大數據結論如何提高

㈠ 為何要進行數據分析如何提高數據分析的效率

【導讀】數據剖析是指用恰當的統計剖析方法對收集來的很多數據進行剖析，提取有用信息和構成結論而對數據加以具體研究和歸納總結的過程。在實際應用中，數據剖析可協助人們作出判別，以便採取恰當行動。面臨海量數據時，進步數據剖析的功率成為困擾剖析師的難題。那麼，為何要進行數據分析?如何提高數據分析的效率呢?

為何要進行數據分析?

1、評價產品時機

產品構思初期，必要的需求調研及市場調研顯得尤為關鍵。產品時機評價對後期產品設計及迭代都至關重要，甚至說決議了一個產品的未來和核心理念。

2、剖析解決問題

產品出現欠好狀況，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。那麼只要通過必要的數據實驗才幹追溯到問題源頭，進而制定合理的解決計劃，徹底解決問題。

3、支撐運營活動

你這個產品功能上線後作用怎麼樣?A計劃和B計劃哪個更好些呢?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，最牢靠的恐怕就是數據了。曾經我就說過「人是不牢靠的，人們總是樂意相信自己想看見的東西。」只要給出實在、牢靠、客觀的事實——數據，才幹對具體的活動作出最實在的評判。

4、猜測優化產品

數據剖析的成果不只能夠反應出以往產品的狀況，即所謂的後見性數據;也能夠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能夠付諸行動，差異只是先見性數據能猜測未來發生什麼，縮短迭代周期，精雕細鏤。

如何提高數據分析的效率?

一、明晰剖析的意圖

數據剖析的數據源往往龐大且無規矩，這個時分就需要明晰數據剖析的意圖。需要經過數據剖析展現什麼樣的成果。數據需求直接源於最終的剖析結果，如果你現已全面地規劃了要做哪些剖析、產生什麼結果，那麼你將知道數據需求是什麼。

二、剖析思路系統化，邏輯話

在進行數據剖析時，能夠借鑒管理學營銷學等理論知識，打開剖析思路，將數據剖析形成系統化，邏輯化的剖析模式。

三、掌握有效的剖析辦法

熟練掌握數據剖析的一般流程，掌握剖析辦法。理論與實踐相結合，培育數據剖析辦法與數據之前邏輯能力的把控，全面深刻的認識數據的價值，科學進行數據剖析工作。

四、選擇適宜的剖析東西

一個適宜的數據剖析東西是協助數據剖析的利器，但是面臨市場上很多的剖析東西，怎麼才能找到簡略易用的剖析東西似乎成為困擾業務人員的問題。大數據魔鏡作為一款調集數據剖析挖掘一體的可視化軟體，易用性極強，只需簡略拖拽即可完成數據剖析工作。

五、用圖表說話

簡略明晰的圖表能夠協助更好的展現數據結果，發現問題所在。在數據剖析的過程中，圖表能夠協助理清剖析思路，跳出剖析瓶頸。

六、多種可視化展現

跟著信息化的發展，數據井噴時代帶來海量數據，以往一般單調的展現方式現已無法滿足需求。一起，關於企業來說，明晰多元的數據能更好的開掘問題所在，為企業決議計劃帶來科學依據和參閱。大數據魔鏡有500多種可視化效果且烘托速度到達秒級。

七、會集精神有規則的歇息

關於相關業務人員或許大數據剖析師來說，高效專注的剖析時刻是有限的，或許會集在幾個小時內，因此在進行數據剖析工作時應該合理分配時刻，有規則的歇息，放鬆大腦。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「為何要進行數據分析?如何提高數據分析的效率?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

㈡ 如何提高收集數據和分析數據的能力

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。

如何從大數據中採集出有用的信息已經是大數據發展的關鍵因素之一。

想要培養數據分析的能力，可以從兩部分來著手：一是數據分析方法論的建立，二是數據分析從入門到精通的知識學習。

理論：是進行分析的基礎
1）基礎的數據分析知識，至少知道如何做趨勢分析、比較分析和細分，不然拿到一份數據就無從下手；
2）基礎的統計學知識，至少基礎的統計量要認識，知道這些統計量的定義和適用條件，統計學方法可以讓分析過程更加嚴謹，結論更有說服力；
3）對數據的興趣，以及其它的知識多多益善，讓分析過程有趣起來。

