為什麼會缺乏數據分析呢

⑴ 為什麼要做數據分析

1、增收益

最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。

下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。

⑵ 冗餘分析為什麼缺少資料庫

數據分析
資料庫冗餘數據分析

雨墨軒
原創
關注
0點贊·5681人閱讀
這是之前的文章了，以前在網路放著，發現各種的不方便，今天就拉了過來，讀者閱過的就…………無視吧：）

資料庫設計時需要考慮的一個問題是：由於各種原因導致的數據冗餘，也就是在資料庫中同一個信息由多於一個的存儲，其弊端顯而易見，有以下幾種：
1、 浪費存儲資源；

2、 在維護資料庫時，耗費更多的時間與空間，具體體現在插入，修改，刪除等操作；

但是，冗餘數據的存在也有其有利的一面：

1、 保證數據安全；

2、 提高性能；

數據冗餘具體體現在物理層面以及邏輯結構層面。

資料庫物理層面的冗餘指資料庫存儲的硬體資源的冗餘，邏輯結構層面的冗餘是指包括表、記錄、欄位、屬性值以及索引、數據字典中的冗餘，由於資料庫邏輯實現的基礎是各種硬體資源，所以物理層面的冗餘影響資料庫邏輯結構的設計，並且邏輯結構層面的冗餘最終會體現在物理層面上。

在設計資料庫時，冗餘表和冗餘記錄很常見，像臨時表（常用於復雜關系運算），一些可以通過其他表中數據通過函數運算得到的欄位等。

屬性冗餘包括不同表屬性以及同表屬性冗餘，不同表屬性冗餘常用於解決建立表與表之間的聯系，同一表中的屬性冗餘應該盡力避免。

為了度量冗餘度，規范化理論把關系分成以下幾級：

第一範式：設 R 是一個關系模式，如果 R 中的每一個屬性 A 的值域中的每個值都是不可分解的，則稱 R 是屬於第一範式的，記作 R ∈ 1NF。

第二範式：如果關系 R ∈ 1NF，並且 R 中每一個非主屬性完全函數依賴於任一個候選碼，則 R ∈ 2NF。

地三範式：如果關系 R ∈ 2NF，並且 R 中每一個非主屬性對任何候選碼都不存在傳遞函數依賴，則 R ∈ 3NF 。

隨著時間發展，以後又提出了BCNF範式、4NF、5NF等。

最後給出關系資料庫之父E.F.Codd提出的關系型資料庫設計的十二個基本准則：

1、 信息准則：關系資料庫中的所有信息都應在邏輯層上用表中的值顯式的表示。

2、 保證訪問准則：依於表名，主鍵和列名，保證能以邏輯方式訪問資料庫中的每個數據項。

3、 空值的系統化處理: RDBMS支持空值（不同於空的字元串或空白字元串，並且不為0）系統化的表示缺少的信息，且與數據類型無關。

4、 基於關系模型的聯機目錄：資料庫的描述在邏輯上應該和一般數據採用同樣的方式，使得授權用戶可以使用查詢一般數據所用的關系語言來查詢資料庫的描述信息。

5、 合理廣泛的子語言准則：一個關系系統可以具有幾種語言和多種終端使用方式（表格填空方式，命令方式等）。但是必須有一種語言，它的語句可以表示為具有嚴格語法規定的字元串，並能全面的支持以下功能：數據定義，視圖定義，數據操作，完整約束，授權，事物控制。

6、 視圖更新准則：所有理論上可更新的視圖也應該允許由系統更新。

7、 高階的插入，更新和刪除：把一個基本關系或導出關系作為一個操作對象進行數據的檢索以及插入，更新和刪除。

8、 數據的物理獨立性：無論資料庫的數據在存儲表示上或存取方法上做任何變化，應用程序和終端活動要都保持邏輯上的不變性。

9、 數據的邏輯獨立性：當基本表中進行理論上信息不受損害的任何變化時，應用程序和終端和終端活動都要保持邏輯上的不變性。

10、 數據完整的獨立性：關系資料庫的完整性約束必須是用數據子語言定義並存貯在目錄中的，而不是在應用程序中加以定義的。至少要支持以下兩種約束：實體完整性：主鍵中的屬性不允許為NULL ； 參照完整性：對於關系資料庫中每個不同的非空的外碼值，必須存在一個取自同一個域匹配的主鍵值。

