
從規(guī)劃開始,公司or企業(yè)如何入手和實施大數(shù)據(jù)
很多公司的大數(shù)據(jù)規(guī)劃付之闕如,本文將告訴你如何入手和實施。
問題所在
“大數(shù)據(jù)”及高級分析帶來的技術(shù)挑戰(zhàn)與組織挑戰(zhàn),很容易導(dǎo)致企業(yè)采用成本高昂卻低效的解決方法,或就此陷入。
為什么重要
數(shù)據(jù)挖掘正成為日益重要的技術(shù)優(yōu)勢。如果一開始的數(shù)據(jù)規(guī)劃就沒步上正軌,日后在競爭中很可能落于下風。
如何實施
精心制定大數(shù)據(jù)規(guī)劃。好規(guī)劃可推動公司戰(zhàn)略層面的決策,如篩選關(guān)鍵投資和項目取舍。這樣的計劃應(yīng)聚焦三大核心因素:
大數(shù)據(jù)和高級分析帶給企業(yè)的好處毋庸置疑。通過對成功案例的持續(xù)研究,我們發(fā)現(xiàn)一旦大數(shù)據(jù)和分析技術(shù)被深入應(yīng)用,可為企業(yè)帶來比競爭對手高出5到6個百分點的生產(chǎn)力和利潤1。全新的數(shù)據(jù)驅(qū)動型業(yè)務(wù)、對運營方式的透徹了解、更精確的預(yù)測以及更快速的測試等等,的確對企業(yè)很有吸引力。
但是要實現(xiàn)這些目標并不容易。需要大量投入資金,以及管理層的重大承諾。首席信息官強調(diào)要徹底改造數(shù)據(jù)架構(gòu)和應(yīng)用。外部供應(yīng)商大力推銷黑盒子模型的無窮威力,宣稱該模型能通過破解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)找到因果關(guān)系。業(yè)務(wù)經(jīng)理則苦思冥想,堅持要一開始就知道,投入以及給組織架構(gòu)形成的潛在沖擊究竟能夠產(chǎn)生多大的收益。
答案很簡單,就是要扎扎實實地制定規(guī)劃。根據(jù)我們的經(jīng)驗,大多數(shù)公司并沒有花應(yīng)有的時間來創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)、分析、一線工具和員工如何共同創(chuàng)造商業(yè)價值的簡單計劃。該計劃的作用在于提供一種通用語言,讓高管、技術(shù)專家、數(shù)據(jù)科學(xué)家和部門主管能夠一起討論最大的收益來自哪里,并且選擇兩到三個領(lǐng)域著手行動起來。這和管理層制定公司戰(zhàn)略的歷程有著異曲同工之妙。40年前,會制定周全翔實戰(zhàn)略計劃的公司只是少數(shù)。其中一部分領(lǐng)先者取得了卓越的成果。不久之后,大多數(shù)企業(yè)也掌握了當時新出現(xiàn)的計劃制定工具和框架。再說現(xiàn)在,幾乎沒有公司在一開始就制定數(shù)據(jù)和分析計劃。但我們相信,越來越多的高管很快就會意識到,制定大數(shù)據(jù)規(guī)劃是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)潛力必不可少的第一步。
高質(zhì)量戰(zhàn)略規(guī)劃的核心在于,凸顯企業(yè)必須做出的關(guān)鍵決策或取舍,并明確企業(yè)必須優(yōu)先考慮的舉措。例如,哪些業(yè)務(wù)應(yīng)投入最多資金,應(yīng)該強調(diào)更高的收益還是更快的增長,以及需要哪些能力以確保強勁的業(yè)績。在大數(shù)據(jù)和分析計劃推行的初期,企業(yè)應(yīng)該解決類似這樣的問題:選擇需要整合的內(nèi)外部數(shù)據(jù),從一大堆潛在的分析模型和工具中找出最能夠支持商業(yè)目標的那部分,并培育相應(yīng)的組織能力。
