收集數據在工作中如何應用

❶ 工作中如何進行數據分析---用數據來發現問題和機會

數據分析怎麼做？做一份數據分析前必須明白數據分析遵循的原則，然後按照常規數據分析步驟進行。
1、數據分析遵循的原則：
① 數據分析為了驗證假設的問題，提供必要的數據驗證；
② 數據分析為了挖掘更多的問題，並找到原因；
③ 不能為了做數據分析而坐數據分析。
2、步驟：
① 調查研究：收集、分析、挖掘數據
② 圖表分析：分析、挖掘的結果做成圖表
3、常用方法：
利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等， 它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。
① 分類。分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。
② 回歸分析。回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。
③ 聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。聚類分析的方法可以學習CPDA數據分析的課程。
④ 關聯規則。關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。
⑤ 特徵。特徵分析是從資料庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。
⑥ 變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。
⑦驗證假設和結果的關系。數據分析的結果是不是合理，是不是符合邏輯要求，是不是和假設的原因一致，為什麼會有結果和假設不相符合的，這些都是最後的報告聽取者可能問的問題，同時也是進行數據分析得到的問題的症結所在。

❷ 如何做好數據分析的數據採集工作

數據分析離不開數據採集。數據採集包括歷史數據的採集和當前市場數據的採集，是科學進行數據分析的基礎。數據採集准確性決定了數據分析的價值。那麼數據採集是怎麼做的呢？一般來說，是需要制定市場研究的計劃、明確數據的來源、明確抽樣方案、明確數據採集方法、做好數據處理分析工作這四項工作。

1.制定市場調研的計劃
在進行數據分析之前，數據採集工作是一項最重要的工作，數據採集的工作能夠解決企業經營中在數據分析中的決策問題。因此很多企業非常重視數據採集，但是數據採集是需要花費大量的金錢人力以及物力，不過數據採集能夠給數據帶來極大的好處，這是因為數據採集能夠給大數據分析帶來極大的好處。所以，在數據採集工作的時候一定要讓資金花到有用的地方，對於每一分錢都有一個清楚的去向。所以，在數據採集的時候一定要控制好成本，在做數據採集工作之前一定要控制到成本，只有做好周密的市場調研計劃，才能夠好好的做好數據採集這一個工作。

2.明確數據來源
在數據採集前，就需要選擇好數據，選擇一些干凈的數據才能夠使得數據分析工作變得更加精準。通常來說，數據的資料一般分為第一手資料和第二手資料。這是根據數據資料的來源不同來決定。什麼是第一手資料呢？第二手資料是什麼呢？第一手資料就是未來某種目的採集所得的原始材料。一般來說，採集第一手資料所需要的費用比較高，但是第一手的資料的准確性很高，這是因為第一手資料的針對性強。第二手資料是指採集的現成資料。現成資料就是包括互聯網上面的信息，各種報刊書本上的資料，還有各類權威機構發布的統計和研究報告等。

3.明確抽樣方案
在一手數據的採集中，許多數據可以直接採集，由於對於成本費用等可控制的要素，以及數據的採集范圍很廣，這樣很難直接獲取全部數據。這時，我們常用抽樣技術對樣本進行調查，並根據樣本統計量估計總量。

4.明確數據採集方法
數據採集方法現在常見的有三種，分別是訪問調查法、實驗法和觀察法。訪問調查法通過訪問代表性的樣本而獲得數據，而觀察法強調非語言方式，這一點和訪問調查法不一樣。觀察法是通過調查人員在進行時和過去時記錄中採集信息。而實驗法可以有效控制調查的環境。這樣在實際項目數據採集中可以根據項目特點、成本費用、時間及精度的要求，從而使用不同的方法。

5.數據處理及分析
在進行數據處理工作時，原始數據收集回來很大概率會出現虛假、錯誤、冗餘等現象，如果直接把這些數據進行預測分析，極大概率會帶來錯誤的分析結論，那麼數據分析就完全沒有了意義。不過只要做好數據處理以及數據分析，就能避免上面出現的現象。而數據的處理是需要運用科學正確客觀的方法，將調查所得的原始資料按調查目的來去粗取精，這樣才能夠做好數據分析。

通過上面的內容，大家已經知道了數據採集是怎麼做的了吧？數據採集程序就是上面提到的5點，分別是制定市場研究的計劃、明確數據的來源、明確抽樣方案、明確數據採集方法、做好數據處理分析工作。只要集齊這些步驟一步一步走下去，那麼數據採集工作就可以更高效率地完成了。希望閱讀完的朋友對你們的職業生涯有一些幫助，這將是我莫大的榮幸！

❸ 大數據時代，數據如何應用

近年來，大數據不斷向世界的各行各業滲透，影響著我們的衣食住行。例如，網上購物時，經常會發現電子商務門戶網站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因為用戶上網行為軌跡的相關數據都會被搜集記錄，並通過大數據分析，使用推薦系統將用戶可能需要的物品進行推薦，從而達到精準營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數據的應用場景。

