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在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時,這些技能可以幫助您節(jié)省分析時間

現(xiàn)在,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一些企業(yè)的天空。近年來,越來越多的公司認(rèn)識到數(shù)據(jù)分析的價值,并開始致力于大數(shù)據(jù)時代。事實(shí)上,現(xiàn)在一切都被監(jiān)控和測量,創(chuàng)建了大量的數(shù)據(jù)流,通常比公司處理得更快。問題是,從定義上講,大數(shù)據(jù)非常大,因此數(shù)據(jù)收集中的細(xì)微差異或錯誤可能導(dǎo)致重大問題、錯誤信息和不準(zhǔn)確的推斷。對于大數(shù)據(jù)來說,以業(yè)務(wù)為中心的挑戰(zhàn)分析是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的途徑,即確保公司制定數(shù)據(jù)管理策略。然而,有一些技術(shù)可以優(yōu)化您的大數(shù)據(jù)分析,并減少可能滲透到這些大數(shù)據(jù)集中的噪音。

這里有一些技術(shù)提示供參考:優(yōu)化數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)收集是事件鏈的步驟,這最終將導(dǎo)致業(yè)務(wù)決策。確保收集到的數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)興趣指標(biāo)相關(guān)是很重要的。定義影響公司的數(shù)據(jù)類型,并分析如何增加底線的價值。本質(zhì)上,考慮客戶行為及其與您業(yè)務(wù)的關(guān)系,然后使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。存儲和管理數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的一個重要步驟。必須保持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量和分析效率。

去除臟數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析的禍根。這包括不準(zhǔn)確、冗余或不完整的客戶信息,可能會對算法造成嚴(yán)重?fù)p害,導(dǎo)致分析結(jié)果不佳。基于臟數(shù)據(jù)的決策是一個有問題的場景。清理數(shù)據(jù)非常重要,包括丟棄無關(guān)數(shù)據(jù),只保留高質(zhì)量、新的、完整的和相關(guān)數(shù)據(jù)。人工干預(yù)不是理想的例子,而是不可持續(xù)和主觀的,因此數(shù)據(jù)庫本身需要清理。這類數(shù)據(jù)以各種方式滲透到系統(tǒng)中,包括與時間相關(guān)的傳輸,如更改客戶信息或存儲在數(shù)據(jù)島中,這可能會損壞數(shù)據(jù)集。臟數(shù)據(jù)可能會影響明顯的行業(yè),如營銷和潛在客戶生成,但基于錯誤信息的業(yè)務(wù)決策也會對財(cái)務(wù)和客戶關(guān)系產(chǎn)生不利影響。其后果很常見,包括濫用資源、優(yōu)先事項(xiàng)和時間。這個臟數(shù)據(jù)問題的答案是控制措施,以確保進(jìn)入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是干凈的。

具體來說,重復(fù)免費(fèi)、完整、準(zhǔn)確的信息。一些應(yīng)用程序和公司專門從事反調(diào)試技術(shù)和數(shù)據(jù)清理,應(yīng)針對任何對大數(shù)據(jù)分析感興趣的公司。數(shù)據(jù)衛(wèi)生是營銷人員的首要任務(wù),因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量差的連鎖效應(yīng)會大大降低企業(yè)的成本。

為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收入,我們必須花時間確保質(zhì)量足以為決策和營銷策略提供準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)視圖。在大多數(shù)業(yè)務(wù)案例中,標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集來自不同的源和格式。這些不一致性可能會轉(zhuǎn)化為不正確的分析結(jié)果,這可能會極大地扭曲統(tǒng)計(jì)推斷。為避免這種可能性,必須建立并嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化框架或格式。

現(xiàn)在,大多數(shù)企業(yè)都有不同的自治部門,所以許多企業(yè)都有獨(dú)立的數(shù)據(jù)倉庫或孤島。這是一個挑戰(zhàn),因?yàn)閬碜砸粋€部門的客戶信息變更不會轉(zhuǎn)移到另一個部門,所以他們會根據(jù)不準(zhǔn)確的源數(shù)據(jù)做出決定。為了解決這個問題,中央數(shù)據(jù)管理平臺需要整合各部門,以確保數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性,因?yàn)樗胁块T都可以立即訪問任何變化。即使數(shù)據(jù)是干凈的、有組織的和集成的,數(shù)據(jù)隔離也可能是一個分析問題。在這種情況下,數(shù)據(jù)分組是有幫助的,記住試圖實(shí)現(xiàn)分析的目標(biāo)。

在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時,這些技能可以幫助您節(jié)省分析時間(圖1)

這樣就可以分析子組中的趨勢,這可能更有意義和有價值。當(dāng)查看可能與整個數(shù)據(jù)集無關(guān)的高度特定的趨勢和行為時,這尤其正確。數(shù)據(jù)質(zhì)量對大型數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要。許多公司試圖直接使用分析軟件,而不考慮系統(tǒng)中的內(nèi)容。這可能會導(dǎo)致不準(zhǔn)確的推斷和解釋,這可能是一家昂貴和有害的公司。定義良好、管理良好的數(shù)據(jù)庫管理平臺是企業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的重要工具。

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