成功地做出以上取舍,需要公司高層進行跨部門的戰(zhàn)略對話,以確立投資重點,平衡速度、成本和接受度,并為一線互動創(chuàng)造條件。如果制定的計劃能夠解決這些關(guān)鍵問題,那么實現(xiàn)具體商業(yè)成果的可能性會更大,也可為高管層帶來足夠的信心。
成功的規(guī)劃應(yīng)聚焦于三大核心要素。
數(shù)據(jù)
制定收集和整合數(shù)據(jù)的策略非常關(guān)鍵。企業(yè)忙于收集信息,但是BU橫向或職能部門縱向經(jīng)常出現(xiàn)各自為政的問題。關(guān)鍵的數(shù)據(jù)可能存在于過去的IT系統(tǒng)中,且涵蓋客戶服務(wù)、定價和供應(yīng)鏈等各個領(lǐng)域。關(guān)鍵信息經(jīng)常以非結(jié)構(gòu)化格式散落于公司外部,例如社交網(wǎng)絡(luò)的對話,更加劇了問題的復(fù)雜性。
要讓這些信息成為長期資產(chǎn),通常需要大力投入建設(shè)新數(shù)據(jù)能力。規(guī)劃可以強調(diào),未來需要對數(shù)據(jù)架構(gòu)進行大規(guī)模重組:包括對混亂的數(shù)據(jù)庫進行篩選(將交易從分析報告中剝離出來),創(chuàng)建清晰的“黃金來源”2數(shù)據(jù),并實施能夠有系統(tǒng)地保持準確性的數(shù)據(jù)治理標準。
一種信息在企業(yè)中僅存儲一次,以保證其準確性的做法。
就短期而言,有的企業(yè)可以采用更簡易的方法:將問題外包給數(shù)據(jù)專家,由他們使用云系統(tǒng)軟件整合足夠的數(shù)據(jù),以抓住最初的分析機會。
分析模型
整合數(shù)據(jù)本身并不會創(chuàng)造價值。需要高級的分析模型來實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的優(yōu)化(例如員工排班表或運輸網(wǎng)絡(luò))或預(yù)測(例如航班延誤情況,或根據(jù)購買歷史、在線行為來預(yù)測客戶的需要及行動)。計劃必須能夠識別以下情況:模型可以在哪些領(lǐng)域創(chuàng)造額外的商業(yè)價值,誰需要使用模型,以及模型在組織內(nèi)推廣時如何避免不一致和不必要的數(shù)據(jù)重復(fù)。
和新的數(shù)據(jù)來源一樣,企業(yè)最終會希望將這些模型連在一起,解決跨職能或跨BU的、更大范圍內(nèi)的優(yōu)化問題。事實上,一個計劃可能需要數(shù)據(jù)分析“工廠”,從一系列不斷增加的變量中組合一系列模型,然后實施系統(tǒng)以進行追蹤。雖然模型可能極其強大,但也必須抵御完美分析的誘惑:太多變量將增加復(fù)雜性,讓模型的應(yīng)用和維護變得更加困難。
工具
模型輸出的內(nèi)容可能非常豐富,但是只有當經(jīng)理(很多情況下是一線員工)能夠理解并使用它時,這些內(nèi)容才有價值。太復(fù)雜的輸出可能難以把握,甚至不被信任。企業(yè)需要的是易于使用的工具,能夠?qū)?shù)據(jù)整合到日常的流程,并將模型輸出轉(zhuǎn)換為具體的流程,例如員工排班的清晰界面,呼叫中心的交叉營銷建議,或營銷經(jīng)理作出實時打折決定的方法。很多企業(yè)沒有考慮或規(guī)劃這一步驟,最后發(fā)現(xiàn)經(jīng)理和基層員工不會使用新模型,其有效性自然會大打折扣。