實踐：可以說90%的分析能力都是靠實踐培養的
1）明確分析的目的。如果分析前沒有明確分析的最終目標，很容易被數據繞進去，最終自己都不知道自己得出的結論到底是用來幹嘛的；
2）多結合業務去看數據。數據從業務運營中來，分析當然要回歸到業務中去，多熟悉了解業務可以使數據看起來更加透徹；
3）了解數據的定義和獲取。最好從數據最初是怎麼獲取的開始了解，當然指標的統計邏輯和規則是必須熟記於心的，不然很容易就被數據給坑了；
4）最後就是不斷地看數據、分析數據，這是個必經的過程，往往一個工作經驗豐富的非數據分析的運營人員要比剛進來不久的數據分析師對數據的了解要深入得多，就是這個原因。

也可以採用第三方的大數據服務平台，觀向數據是一款整體的數據採集、分析、可視化系統，可以幫助企業品牌發展提供科學化決策。

㈢ 怎樣提高數據分析能力

1、數據支持。任何一個企業品牌要想進入大數據營銷，首先就要制定一個數據收集和整理的要點，明確大數據技術對於企業品牌的營銷發展意義。知道怎樣合法的收集到自己需要的數據，以及後續如何處理這些數據，如何通過這些數據來為企業盈利等等。這些基本的定義是企業開展大數據營銷的第一步。

