大家在日常的工作環(huán)境中自動控制數(shù)據(jù)質(zhì)量。
3敏捷數(shù)據(jù)管理實(shí)戰(zhàn)案例
以上這些原則我們在某個(gè)大型銀行都有落地。 比如管理了所有的元數(shù)據(jù),自動化的獲取了資產(chǎn)信息等等,限于時(shí)間關(guān)系,就不一一贅述。
未來在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)除了要存儲起來,更加重要的是要管理好,相信未來會有更多的企業(yè)重視數(shù)據(jù)的管理。這樣企業(yè)的數(shù)據(jù)湖才能一直清澈下去,而不是成為數(shù)據(jù)沼澤。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10