要促進數(shù)據(jù)、模型和工具的發(fā)展,組織能力也是一大關(guān)鍵推手。很多戰(zhàn)略規(guī)劃之所以失敗,原因就在于組織缺乏實施的能力。因此,如果組織缺乏合適的人才或能力,大數(shù)據(jù)計劃的結(jié)果很可能會令人失望。企業(yè)需要一張路線圖,按照合理的規(guī)模和構(gòu)成來建設(shè)人才庫。最好的計劃還將進一步講述如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)家、分析建模師和一線員工,讓他們在新的富含數(shù)據(jù)和工具的環(huán)境下發(fā)揮自身才華并努力實現(xiàn)更好的業(yè)績。
具備這些要素后,企業(yè)就可以制定綜合的大數(shù)據(jù)計劃(見下圖)。當然,不同行業(yè)在分析方法、決策支持工具和業(yè)務(wù)價值的來源等細節(jié)上皆有所不同。但值得注意的是,所有行業(yè)都具有結(jié)構(gòu)相似性:絕大多數(shù)企業(yè)都需要為主要的數(shù)據(jù)整合活動制定計劃。這是因為,很多最具價值的模型和工具(如下圖右邊顯示)在建立時會越來越多地使用海量的數(shù)據(jù)來源(如下圖左邊顯示)。一般來說,這些來源將包括來自客戶(或病人)、交易或運營的內(nèi)部數(shù)據(jù),以及來自價值鏈或在線合作伙伴的外部信息。此外,未來還可能來自內(nèi)嵌于物體的傳感器。
為了建立一個優(yōu)化治療和住院系統(tǒng)的模型,一家醫(yī)療保健行業(yè)的企業(yè)可能需要整合一系列患者和人口信息、藥品效果數(shù)據(jù)、醫(yī)療設(shè)備投入以及醫(yī)院的成本數(shù)據(jù)。而一家運輸企業(yè)可能需要整合實時定價信息、GPS和氣象資料以及員工的勞動生產(chǎn)率,以預(yù)測哪些航線、船只和貨物組合能夠產(chǎn)生最高的經(jīng)濟效益。
根據(jù)我們的經(jīng)驗,大數(shù)據(jù)規(guī)劃要引起總部高層領(lǐng)導(dǎo)的注意,包括確定投資重點、平衡速度和成本、確保一線員工認可。這些內(nèi)容聽上去很耳熟,因為它們也是很多戰(zhàn)略計劃的組成部分。但是大數(shù)據(jù)和高級分析規(guī)劃還有一些重要的不同之處。
1. 投資重點和業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的匹配
制定大數(shù)據(jù)規(guī)劃的一個普遍難題是如何將不同領(lǐng)域的交易、運營和客戶互動等數(shù)據(jù)整合起來。整合工作能夠帶來強有力的商業(yè)判斷,但是要建立新的數(shù)據(jù)架構(gòu)、開發(fā)盡可能多的模型和工具,其投入巨大,因此應(yīng)有所選擇。對于低成本、高銷量的零售商,可以通過門店銷售數(shù)據(jù)來預(yù)測庫存和勞動力成本,以維持低價。而與之相比,高端、高水平服務(wù)的零售商則需要進行更高的投資并對客戶數(shù)據(jù)進行匯總,以推廣客戶忠誠度項目,吸引客戶選擇利潤更高的產(chǎn)品,并提供定制服務(wù)。
就微觀層面而言,這是選擇投資重點所面臨的挑戰(zhàn):兩種方法聽上去都不錯,事實上也完全符合企業(yè)各自的業(yè)務(wù)需求。可想而知,這些方法也吸引了其他零售商的注意。那么在資源缺乏的情況時,如何在這些可能性(或其他可能性)中做出選擇?
