如何開發企業數據

❶ 企業如何有效地進行數據挖掘和分析

經常聽人提到數據分析，那麼數據怎麼去分析？簡單來說，就是針對一些數據做統計、可視化、文字結論等。但是相比來說，數據挖掘就相對來說比較低調一些，這種低調，反而意味著數據挖掘對研究人員的要求要更高一些。
要想將製造數據的價值真正挖掘出來，做到最大化的有用且高效，可從以下三個方面來計劃： 第一步：明確數據採集的源頭，需要對內部現有的儀器設備做一個全面的排查，明確數據採集的時間頻率、採集的關鍵信息點、控制圖分析類型、控制指標、異常處理等信息。
第二步：明確數據的可用性，同時，確保生產製程的穩定性。用於制訂長期戰略決策的數據，必須從長期的維度來挖掘、分析數據，找到最關鍵的數字趨勢，突出值得關注的信息。
第三步：數據價值的衡量指標，對於收集的數據，有哪些衡量指標？這些指標對自上而下和

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❷ 企業如何應用數據挖掘提高企業競爭力

企業應該將數據挖掘視為一大法寶，利用它將數據轉化為商業智能，提高企業的核心競爭力。數據激增是當今社會的一大特性，如何有效的利用數據挖掘方法，從海量信息中提取出有用的模式和規律而不僅僅是「望洋興嘆」，已經成為人們迫切的需求。從投資的角度來看，如果對數據研究所支付的費用少於研究成果所帶來的價值，數據挖掘就值得去做。正如修行的省悟過程一樣，要將數據挖掘引入公司，並非只有一種途徑。我們的最終目的是解決企業的業務問題，為企業提供更大的商機。想要將數據挖掘有效應用到企業主要有四個途徑：1、購買成熟的模型；2、使用行業應用軟體；3、聘請專家實施項目；4、量身定做開發自己的數據挖掘平台。

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❸ 如何建立企業資料資料庫

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❹ 如何搭建大數據分析平台

一般的大數據平台從平台搭建到數據分析大概包括以下幾個步驟：

Linux系統安裝。分布式計算平台或組件安裝。

數據導入。數據分析。一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。

數據建模分析是針對預處理提取的特徵或數據建模，得到想要的結果。結果可視化及輸出API。可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。

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❺ 數據開發是什麼

和軟體開發類似，兩者都要互相用到，彼此交叉。比如銀行的自動取款機系統，就是資料庫開發的典型例子。你會覺得這個應該是軟體開發的寫代碼啊，但是事實上寫代碼只是取款機系統實現的一步而已。資料庫開發分六步：需求分析、概念結構設計、邏輯結構設計、資料庫的物理設計、資料庫的實施、資料庫的運行和維護。寫代碼只是資料庫實施中的一部分，這樣講應該能明白吧。還有像超市的收銀系統，學校的教務系統都是資料庫的例子，光會寫代碼是編不出來的。我目前已經考了資料庫系統工程師，這學期准備考個軟體設計師。兩者的區別是資料庫的語言主要是SQL，軟體設計師則是寫代碼，C、C++ 、Java等
大數據作為時下火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據開發、數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據開發也應運而生。
大數據開發其實分兩種，第一類是編寫一些Hadoop、Spark的應用程序，第二類是對大數據處理系統本身進行開發。第一類工作感覺更適用於data analyst這種職位吧，而且現在Hive Spark-SQL這種系統也提供SQL的介面。第二類工作的話通常才大公司里才有，一般他們都會搞自己的系統或者再對開源的做些二次開發。這種工作的話對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。