大數據在醫療行業的應用

大數據讓就醫看病更簡單。過去，對於患者的治療方案，大多數都是通過醫師的經驗來進行，優秀的醫師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由於醫師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數據在醫療行業的深度融合，大數據平台積累了海量的病例、病例報告、治癒方案、葯物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫生通過有效、連續的診療記錄，能夠給病人優質、合理的診療方案。這樣不僅提高醫生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。下面列舉大數據在醫療行業的應用，具體如下。

(1) 優化醫療方案，提供最佳治療方法。

面對數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。藉助於大數據平台，可以搜集不同病人的疾病特徵、病例和治療方案，從而建立醫療行業的病人分類資料庫。如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業研發出更加有效的葯物和醫療器械。

(2)有效預防預測疾病。

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患於未然。通過大數據對於群眾的人體數據監控，將各自的健康數據、生命體征指標都集合在資料庫和健康檔案中。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來賣耐健康服務管理的新趨勢。當然，這一點不僅需 要醫療機構加快大數據的建設，還需要群眾定期去做檢查，及時更新數據，以便通過大數據來預防和預測疾病的發生，做到早治療、早康復。當然,隨著大數據的不斷發展，以及在各個領域的應用，一些大規模的流感也能夠通過大數據實現預測。

大數據在金融行業的應用

隨著大數據技術的應用，越來越多的金融企業也開始投身到大數據應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。下面列舉若干大數據在金融行業的典型應用，具體如下。

(1) 精準營銷。

銀行在純配遲互聯網的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。

(2) 風險管控。

應用大數據平台，可以統一管理金融企業內部多源異構數據和外部徵信數據,更好地完善風控體系。內部可保證數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。

(3) 決策支持。

通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，從而使經營決策更高效、敏捷、精準。

(4) 服務創新。

通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個人與政府提供增值服務,不斷增強金融企業業務核心競爭力。

(5) 產品創新。

通過高端數據分析和綜合化數據分享,有效對接銀行、保險、信託、基金等各類金融產品，使金融做李企業能夠從其他領域借鑒並創造出新的金融產品。

大數據在零售行業的應用

美國零售業曾經有這樣一個傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒並排放在一起銷售，結果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什麼看起來風馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?後來經過分析發現，這些購買者多數是已婚男士，這些男士在為小孩購買尿不濕的同時，會同時為自己購買一些啤酒。發現這個秘密後，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購買的時候更方便，銷量自然也會大幅上升。

之所以講「啤酒-尿布」這個例子，其實是想告訴大家，挖掘大數據潛在的價值，是零售業競爭的核心競爭力，下面列舉若干大數據在零售業的創新應用，具體如下。

(1) 精準定位零售行業市場。

企業想進人或開拓某一區域零售行業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，只有通過項目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個區域流動人口是多少?消費水平怎麼樣?客戶的消費習慣是什麼?市場對產品的認知度怎麼樣?當前的市場供需情況怎麼樣等等，這些問題背後包含的海量信息構成了零售行業市場調研的大數據，對這些大數據的分析就是市場定位過程。

(2) 支撐行業收益管理。

大數據時代的來臨，為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大，而傳統的數據分析大多採集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析，容易忽視整個零售行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。企業在實施收益管理過程中如果能在自有數據的基礎上，依靠一些自動化信息採集軟體來收集更多的零售行業數據，了解更多的零售行業市場信息,這將會對制訂准確的收益策略，贏得更高的收益起到推進作用。

(3) 挖掘零售行業新需求。

作為零售行業企業，如果能對網上零售行業的評論數據進行收集，建立網評大資料庫，然後再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，量化產品價值，制定合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。

❹ 大數據處理在實際生活中有哪些應用

現在越來越多的行業和技術領域需要用到大數據分析處理系統。說到大數據處理，首先我們來好好了解一下大數據處理流程。

1.數據採集,搭建數據倉庫，數據採集就是把數據通過前端埋點，介面日誌調用流數據，資料庫抓取，客戶自己上傳數據，把這些信息基礎數據把各種維度保存起來，感覺有些數據沒用（剛開始做只想著功能，有些數據沒採集， 後來被老大訓了一頓）。

2.數據清洗/預處理：就是把收到數據簡單處理，比如把ip轉換成地址，過濾掉臟數據等。

3.有了數據之後就可以對數據進行加工處理，數據處理的方式很多，總體分為離線處理，實時處理，離線處理就是每天定時處理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,離線處理主要用storm,spark,hadoop,通過一些數據處理框架，可以吧數據計算成各種KPI,在這里需要注意一下，不要只想著功能，主要是把各種數據維度建起來，基本數據做全，還要可復用，後期就可以把各種kpi隨意組合展示出來。