在確定投資重點時,沒有什么能夠代替高管團隊的積極參與。在一家消費品公司,首席信息官通過大數(shù)據(jù)、建模和培訓(xùn)等建立了價值創(chuàng)建潛在來源的熱圖,范圍涵蓋了公司所有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的投資選擇。這份熱圖讓公司高管獲得了扎實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),啟發(fā)他們開展討論并進行明智的取舍。盡管討論成果并不是一份完整的計劃,但一定是計劃成功的開始。
再來看一家大型銀行的例子。為了解決一個市場問題,該銀行建立了一支由首席信息官、首席市場官和BU負責人組成的團隊。銀行家們對直接營銷活動的結(jié)果表示不滿,因為成本居高不下,新產(chǎn)品的接受度卻令人失望。他們發(fā)現(xiàn)問題的核心在于各自為政的市場營銷方法。單個BU對客戶的財務(wù)背景和偏好不加考慮,向銀行所有客戶群推銷多種產(chǎn)品。那些可能最需要投資服務(wù)的客戶獲得的卻是存款產(chǎn)品的信息,反之亦然。
為了解決這個問題,高管團隊決定收集企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的所有信息,包括收入水平、產(chǎn)品歷史、風險檔案等方面的數(shù)據(jù)。中央數(shù)據(jù)庫讓銀行能夠有針對性地向客戶提供他們可能更需要的產(chǎn)品或服務(wù),從而提高了業(yè)務(wù)點擊率和營銷活動的效益。很多企業(yè)都會需要強大的計劃流程來凸顯類似的投資機會,并推動高管層拿出應(yīng)有的參與度。
2. 平衡速度、成本和接受度
對于那些“擁有”企業(yè)數(shù)據(jù)和分析策略的高管而言,自然而然的反應(yīng)是迅速開啟行動模式。一旦確定了某些投資重點,就不難找到開發(fā)相關(guān)應(yīng)用和算法模型經(jīng)驗的軟件及分析供應(yīng)商。和內(nèi)部開發(fā)的定制模型相比,這些套裝系統(tǒng)(包括定價、庫存管理、勞動力排班等)價格便宜,且易于安裝。但是它們畢竟不能和根據(jù)實際業(yè)務(wù)案例創(chuàng)建的應(yīng)用相比,很難充分調(diào)動起經(jīng)理們的積極性。系統(tǒng)有沒有結(jié)合具體行業(yè)和企業(yè)的業(yè)務(wù)特點,這在很大程度上決定了數(shù)據(jù)項目是否會成功。因此,為了盡量平衡可承受的成本和在現(xiàn)實業(yè)務(wù)中實施的速度(包括容易忽視的風險和組織敏感度),需要給計劃第二個維度。
忽略這一步驟的代價是什么,請看一家試圖提高小企業(yè)核保業(yè)務(wù)的銀行的經(jīng)歷。分析團隊希望趕緊采取行動,因此匆匆忙忙建立了一個模型,但缺少計劃流程,也沒有讓充分了解業(yè)務(wù)的關(guān)鍵利益相關(guān)方參與進來。這個模型在理論上的測試很成功,但是實際上完全不可行,銀行為此損失慘重。管理層希望從頭再來,要求BU領(lǐng)導(dǎo)重新嘗試。修改后的模型建立在較為完整的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,其架構(gòu)反映出不同客戶細分的差異,因此預(yù)測能力更好,最終減少了損失。這個例子告訴我們,大數(shù)據(jù)規(guī)劃面臨的管理挑戰(zhàn)至少和技術(shù)挑戰(zhàn)一樣大,沒有捷徑可走,必須付出努力,讓業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)專家通力合作,找出問題所在。
一家貨運公司的關(guān)鍵問題是如何在新數(shù)據(jù)/分析工具的潛在收益和業(yè)務(wù)風險之間找到平衡。當數(shù)據(jù)專家提議使用和客戶行為、定價和排班等相關(guān)的新模型時,由于已經(jīng)習慣于現(xiàn)有的運營導(dǎo)向模型,高級經(jīng)理們表示反對,且特別提出,昂貴的新數(shù)據(jù)方法是否會擾亂順暢的排班操作。數(shù)據(jù)經(jīng)理于是在一個區(qū)域試點了開發(fā)原型(使用少量數(shù)據(jù)組和初步的電子表格分析),這才消除了大家的擔憂。有時候,確實有必要采取 “奔跑之前先學(xué)走路”的戰(zhàn)術(shù)以達到平衡,這也可以是計劃的一個組成部分。一家健康險公司面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)則是緩解內(nèi)部利益相關(guān)方的擔憂。公司設(shè)計的黑盒子模型在檢測歷史數(shù)據(jù)時,能夠非常準確地識別高于平均住院風險的慢性病患者。但臨床總監(jiān)認為,不能單靠一個不透明的分析模型來確定哪些患者應(yīng)該接受昂貴的預(yù)防性治療方案。最終,該保險公司選擇了一個更為簡單和透明的數(shù)據(jù)和分析方法,在當前實踐的基礎(chǔ)上進行了改進,但是犧牲了一些準確性,結(jié)果可能使更多患者有資格接受治療。在數(shù)據(jù)規(guī)劃的早期提出不同意見并進行權(quán)衡,可以節(jié)約時間,避免慘重損失。
