數據准備的任務有哪些

『壹』 數據分析一般有哪些准備工作

前幾天也和人探討了下數據分析，也順便和你說下，工作流程一般是這樣的： 事前，採集歷史數據，分析數據關聯性，推測可能的模型和影響因子； 事中，採集線上數據，同前和慎期規劃模型作比較，找到實際問題中的亟待解決的問題和模型改善，為進一步產品改進等做可能性、關聯性分析； 事後，歸納數據，發現自己分析的不足、考慮問題的全面性，為接下來的分析工作做經驗儲備； 簡單的塵遲講就是： 在數據分析中，重喚兄敬數據，卻不拘泥於數據；考慮模型，但要動態變化；不能為數據而數據，應該是客觀的評析數據，提出合理的分析結果；不斷在實踐中提升自己的感悟能力，這不是一朝一夕的事。數據既為上，又為己，希望你可以理解。

『貳』 ERP基礎數據需要准備哪些如何管理

在ERP系統中，ERP項目實施成功靠的是三分技術，七分管理，十二分數據。故數據整理十分重要，而整理ERP基礎數據和數據管理是工作量大且很繁瑣的過程。很多人會認為很難，但只要找對數據整理方法和合適的ERP廠家，數據的准備和跟ERP系統的銜接工作就能輕松實現。比如ERP系統中數據管理工作，不僅能處理異常繁雜數據信息，還能保證信息共享同步，提高企業效率。

一、基礎數據

基礎數據主要包括公司的客戶信息、辦公信息、員工信息、賬號許可權等。只要將一條信息錄入系統中，其後可直接對已有信息進行快速復制，再對差異信息就行修改即可，為快速添加相似的信息加快速度。

除了數據的整理之外，ERP系統也十分重視數據安全問題。對於安全性的各個維度我們都做了工作，包括賬號保護、登錄限制、數據加密、數據備份、數據恢復、離線分析、許可權控制、硬體加密等。用戶只管使用，安全性的東西都寫在了代碼里，並都是以許可權性質出現，讓客戶用的省心、舒心、更放心。

『叄』 數據分析一般有哪些准備工作

前幾天也和人探討了下數據分析，也順便和你說下，工作流程一般是這樣的：事前，採集歷史數據，分析數據關聯性，推測可能的模型和影響因子；
事中，採集線上數據，同前期規劃模型作比較，找到實際問題中的亟待解決的問題和模型改善，為進一步產品改進等做可能性、關聯性分析；
事後，歸納數據，發現自己分析的不足、考慮問題的全面性，為接下來的分析工作做經驗儲備； 簡單的講就是：
事前估計，為什麼會有這樣的預測，有什麼樣的數據或是模型支持此分析結果；
事中監測，有哪些突變或是自己尚未前瞻到的異常用戶數據，如何將其融合到新一輪的數據分析中，如何更好的為產品改進服務；
事後總結，在這次事件中有哪些問題，問題的原因出自哪裡，模型的問題還是客觀性或是其他問題，不斷提升自己的數據領悟力； 在數據分析中，重數據，卻不拘泥於數據；考慮模型，但要動態變化；不能為數據而數據，應該是客觀的評析數據，提出合理的分析結果；不斷在實踐中提升自己的感悟能力，這不是一朝一夕的事。數據既為上，又為己，希望你可以理解。

『肆』 數據分析的前期准備有哪些

（1）數據清理：數據清理是數據准備過程中最花費時間、最乏味，但也是最重要的步驟。該步驟可以有效減少學習過程中可能出現相互矛盾情況的問題。初始獲得的數據主要有以下幾種情況需要處理：含雜訊數據、錯誤數據、缺失數據、冗餘數據。
（2）數據集成：數據集成是一種將多個數據源中的數據（資料庫、數據立方體或一般文件）結合起來存放到一個一致的數據存儲(如數據倉庫)中的一種技術和過程。由於不同學科方面的數據集成涉及到不同的理論依據和規則，因此，數據集成可以說是數據預處理中比較困難的一個步驟。目前通常採用聯邦式、基於中間件模型和數據倉庫等方法來構造集成的系統，這些技術在不同的著重點和應用上解決數據共享和為企業提供決策支持。
（3）數據轉換：數據變換是採用線性或非線性的數學變換方法將多維數據壓縮成較少維數的數據，消除它們在空間、屬性、時間及精度等特徵表現的差異。這類方法雖然對原始數據通常都是有損的，但其結果往往具有更大的實用性。數據轉換的方法有數據平滑、數據聚集、數據概化、數據規范化、屬性構造等。
（4）數據歸約：數據經過去噪處理後，需根據相關要求對數據的屬性進行相應處理。數據規約就是在減少數據存儲空間的同時盡可能保證數據的完整性，獲得比原始數據小得多的數據，並將數據以合乎要求的方式表示。數據歸約方法主要有：數據立方體聚集、維規約、數據壓縮、數值壓縮、離散化和概念分層。

『伍』 數據處理的主要任務是

數據處理的主要任務是()

A.數據存儲B.數據加工處理C.數據檢索D.數據傳輸

正確答案：B

主要用到的工具：

pandas：能夠快捷的處理結構化數據。主要有Series（一維數組），DataFrame（二維數組），以及多維數組等數據結大冊老構

matplotlib：繪制數據圖表的python庫。

numpy：python科學計算的基礎包。用於創建多維數組，可以執行元素級計算，也可以直接對數據進行數學運算。