11、 分布的獨立性：一個RDBMS應該具有分布獨立性。用戶不必了解資料庫是否是分布式的。（無論資料庫是否有部分處於復雜多重環境中）

12、 無破壞准則：若RDBMS有某種低級語言，這一低級語言不能違背或繞過完整性准則以及高級關系語言表達的約束。

⑶ 製造業數據分析存在哪些問題

製造業數據缺乏整合與利用的現象較為突出

在生產、質檢、管理等各個環節，製造行業都在產生著龐大的數據量。由於內部信息系統之間缺乏統一的平台對數據進行關聯、整合及聯通，導致產銷存等各環節無法協同工作，難以完全釋放數據的真正價值。

製造業數據普遍缺乏分析與可視化處理能力

目前，多數製造企業還在用傳統的電子看板以及報表，最終輸出的結果是包含了大量數據的表格，無法實時、直觀的呈現當前的業務狀態。而且，由於製造生產過程、質量、成本管理都通過手工形式完成，所以很難與生產系統、管理系統的最新數據進行同步，也就無法生成實時性數據洞察。

傳統手工的數據分析方式對員工的工作造成了重大的負擔

報表的製作要和大量的數據打交道，過程非常繁瑣，不僅對於專業能力提出了一定的需求，也很容易產生人為的錯誤。很多企業一到月末，數據報表的編制甚至會佔用員工80%以上的工作時間。對員工的工作造成了很大的負擔。

關於製造業數據分析存在哪些問題，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑷ 數據分析(一)——數據分析思維

  上篇文章我們初步介紹了 數據分析的概要 ，大概 從數據分析現在的應用現狀 、 數據分析的概念 、 數據分析的分析方法 、 為什麼要學習數據分析 以及 數據分析的結構層次 等幾方面給大家介紹了數據分析，讓大家初步對數據分析有一個大概的了解。這篇文章具體的給大家介紹數據分析中最為核心的技術之一—— 數據分析思維 的相關內容。

  作為新手數據分析師或數據運營，在面對數據異常的時候，好多小夥伴都會出現：「好像是A引起的」 ，「好像也和B渠道有關」，「也可能是競爭對手C做了競爭動作」等主觀臆測。面對數據報表，也不知道應該從產品維度、時間維度、地域維度還是渠道維度去拆分。很顯然，這樣的思維是亂的，所以做數據分析很重要的一點是： 要具備結構化的分析思維 。接下來給大家介紹數據分析的三種核心思維——結構化、公式化、業務化。

  在日常的生活中，當我們針對一個問題進行分析時，分析的思路總是一團亂麻？分析到一半就進行不下去了，或者分析完了也得不出一個結論，效率是極其低下的。具體的如圖所示：

  但是對於一個專業的數據分析師來說，他會針對一個問題進行系統的剖析，很快就會形成一種由點到線、由線到面、由面到體的一種思維過程，很快就會得出一個很好的結論，效率及其高的。具體思維過程如圖所示：

  針對這個案例，如果我們在沒有介紹結構化之前，大部分工作人員的分析過程如下所示：

  通過應用以上的結構化的過程，以上案例的原因分析過程的思維導圖如圖所示：

  結構化很方便，並且很容易應用在實際的數據分析中，然而，結構化分析也會存在一定的問題。接下來，給大家介紹另外一種數據分析思維的方法——公式法。

  正如以上所說結構化有一些弊端，包括：不夠數據，而且難免有發散的缺點。針對這個缺陷，數據分析思維的另外一種方式——公式法應用而生。公式法可以 上下互為計算 、且 左右呈關聯 ，另外公式法最為核心的就是： 一切結構皆可優化 直到最小不可分割。具體的公式法包括：

  具體的思維導圖如圖所示：

  我們之前提到過，公式法在分析過程中主要包括+、-、x、÷，那麼我們在實際分析問題中，分別在情況下應用這四種符號呢？各種符號的具體應用如下：

  我們通過應用上面介紹的公式法來分析上面提到的案例，過程如下：

  這就是我們常用的公式法，通過我們之前介紹的結構化、公式法可以解決一些我們經常用到的一些問題，但是還有一些問題通過這兩種分析方法解決不了。因此，需要還需要另外的一種數據分析方法——業務化。接下來，給大家詳細介紹業務化。