最終,有些規(guī)劃工作需要在降低成本的愿望(通過標準化)和反映業(yè)務(wù)現(xiàn)狀的需求(通過組合數(shù)據(jù)和建模)之間找到平衡點。就零售行業(yè)而言,企業(yè)擁有獨特的客戶基礎(chǔ),有不同的定價方式來優(yōu)化銷量和利潤,也有著日常的銷售模式和庫存需求。比如,一家零售商很快以低成本建立了一套標準化的推薦商品模型3, 然后為網(wǎng)絡(luò)渠道制定了具體的推薦方案。但是,為了開發(fā)更加成熟的模型來預(yù)測區(qū)域性和季節(jié)性的購買模式并優(yōu)化供應(yīng)鏈運營,這家零售商必須從社交媒體上收集非結(jié)構(gòu)化的消費者數(shù)據(jù),選擇內(nèi)部的運營數(shù)據(jù),同時按產(chǎn)品和門店的概念定制預(yù)測算法。一個平衡的大數(shù)據(jù)規(guī)劃需要這樣的組合方法。
基于分析客戶購買歷史的算法,一種預(yù)測客戶可能購買的下一個產(chǎn)品或服務(wù)的模型。
3. 確保重視一線部門的參與度和能力培養(yǎng)
一家航空公司在大力投入開發(fā)新的定價工具之后,發(fā)現(xiàn)收益管理分析師的生產(chǎn)效率仍然低于預(yù)期。問題出在哪里呢?工具太過復(fù)雜,沒有人用得來。另一家健康險公司則出現(xiàn)了不同的問題,醫(yī)生們抵制一種使治療方案更經(jīng)濟的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。他們表示,如果非要使用這種新系統(tǒng),就必須為某些疾病提供能夠維持患者信任的治療方案,這一點他們認為非常重要。
出現(xiàn)這些問題的企業(yè)忽視了大數(shù)據(jù)規(guī)劃的第三個要素:調(diào)動組織的積極性。正如我們在描述大數(shù)據(jù)規(guī)劃的基本要素時所說的,計劃的第一步是建立一線主管能夠理解的分析模型。這種模型必須和易于使用的決策支持工具(可以稱之為制勝工具)相連接,并通過流程讓經(jīng)理們對模型輸出運用自身經(jīng)驗進行判斷。雖然少數(shù)分析方法(例如基本的銷售預(yù)測)是自動化的,只需要有限的一線員工參與,但大多數(shù)分析方法如果沒有管理層的支持就不會成功。
上述航空公司重新設(shè)計的定價工具的軟件界面,僅僅包括主要航線上競爭對手和產(chǎn)能利用率方面10—15種規(guī)則驅(qū)動的原型。一家零售商的情況與此類似,如果他們的商品價格比競爭對手網(wǎng)站上的價格高,就會出現(xiàn)提醒買家注意的信號,并允許買家自行定價。另一家零售商的經(jīng)理現(xiàn)在能根據(jù)以往的銷售數(shù)據(jù)、天氣預(yù)報和計劃好的特賣活動,用平板電腦預(yù)測一天內(nèi)每小時所需要的店員人數(shù)。
創(chuàng)建這種員工易于使用的工具僅僅是第一步。關(guān)注有效實施所需的組織能力也非常重要。多數(shù)公司認為,95%的大數(shù)據(jù)投入應(yīng)該用于數(shù)據(jù)本身和建模。但是很多經(jīng)理并沒有很強的分析背景,如果不能培養(yǎng)一線經(jīng)理的能力并進行相關(guān)培訓(xùn),這些投入很可能收不到效果。因此大數(shù)據(jù)計劃的一條基本規(guī)律是,數(shù)據(jù)/建模和培訓(xùn)的投入是一半對一半。
部分投入應(yīng)該用于培養(yǎng)“雙模”經(jīng)理,他們既懂業(yè)務(wù),又深諳如何運用數(shù)據(jù)和工具做出更好、更有分析依據(jù)的決策。有這樣的能力傍身,經(jīng)理自然盼望有用武之地。企業(yè)還應(yīng)該建立獎勵機制,吸引分析能力強的業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)擔任數(shù)據(jù)工作負責人,并鼓勵部門之間傳播點子。一家快遞公司發(fā)現(xiàn)分析型人才散落在各個部門里,于是將他們集中在一起,為全公司提供服務(wù)。
計劃制定以后,執(zhí)行就比較容易了:可以按部就班地整合數(shù)據(jù)、啟動試點項目、創(chuàng)建新工具并展開培訓(xùn)。在推動業(yè)務(wù)價值的清晰愿景下,不太可能遇到資金問題或內(nèi)部抵制。當然,隨著時間的推移,最初的計劃到了將來也會有所調(diào)整。事實上,大數(shù)據(jù)和分析的一個主要益處就在于,您現(xiàn)在能學(xué)到以前聞所未聞的業(yè)務(wù)知識。
這可能和戰(zhàn)略規(guī)劃又有著相似之處。在很多組織中,正規(guī)的年度“教科書式” 戰(zhàn)略規(guī)劃流程已轉(zhuǎn)變?yōu)槌掷m(xù)性、參與更廣泛的動態(tài)流程。數(shù)據(jù)和分析計劃太重要了,不可能束之高閣。但這是明天才要面對的問題。現(xiàn)在的狀況是,大數(shù)據(jù)規(guī)劃尚付之闕如。高管層的行動越快,企業(yè)就越有可能從數(shù)據(jù)中獲取真正的競爭優(yōu)勢。
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
LSTM 模型輸入長度選擇技巧:提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)家族中,長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其解決長序列 ...
2025-07-11CDA 數(shù)據(jù)分析師報考條件詳解與準備指南? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時代浪潮下,CDA 數(shù)據(jù)分析師認證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數(shù) ...