2、數據使用工具。如果企業已經做好了大數據營銷的准備，並且已經有了自己所需的數據資源。那麼，這時候就需要一定的大數據分析工具了。

3、大數據人才。現在大數據的火爆，自然而然大數據的人才也就十分的稀缺。一個成功的團隊離不開人員的良好配置，大數據人才往往以數據分析人才為主。

㈣ 如何提高數據質量

如何提高數據質量
大數據時代帶來了海量、多樣、非結構化的數據，我們得以進行更加廣泛且深入的分析，但這必須建立在高質量的數據上才有意義。本期以企業級的視角，介紹數據質量的評價、提升與監控。
大數據的時代，數據資產及其價值利用能力逐漸成為構成企業核心競爭力的關鍵要素;然而，大數據應用必須建立在質量可靠的數據之上才有意義，建立在低質量甚至錯誤數據之上的應用有可能與其初心南轅北轍背道而馳。因此，數據質量正是企業應用數據的瓶頸，高質量的數據可以決定數據應用的上限，而低質量的數據則必然拉低數據應用的下限。
數據質量一般指數據能夠真實、完整反映經營管理實際情況的程度，通常可在以下幾個方面衡量和評價：
准確性：數據在系統中的值與真實值相比的符合情況，數據應符合業務規則和統計口徑。常見數據准確性問題如：
與實際情況不符：數據來源存在錯誤，難以通過規范進行判斷與約束;
與業務規范不符：在數據的採集、使用、管理、維護過程中，業務規范缺乏或執行不力，導致數據缺乏准確性。
完整性：數據的完備程度。常見數據完整性問題如：
系統已設定欄位，但在實際業務操作中並未完整採集該欄位數據，導致數據缺失或不完整;
系統未設定欄位：存在數據需求，但未在系統中設定對應的取數欄位。
一致性：系統內外部數據源之間的數據一致程度，數據是否遵循了統一的規范，數據集合是否保持了統一的格式。常見一致性問題如：
缺乏系統聯動或聯動出錯：系統間應該相同的數據卻不一致，缺乏必要的聯動和核對。
及時性：數據在採集、傳送、處理等環節快速支持應用的程度，考察數據的時間特性對應用的滿足程度。及時性關繫到系統能否在規定的時間內獲取到系統需要的特定時間產生的數據，以完成系統功能。常見及時性問題如：
缺乏時效性：未按照規定的數據更新時間要求對數據進行更新。
可用性：用來衡量數據項整合和應用的可用程度。常見可用性問題如：
缺乏應用功能，沒有相關的數據處理、加工規則或數據模型的應用功能，獲取目標數據;
缺乏整合共享，數據分散，不易有效整合和共享。
其他衡量標准再如有效性可考慮對數據格式、類型、標準的遵從程度，合理性可考慮數據符合邏輯約束的程度。此前一項對某企業數據質量問題進行的調研顯示常見數據質量問題中准確性問題佔33%，完整性問題佔28%，可用性問題佔24%，一致性問題佔8%，在一定程度上代表了國內企業面臨的數據問題。
提高數據質量的首要任務是定義一套標准化的數據規范，對具體數據項的定義、口徑、格式、取值、單位等進行規范說明，形成對該數據項的具體質量要求。依託這套規范作為衡量和提高數據質量的標尺，可在數據採集、加工和應用的各環節對關鍵數據項進行預防性或監測性的核檢。廣義的企業級數據字典可以作為數據標准化規范的載體，對企業運營過程中涉及的數據項名稱、業務定義和規則等要素進行收錄、規范和編制，對數據項描述信息進行標准化處理，統一定義對安全性和數據質量的要求，進而為業務運營提供可靠的數據服務、提高整體數據質量奠定基礎。理想情況下廣義的企業級數據字典是完備的，企業各系統全部數據項都被數據字典收錄，不存在同名不同義或同義不同名的情況。與此相對，狹義的數據字典通常是針對單一系統的技術屬性標准，為單一系統的開發和應用服務。
企業級數據字典通常分為三層：數據項、值域和域取值。數據項層面的規范主要包括名稱、業務規則定義、數據安全要求和數據質量要求等。
數據項名稱：包括數據項的中文名稱、英文名稱和英文簡稱，含義不同的數據項名稱不同，物理資料庫應沿用數據字典定義的全局唯一的英文簡稱對欄位命名
業務規則定義：包括數據的業務含義、轉換規則、加工規則等安全元數據：包含數據來源、所有者和訪問許可權等安全要求的定義
數據質量要求：在數據規范定義基礎之上，提出滿足業務需要的數據長度、格式、取值、數據處理、勾稽關系等要求，以此作為數據質量管理的落腳點
值域可細分為代碼域、編碼域、文本域、金額域、數值域、時間域等。例如「出生地」數據項對應值域為「行政區劃」代碼域，引用國家標准GB-T2260-2016《中華人民共和國行政區劃代碼》，對應的域取值為該國標定義的代碼表。再如「借記卡號」數據項對應值域為「19位卡號」編碼域，定義16位卡號和19位卡號兩種編碼方式，不需列舉對應具體的域取值。
數據質量管理是指在數據創建、加工、使用和遷移等過程中，通過開展數據質量定義、過程式控制制、監測、問題分析和整改、評估與考核等一系列管理活動，提高數據質量以滿足業務要求。數據質量管理工作遵循業務引領的原則，確定重點質量管控范圍，並動態調整階段性管控重點，持續優化。可按照「誰創建、誰負責;誰加工、誰負責;誰提供、誰負責」的原則界定數據質量管理責任，由數據流轉環節的各責任方對管轄范圍內的數據質量負責。對數據質量規則優先採取系統程序的自動化控制措施，並盡可能前移管控點，從源頭上控制數據質量。
數據質量監控點通常針對關鍵數據項設置實施，定義數據質量監控規則，生成監控報警，按嚴重性等級分級報告，由相應層級進行處理和響應。關鍵數據項根據經驗判斷，一般影響較廣如涉及多業務條線，或應用於關鍵業務環節如合約簽訂、會計核算、績效分析、產品定價、資金收付等，或應用於內部經營管理、對外信息披露和行業監管要求，例如財務報告數據和新資本協議實施中明確提出的重要指標項。
數據質量監控點的控制手段分為預防型和監測型：
預防性控制防止錯誤數據的產生，一般部署在數據採集點，用於控制手工輸入的源數據，以及批量導入的源數據校驗：
數據輸入校驗：例如貸款利率的輸入校驗;
數據閾值：例如數據非空，數據取值超出值域定義合理范圍，數據格式不符合標准等;
質量控制方式：系統自動校驗/雙人手工復核;
系統校驗方式：強制，如不符合規則無法通過。
監測型控制監測錯誤數據，發現數據質量問題進行報警。一般部署在數據加工和應用環節，驗證數據完整性、一致性和准確性等：
數據輸出校驗：例如貸款余額總分核對
數據一致性：例如交易頭寸與總帳系統記錄的交易頭寸一致
質量控制方式：系統自動校驗
系統校驗方式：非強制，錯誤及差異提示
對選定的關鍵數據項，需定義數據質量規則以及數據質量等級。數據質量等級可利用「閾值」和「容忍度」進行分級：
良好：數據項質量評分高於「閾值」
可容忍：數據項質量評分低於「閾值」，但高於「容忍度」
報警：數據項質量評分低於「容忍度」
嚴重報警：數據項的質量問題將帶來非常嚴重的影響，人工經驗判斷
關鍵數據項監控點的詳細信息應在企業級數據字典中維護更新，與其開發、實施和測試情況保持同步。
在進行數據質量分等級報告及響應糾錯時應遵守如下原則：
及時性。對導致數據質量等級進入「可容忍」、「報警」和「嚴重報警」狀態的數據質量事件能夠及時發現、報告和處理;
規范性：針對分級別的數據質量問題，匯報至利益相關方，配置相應資源;
高效性：數據質量問題，在分級別規定時間內被解決。應按照「可容忍」、「報警」和「嚴重報警」酌情規定響應時間;
有序性。在開展數據質量分等級報告工作時，應有序上報、統一領導、分級負責。
部署在UDP層面的數據質量監控程序實時或定期監測關鍵數據項的質量，對其數據質量進行評分，通過比較該監控點的「閾值」和「容忍度」，將數據質量進行分級，對於非「良好」的評價結果，數據質量監控程序將發送報警消息通知數據質量管理人員。報警消息內容包括問題定位頭文件和具體描述。數據質量管理人員根據報警信息調查問題數據項，驗證報警內容，生成預警信息通知下游用戶，同時填制糾錯工單通知相關責任人員。相關責任人員依據糾錯通知提示的具體內容，開展數據質量問題調查，提出數據質量改進需求和解決方案，由實施運維團隊在數據應用層面修正，或在數據採集和集成層面修正。若糾錯告警問題由數據質量要求過於嚴苛或控制規則錯誤引起，應修改關鍵數據項清單及其相關監控規則，並由實施運維團隊修改或取消已部署的對應監控點。