  我們首先引入以下一個案例：

  拿到這個問題，我們的思維大概是從這幾個點進行分析的：

  如果，我們這樣分析、考慮一個問題，可能會存在一定的問題：我們沒有將 單車的損耗因素 考慮進去，這或許會對我們後期投放的決策有很大的影響。如果我們有了業務化的思維，我們就不會有這個錯誤。業務的思維對於數據分析師來說是至關重要的，這里大概做一介紹，下篇文章我們會詳細介紹數據分析的業務相關的內容。
  從上面的介紹可以看出：如果我們分析問題僅僅是通過結構化+公式化，那麼我們就會感覺道理懂了很多，但離分析水平大成，總還差了那麼一些。不知道原因在哪裡？因此對於缺乏業務話的數據分析師來說，他們僅僅是為分析而分析，卻沒有深入理解業務，這也就是我們經常說的不接地氣，好的數據分析思維，本身應該也是具備業務思維。
  每當你分析一個問題時候，你應該反思你的分析貼不貼合業務，即：

  我們再看一個案例

  正常來說，我們一般分析的原因如下：

  如果我們用用結構化思考+公式化將其問題拆解，獲得的最終分析論點。很多時候，這個分析論點是 現象 。數據是某個結果的體現，但 不代表原因 。如果我們是數據分析師，我會設立哪些指標。另外，就是換位思考，假如我是參不其中的人，我會怎麼考慮或者會有哪些行為？其實，我們用業務化的方式分析數據就是將結構化思維通過公式法將其轉變為結構化數據，最後通過業務化的方法將其轉變為結構化業務數據。具體過程如下：

  這是個人通過學習做的一張思維導圖，僅供參考，大家還可以完善：

  通過上面介紹的三種核心思維方法，這只是框架型的指引。實際應用中也應該借劣思維的技巧工具，達到四兩撥千金的效果。並且，它們應該足夠簡單和有效。接下來，給大家介紹幾種常用的分析方法： 象限法 、 假設法 、 對比法 、 二八法 、 指數法 、 多維法 、 漏鬥法 。

  其實，我們日常生活中，象限法用的還是挺多的，我們首先看一張圖來對象限法有一個大概的印象。

  多維法在日常的分析中應用的還是挺多的。以下就是一個多維法的應用：

  我們在用多維法進行數據分析時，可以從以下角度進行分析：

  多維法一般包括 鑽取 、 上卷 、 切片 、 切塊 、 旋轉 等各種方法，具體如圖所示：

  在介紹假設法之前，首先引入一個案例：

  我相信的大家的回答會有很多，但是最恰當的回答是：雖然非洲這個地方我並不熟悉，但眾所周知非洲的情況，那麼現在我得考慮炎熱的情況…。其實很多時候，數據分析是沒有數據可明確參考的：比如新進入一個市場，公司開拓某樣產品。老闆讓你預測一年後的銷量，戒者產品的數據基礎非常糟糕，你根本拿不到數據。這就需要我們用假設法。
  假設有這么一個案例需要你分析其原因：

  其實，我們可以 假設活動是有效的 。然後進行以下的分析：

  我們對這個問題進一步深入：

  其實假設法核心： 是一種啟發思考驅勱的思維 ，另外其優點在於當沒有直觀數據或者線索能分析時，以假設先行的方式進行推斷，這是一個論證的過程。這種方法更多是一種思考方弅，假設—驗證—判斷。但是，在用假設法的時候我們必須要注意：不止可以假設前提，也能假設概率或者比例，一切都能假設，只要自圓其說即可。接下來給大家介紹指數法。

  指數法在日常生活中應用很廣泛的，比如：

  很多時候，我們有數據，但不知道怎麼應用。就是因為缺乏了一個有效性的方向。這個方向可以成為目標指數。通過將數據加工成指數，達到聚焦的目的。其中的指數法主要包括： 線性加權 、 反比例 、 log法 。很多時候，這幾種方法主要應用於Excel做數據分析的時候。
  其實，指數法的核心是： 一種目標驅動的思維 。其優點是：目標驅動力強，直觀、簡潔、有效。對業務有一定的指導作用。一旦設立指數，不易頻繁變動。另外其中的應用在於：與假設法不同的是：假設法是缺乏有效的數據，指數法是無法利用數據而將其加工成可利用的。當我們要用指數法的時候必須要注意的是：指數法沒統一的標准，很多指數更依賴經驗的加工。接下來，給大家介紹二八法。

  其實二八法是不常用的，讓我們看一下二八法：

  其實二八法的核心是： 一種只抓重點的思維 。其中的優點有：和業務緊密相關，和KPI更緊密相關。幾乎花費最少的精力就能達到不錯的效果，性價比很優。應用很廣，主要包括：二八法則存在於幾乎所有的領域，所以這種分析思維沒有局限。但是當我們在用二八法中必須要注意的是：在條件允許的情況下，數據分析依舊不能放棄全局，否則會讓思路變得狹隘。接下來，給大家介紹對比法。