2025-07-11數(shù)據(jù)透視表中兩列相乘合計的實用指南? 在數(shù)據(jù)分析的日常工作中,數(shù)據(jù)透視表憑借其強大的數(shù)據(jù)匯總和分析功能,成為了 Excel 用戶 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我們誠摯通知您,CDA Level I和 Level II考試大綱將于 2025年7月25日 實施重大更新。 此次更新旨在確保認 ...
2025-07-10BI 大數(shù)據(jù)分析師:連接數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的價值轉(zhuǎn)化者? ? 在大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能(Business Intelligence,簡稱 BI)深度融合的時代,BI ...
2025-07-10SQL 在預(yù)測分析中的應(yīng)用:從數(shù)據(jù)查詢到趨勢預(yù)判? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時代,預(yù)測分析作為挖掘數(shù)據(jù)潛在價值的核心手段,正被廣泛 ...
2025-07-10數(shù)據(jù)查詢結(jié)束后:分析師的收尾工作與價值深化? ? 在數(shù)據(jù)分析的全流程中,“query end”(查詢結(jié)束)并非工作的終點,而是將數(shù) ...
2025-07-10CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:從報考到取證的全攻略? 在數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的今天,數(shù)據(jù)分析師已成為各行業(yè)爭搶的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢性檢驗:捕捉數(shù)據(jù)背后的時間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中,單樣本趨勢性檢驗如同一位耐心的偵探,專注于從單 ...
2025-07-09year_month數(shù)據(jù)類型:時間維度的精準切片? ? 在數(shù)據(jù)的世界里,時間是最不可或缺的維度之一,而year_month數(shù)據(jù)類型就像一把精準 ...
2025-07-09CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認證考試中,Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗:數(shù)據(jù)趨勢與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中,準確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢變化以及識別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師認證作為國內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析能力認證 ...
2025-07-08LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對策略? 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變體,憑借獨特的門控機制,在 ...
2025-07-07統(tǒng)計學(xué)方法在市場調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場調(diào)研是企業(yè)洞察市場動態(tài)、了解消費者需求的重要途徑,而統(tǒng)計學(xué)方法則是市場調(diào)研數(shù) ...
2025-07-07CDA數(shù)據(jù)分析師證書考試全攻略? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當下,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動力,數(shù)據(jù)分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數(shù)據(jù)分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師考試作為衡量數(shù)據(jù)專業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉(zhuǎn)日期:解鎖數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技能? 在數(shù)據(jù)處理與分析工作中,數(shù)據(jù)格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準確性的基礎(chǔ) ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師視角:從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師:開啟數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素的今天,數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)價值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03