㈤ 怎樣提升自己的大數據測試經驗

業務篇
1.業務為核心，數據為王
· 了解整個產業鏈的結構
· 制定好業務的發展規劃
· 了解衡量的核心指標
有了數據必須和業務結合才有效果。
需要懂業務的整體概況，摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解。然後根據業務當前的需要，指定發展計劃，從而歸類出需要整理的數據。最後一步詳細的列出數據核心指標（KPI），並且對幾個核心指標進行更細致的拆解，當然具體結合你的業務屬性來處理，找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業務現況的全面掌握非常關鍵。
2.思考指標現狀，發現多維規律
· 熟悉產品框架，全面定義每個指標的運營現狀對
· 比同行業指標，挖掘隱藏的提升空間
· 拆解關鍵指標，合理設置運營方法來觀察效果
· 爭對核心用戶，單獨進行產品用研與需求挖掘
業務的分析大多是定性的，需要培養一種客觀的感覺意識。定性的分析則需要藉助技術、工具、機器。而感覺的培養，由於每個人的思維、感知都不同，只能把控大體的方向，很多數據元素之間的關系還是需要通過數據可視化技術來實現。
3.規律驗證，經驗總結
發現了規律之後不能立刻上線，需要在測試機上對模型進行驗證。
技能篇
1.Excel是否精鑽？
除了常用的Excel函數（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel圖表（餅圖、線圖、柱形圖、雷達圖等）和簡單分析技能也是經常用的，可以幫助你快速分析業務走勢和異常情況；另外，Excel裡面的函數結合透視表以及VBA功能是完善報表開發的利器，讓你一鍵輕松搞定報表。
2.你需要更懂資料庫
常用的資料庫如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL語句的熟練使用，對於資料庫的存儲讀取過程也要熟練掌握。在對於大數據量處理時，如何想辦法加快程序的運行速度、減少網路流量、提高資料庫的安全性是非常有必要的。
3.掌握數據整理、可視化和報表製作
數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有Excel、R、Python等工具。數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現，方便業務方快速分析數據並定位具體問題，實用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.
如果常用excel，那需要用PPT展示，這項技能也需要琢磨透。如果用tableau、FineBI之類的工具做數據可視化，FineBI有推送查看功能，也就是在企業上下建立一套系統，通過許可權的分配讓不同的人看到許可權范圍內的報表。
4.多學幾項技能
大多數據分析師都是從計算機、數學、統計這些專業而來的，也就意味著數學知識是重要基礎。尤其是統計學，更是數據分析師的基本功，從數據採集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計學。
現在社會心理學也逐漸囊括到數據分析師的能力體系中來了，尤其是從事互聯網產品運營的同學，需要了解用戶的行為動向，分析背後的動機。把握了整體方向後，數據分析的過程也就更容易。