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做大數據分析時,這幾個技巧可以幫你節省分析時間

作者: | 時間:2021-08-09 16:03:41

現在,數據已經成為一些企業的“天空”。近年來,越來越多的公司認識到了數據分析的價值,并開始投身于大數據時代。事實上,現在一切都在被監視和測量,創造了大量的數據流,通常比公司能夠處理的更快。問題是,從定義上講,大數據很大,所以數據收集中的細微差異或錯誤可能導致重大問題、錯誤信息和不準確的推斷。對于大數據而言,以業務為中心的挑戰分析是實現這一目標的途徑,即確保公司制定數據管理戰略。然而,有一些技術可以優化您的大數據分析,并小化可能滲透到這些大數據集的“噪音”。這里有一些技術提示供參考:優化數據收集和數據收集是事件鏈的步,這終會導致業務決策。重要的是要確保收集的數據與業務興趣指標相關。定義影響公司的數據類型,并分析如何為底線增加價值。從本質上講,考慮客戶行為及其與您的業務的關系,然后使用這些數據進行分析。存儲和管理數據是數據分析中的一個重要步驟。必須保持數據質量和分析效率。去除臟數據是大數據分析的禍根。這包括不準確、冗余或不完整的客戶信息,這些信息可能會對算法造成嚴重損害,導致分析結果不佳?;谂K數據的決策是一個有問題的場景。清理數據至關重要,包括丟棄無關數據,只保留高質量、新、完整和相關的數據。人工干預不是一個理想的范例,是不可持續和主觀的,因此數據庫本身需要清理。這種類型的數據以各種方式滲透到系統中,包括與時間相關的傳輸,例如更改客戶信息或存儲在數據島中,這可能會損壞數據集。骯臟的數據可能會影響市場營銷和潛在客戶生成等明顯行業,但基于錯誤信息的業務決策也會對財務和客戶關系產生不利影響。其后果很普遍,包括濫用資源、優先事項和時間。這個臟數據問題的答案是控制措施,以確保進入系統的數據是干凈的。具體來說,重復免費、完整和準確的信息。一些應用程序和公司專門從事反調試技術和數據清理,這些方法應該針對任何對大數據分析感興趣的公司。數據衛生是營銷人員的首要任務,因為數據質量差的連鎖效應會大大降低企業的成本。為了使數據方面的收入化,必須花費時間來確保質量足以為決策和營銷策略提供準確的業務視圖。在大多數業務案例中,標準化數據集來自不同的源和格式。這些不一致可能轉化為不正確的分析結果,這可能極大地扭曲統計推斷。為了避免這種可能性,必須建立并嚴格遵守數據的標準化框架或格式?,F在,大多數企業都有不同的自治部門,所以許多企業都有獨立的數據倉庫或“孤島”。這是一個挑戰,因為來自一個部門的客戶信息變更不會轉移到另一個部門,因此他們將根據不準確的源數據做出決策。為了解決這一問題,中央數據管理平臺需要整合各部門,以確保數據分析的準確性,因為所有部門都可以立即訪問任何更改。即使數據是干凈的、有組織的和集成的,數據隔離也可能是一個分析問題。在這種情況下,將數據分組是有幫助的,記住分析試圖實現的目標。通過這種方式,可以分析子組中的趨勢,這可能更有意義和價值。當查看可能與整個數據集無關的高度特定的趨勢和行為時,這一點尤其正確。數據質量對于大型數據分析至關重要。許多公司嘗試直接使用分析軟件,而不考慮系統中的內容。這會導致不準確的推斷和解釋,這可能是昂貴的和有害的公司。定義良好、管理良好的數據庫管理平臺是企業進行大數據分析必不可少的工具。

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