
如今,數(shù)據(jù)量越來越大。近年來,企業(yè)已經意識到數(shù)據(jù)分析可以帶來的價值,并且已經開始采用。企業(yè)現(xiàn)在的設備幾乎都在監(jiān)測和測量,并創(chuàng)造了大量的數(shù)據(jù),通常比企業(yè)處理的更快。其問題是,而正因為大數(shù)據(jù)定義為“大數(shù)據(jù)”,所以數(shù)據(jù)收集的小差異或錯誤可能會導致出現(xiàn)重大問題,錯誤信息和不準確的推論。
有了大量數(shù)據(jù),就能夠以業(yè)務為中心的方式來分析它的挑戰(zhàn),實現(xiàn)這一目標的唯一方法就是確保企業(yè)制定數(shù)據(jù)管理策略。
然而,有一些技術可以優(yōu)化企業(yè)大數(shù)據(jù)分析,并最大限度地減少可能滲透這些大數(shù)據(jù)集的“噪點”。這里有五個技術措施:
(1)優(yōu)化數(shù)據(jù)收集
數(shù)據(jù)收集是最終導致業(yè)務決策的事件鏈中的第一步,確保收集的數(shù)據(jù)和業(yè)務感興趣的指標的相關性非常重要。
定義對企業(yè)有影響的數(shù)據(jù)類型,以及分析如何增加價值?;旧希紤]客戶行為,以及這將對企業(yè)的業(yè)務有何適用性,然后使用此數(shù)據(jù)進行分析。
存儲和管理數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析中的重要一步。因此,必須保持數(shù)據(jù)質量和分析效率。
(2)清除垃圾數(shù)據(jù)
垃圾數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)分析的禍患。這包括不準確,冗余或不完整的客戶信息,可能會對算法造成嚴重破壞,并導致分析結果不佳。根據(jù)垃圾數(shù)據(jù)做出的決策可能會帶來麻煩。
清潔數(shù)據(jù)至關重要,涉及丟棄不相關的數(shù)據(jù),只保留高品質的數(shù)據(jù),當前,為了獲得完整和相關的數(shù)據(jù),人工干預不是理想的模式,不可持續(xù)并且受主觀影響,因此數(shù)據(jù)庫本身需要被清理。這種類型的數(shù)據(jù)以各種方式滲透到系統(tǒng)中,其中包括隨時間推移而變化,如更改客戶信息或數(shù)據(jù)倉庫中存儲可能會損壞數(shù)據(jù)集。垃圾數(shù)據(jù)可能會對營銷和潛在客戶生產等行業(yè)產生明顯的影響,但通過基于故障信息的業(yè)務決策,財務和客戶關系也會受到不利影響。其后果也是廣泛的,包括挪用資源,浪費時間和精力。
解決垃圾數(shù)據(jù)難題的方法是確保數(shù)據(jù)進入系統(tǒng)得到干凈的控制。具體來說,重復免費,完整和準確的信息。如今,那些具有專門從事反調試技術和清理數(shù)據(jù)的應用程序和企業(yè),可以對任何對大數(shù)據(jù)分析感興趣的公司進行調查。數(shù)據(jù)清潔是市場營銷人員的首要任務,因為數(shù)據(jù)質量差的連鎖效應可能會大大提高企業(yè)成本。
為了獲得最大的數(shù)據(jù)量,企業(yè)必須花時間確保質量足以準確地查看業(yè)務決策和營銷策略。
(3)標準化數(shù)據(jù)集
在大多數(shù)商業(yè)情況下,數(shù)據(jù)來自各種來源和各種格式。這些不一致可能轉化為錯誤的分析結果,這將會大大扭曲統(tǒng)計推斷結果。為了避免這種可能性,必須決定數(shù)據(jù)的標準化框架或格式,并嚴格遵守。
(4)數(shù)據(jù)整合
大多數(shù)企業(yè)如今組成不同的自治部門,因此許多企業(yè)都有隔離的數(shù)據(jù)存儲庫或數(shù)據(jù)“孤島”。這是具有挑戰(zhàn)性的,因為來自一個部門的客戶信息的更改將不會轉移到另一個部門,因此他們將根據(jù)不準確的源數(shù)據(jù)進行決策。
為了解決這個問題,采用中央數(shù)據(jù)管理平臺是必要的,整合所有部門,從而確保數(shù)據(jù)分析的準確性更高,所有部門的任何變化都可以立即訪問。
(5)數(shù)據(jù)隔離
即使數(shù)據(jù)干凈,將其組織和集成在一起,也可能是分析問題。在這種情況下,將數(shù)據(jù)分成幾組是有幫助的,同時牢記分析正在嘗試實現(xiàn)什么。這樣,可以分析子群體內的趨勢,這些趨勢可能更有意義并具有更大的價值。當查看可能與整個數(shù)據(jù)集可能無關的高度具體的趨勢和行為時尤其如此。
數(shù)據(jù)質量對大數(shù)據(jù)分析至關重要。許多公司試圖采用分析軟件,但卻沒有考慮到進入系統(tǒng)做什么。這將導致不準確的推斷和解釋,可能代價昂貴,并且對企業(yè)造成損害。一個定義明確,管理良好的數(shù)據(jù)庫管理平臺是使用大數(shù)據(jù)分析的企業(yè)不可或缺的工具。
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)的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(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:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(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:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(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:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、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(如接口調用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務價值挖掘 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)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到決策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數(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