4.數據展現，數據做出來沒用，要可視化，做到MVP，就是快速做出來一個效果，不合適及時調整，這點有點類似於Scrum敏捷開發，數據展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己來畫頁面。

大數據處理在各行業的滲透越來越深入，例如金融行業需要使用大數據系統結合 VaR(value at risk) 或者機器學習方案進行信貸風控，零售、餐飲行業需要大數據系統實現輔助銷售決策，各種 IOT 場景需要大數據系統持續聚合和分析時序數據，各大科技公司需要建立大數據分析中台等等。

❺ 如何讓生產一線的數據採集工作更為高效和輕松

MDC™ (Manufacturing Data Collection & Status Management)是一套用來實時採集、並報表化和圖表化車間的詳細製造數據和過程的軟硬體解決方案。

蓋勒普MDC™ 通過多種靈活的方法獲取生產現場的實時數據(包括設備、人員和生產任務等)，將其存儲在Access , SQL 和 Oracle 等資料庫，並以國內外先進的精益製造(Lean Manufacturing)管理理念為基礎，結合系統自帶的近100種專用計算、分析和統計方法，以25,000多種報告和圖表直觀反映當前或過去某段 時間的生產狀況，幫助企業生產部門通過反饋信息做出科學和有效的決策。

為何需要使用 MDC系統？

MDC™ 可以幫助公司負責生產和設備管理部門的決策者回答很多現時製造方面的疑難問題，從而幫助改善和優化生產工藝過程。這些問題諸如:

◆ 現時生產中正在進行的是哪些工作或生產哪些部件？

◆ 有多少零部件在生產過程中已經報廢？

◆ 誰在進行零部件的生產？哪一班？

◆ 零部件的生產時間如何？

◆ 零部件當前正在哪一台機器上製造？設備是在加工中、故障還是空閑著？

◆ 生產停止的原因是什麼？

◆ 產量是由於哪些原因下降？

◆ 停工時間的成本怎樣？

◆ 生產績效分析。

◆ 等等

所有這些問題的答案都可以從任何一台計算機上顯示出來，並且可以衍生到企業任何一個管理層的細節。例如，一個位於上海總公司的生產主管，可以第一時間 看到蘇州分廠每台設備的生產狀況，包括處於何種狀態，在加工和組裝哪個零部件，哪個人員在操作，正在完成哪個工單以及客戶信息等。這些數據或近期結果都可 以和原來的工作運行情況作對比。生產的實時信息反饋是企業走向全球化的標志之一；實時生產細節的信息，有助於企業的管理，快速決策和提高生產效率。

主要功能

生產數據採集：蓋勒普MDC™ (Manufacturing Data Collection)可以根據您的工作、人員及機器設備這三大主要資源的數據進行收集和生成相應的報表。當有關數據被採集後的幾秒鍾內，所有蓋勒普MDC™ 產生的報表或圖表都能精確地反映生產車間當前的運作狀態 , 並同時向整個企業提供相關的信息資料。例如， 企業MDC聯網的機器 (CNC等) 運行狀態報告可以顯示出當前每台機器的工作狀態：包括可知道是否空閑、狀態設置如何、正在運行中或是出了故障了等等。除此以外，它還可以顯示當前執行任務 的信息和機器的操作者。每一台計算機上安裝的蓋勒普MDC™ 最多能夠同時監測 4096 台數控機床設備。

強大的數據採集和設備監控：將蓋勒普MDC™與您的蓋勒普DNC™ 結合起來，可以使您現存的 DNC 網路對機器設備實現自動的監測。您現有的條形碼讀碼器、DNC 交換機、Flex 系列交換機和 Grizzly 專用網路電纜會支持 蓋勒普MDC™ 的運行。蓋勒普MDC™ 分別支持基於軟體和硬體的機器設備監測或支持同時基於軟體和硬體的混合監測方法。基於軟體的 蓋勒普MDC™ 機器監測方法可以解決很多基於硬體的機器監測方法（如 PLC 裝置）所遇到的問題。蓋勒普MDC的解決方案是開放式的，它很容易安裝，消除你對過度修改 CNC 控制器、失去保修和對未來維護方面的擔心。自動數據採集不但提高了數據的精確度，還極大地將生產人員所需輸入的數據量降到最低。

MDC採集手段：

◆ 紙質表格

◆ 專用工業自動化數據採集儀

◆ 數控設備控制器

◆ 網路上的終端PC（觸摸式和非觸摸式）

◆ 條碼輸入終端

◆ 設備端的工控機界面

◆ PLCs

◆ NC宏指令

◆ 無線PDA/PPC終端

◆ SPC實時數據輸入

◆ 在線檢測終端 ……

通過上述MDC採集手段單獨使用或結合多種方式，以滿足用戶所制定的MDC採集分析需求。