  有一位數據分析師曾經說過：「好的數據指標，一定是比例戒者比率。好的數據分析，一定會用到對比。」，這也說明對比法在數據分析中的重要性。接下來，我們給出一個案例：

  我們在給出一個案例：

  對比法將以上的分析做一個思維導圖如下：

  漏鬥法是我們經常用的數據分析法，以下就是漏鬥法的分析結果：

  數據分析中的一個典型的案例： 啤酒與尿布 。那麼，為什麼啤和尿布放在一起呢？

  我們在日常生活中都有數據分析的案例。比如：

  總之，我們應該在實際生活中去練習數據分析的思維。

  從上篇 文章 開始，我們開始了介紹數據分析，本篇文章主要是為大家介紹了數據分析思維，主要給大家介紹了數據分析的三種核心思維方式：結構化、公式化以及業務化。另外還介紹了幾種核心的思維分析技巧，主要包括：象限法、多維法、對比法、假設法、指數法、二八法、對比法以及漏鬥法。最後還介紹了在業務中如何鍛煉自己的數據分析思維。下一篇文章會給大家介紹數據分析中的業務。生命不息，奮斗不止，我們每天努力，好好學習，不斷提高自己的能力，相信自己一定會學有所獲。加油！！！

⑸ 詳解為什麼需要做數據分析

有人說，老闆要看數據;也有人說，VC投資需要;也有人說，公司運營需要... 產生數據需求的原因有很多，我想現實中大多數人做數據還是為了獲得產品的客觀現狀並有所為的。(我能這樣想，大概是因為我是個樂觀的孩子吧?)
事實上，數據分析的原因大概如下幾點：
1、評估產品機會：產品構思初期，必要的需求調研及市場調研顯得尤為關鍵。產品機會評估對後期產品設計及迭代都至關重要，甚至說決定了一個產品的未來和核心理念。
2、分析解決問題：產品出現不良狀況，肯定是存在緣由的。不可能憑空想像臆造問題，必須尊重客觀現實。那麼只有通過必要的數據試驗才能追溯到問題源頭，進而制定合理的解決方案，徹底解決問題。
3、支持運營活動：你這個產品功能上線後效果怎麼樣?A方案和B方案哪個更好些呢?諸如此類的問題，都牽涉到一個「標准」的問題。評判一個問題的好壞，最可靠的恐怕就是數據了。以前我就說過「人是不可靠的，人們總是願意相信自己想看見的東西。」只有給出真實、可靠、客觀的事實——數據，才能對具體的活動作出最真實的評判。
4、預測優化產品：數據分析的結果不僅可以反應出以往產品的狀態，即所謂的後見性數據;也可以給出產品未來時間段內可能會遇到的問題，即所謂的先見性數據。一個真正的數據指標必須是可付諸行動的。後見性和先見性的數據都可以付諸行動，區別只是先見性數據能預測未來發生什麼，縮短迭代周期，精益求精。

⑹ 制約大數據發展的三大因素

1. 優質可用數據缺乏

在具體的領域或行業內，我國普遍未形成成型的數據採集、加工、分析和應用鏈條，大量數據源未被激活，大多數數據擁有者沒有數據價值外化的路徑。比如，各醫療健康類應用收集了大量的數據，但沒有像Sermo.com那樣面向醫葯公司售賣數據。與國外相比我國的政府、公共服務、農業應用基本缺位，電信和銀行業更缺少與外部數據的碰撞。

2.技術與業務的鴻溝

大數據行業發展至今，技術與業務之間依然存在巨大著鴻溝。首先，就是數據分析技術本身。數據源企業為實現數據價值變現，嘗試多種方法，甚至自己組建數據分析團隊，可是數據分析是個技術活，1%的誤差都會極大地影響市場份額，術業有專攻，數據變現還是需要專業的數據分析人才來實現。

3.人才難覓

我們國家大數據發展最大的優勢就是市場大，最大的劣勢恰巧就是缺乏相應人才，人才缺乏的程度非常嚴重。首先在國際市場方面，我們要跟國外公司爭人才，然而國外大數據行業同樣十分火熱。而不論在國內還是國外，跟企業競爭人才都是一項艱巨的事業，比如在世界上最好的大學之一的美國普林斯頓大學，想找數學家也是非常困難，人才很容易被大公司挖走，每年都有非常好的數據分析人才被企業挖走。所以人才難覓不只是口頭說說，更是一個亟待解決的問題。

關於制約大數據發展的三大因素，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

以上是小編為大家分享的關於制約大數據發展的三大因素的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑺ 傳統企業里開展數據分析到底缺少什麼

傳統企業里開展數據分析到底缺少什麼

在搜索引擎、綜合門戶、社交網路、即時通訊及電子商務等以互聯網長尾經濟模式運作的企業中，數據分析一直備受關注。這些企業走在數據分析技術和應用的前沿，不斷革新基礎數據架構，積累了海量的數據，擁有龐大的數據團隊，在其相對精準定位的業務領域內不斷深化數據分析相關應用實踐。

可是在傳統行業的企業里，雖然對在管理與經營決策中應用數據分析手段越來越受到重視，但是與互聯網公司相比，傳統企業數據分析應用的深度和效果還遠遠不夠。那麼在傳統企業里開展數據分析到底缺少什麼呢？以下根據在傳統企業長期實踐的經驗，羅列一些個人感受。

首先，企業里最不缺少的是數據分析工具。近幾年來，我們驚奇的發現在接觸的很多案例里，企業往往已經擁有一個甚至多個數據分析工具，比如早已購買了主流的商業智能套件或數據分析與數據可視化工具。這說明企業已經意識到數據分析的重要性，可是錯誤以為購買一套先進的商業智能或數據分析工具，有一個在運行數據分析平台就跨入了數據分析時代。

其次，傳統行業里缺乏對數據分析的普遍重視。除了少數精細化管理的企業，很多傳統企業以人治為主，認為日常業務已經瞭然於胸而不需要數據分析。還有一些企業認為數據分析僅面向高層管理，花費大量預算上馬的商業智能/經營決策系統，卻僅定位為面向高層管理人員提供少量高度匯總的數據(體現為KPI看板等)，不能起到輔助管理決策的效果，更不能跟蹤管理決策的落實並促進經營決策的開展。而高層管理者往往並不使用專門為他構建的系統。

再次，與互聯網公司相比，傳統企業缺少專業的數據分析人員，缺乏數據獲取與分析技能。在大多數傳統企業里沒有專門的數據部門、崗位或角色，管理與運營決策的數據需求往往由IT部門承擔，而很多企業的IT部門也是建構不完整，技能以IT體系規劃運維為主。因此企業數據缺乏足夠的能力規劃與落實數據分析工作。

然後，傳統企業往往缺乏確立數據分析工作的重點。與互聯網公司相比，除了在用戶量和數據量方面無法與互聯網公司之外，在傳統企業中普遍存在著經營范圍廣、組織機構龐大、管理層級多、業務邏輯復雜等特點，在集團化經營的企業更是存在多個業務板塊及復雜的控股關系等問題，這些復雜情況是短小精悍、精準定位的互聯網公司所遠遠不能比擬的。試圖在傳統企業里全方位開展數據分析工作的挑戰是非常巨大的，即使在同一企業里也不存在單一有效的分析對象、分析模式和分析手段，因此傳統企業開展數據分析工作必須根據一段時期所面臨的管理及經營問題有效識別核心的數據分析需求，缺乏重點的數據分析工作既不現實也缺乏效用。

再後，我們發現在傳統企業里往往缺乏有效獲取數據的手段。傳統企業里核心業務系統一般超過一二十個，資料庫系統類型各異，資料庫實例數量多，同時還擁有大量的手工維護數據文件。在一個中等規模的業務系統里往往超過1000張表，更別說有些核心業務系統還是封閉的系統，從業務資料庫中直接提取業務數據的難度非常大，幾乎等同於恢復完整的業務邏輯。因此很難以較低的成本在短時間內有效集成數據，很多企業即使建立了數據倉庫，也無法完全滿足數據獲取的需求。

最後，傳統企業缺少對數據資產的全面掌握。因股權、歷史、業務等原因，很多集團化經營或擁有龐大營銷網路的企業未採取集中式系統，業務系統和資料庫還分別部署在異地的、獨立的下屬組織機構或終端店面，而管理和經營決策、產品和市場戰略的職能卻在集團總部、營銷總部和業務板塊子集團、區域管理機構等。不掌握核心數據資產的事實與管理和經營決策的職能需求之間存在的矛盾，是數據分析工作的首要障礙，很多該類型的企業為獲得管理和經營分析所需數據，只能通過手工收集下屬提交的數據填報報表來實現，數據分析工作的范圍、深度和效率極其不足。

因此，在傳統企業的管理及經營決策中全面普及數據分析的技術和應用，尚且任重而道遠，而互聯網公司津津樂道的大數據等領域的應用，當前階段在傳統企業里更是遙不可及。

以上是小編為大家分享的關於傳統企業里開展數據分析到底缺少什麼的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