如何做好數據

A. 企業如何做好數據挖掘

第一、是商業理解，在我看來，這個商業理解就是要把業務問題轉換成數據挖掘問題，目前數據挖掘的理論概念中，一般都包括分類，聚類，回歸，關聯規則這幾類，這需要對這幾類方法有一定的理解，才能有效地轉換。

第二、數據理解，數據描述了我們的業務，在這一步，我們必須找准對應關系，所面臨的業務問題，有哪些數據可以用，我們做的是定量分析，沒有數據顯然是得不到模型的，知道哪裡數據和業務關系緊密，也能讓我們的分析事半功倍。

第三、數據准備，實際上數據挖掘的大部分工作都在這一步，往往到了這一步就發現理想很美好，但現實很骨感，數據質量令人堪憂，缺失值，異常值接踵而來，這是數據的錯誤，還有為了適應演算法，需要將數據去量綱化，類型轉換，去相關性，降維等等操作，這一步將消耗分析人員大量精力。

第四、建模，這一步需要對演算法理解透徹，要了解數據特徵和演算法特點，才能選擇最優演算法，以及最優參數，很多演算法的使用是有假設條件的，必須仔細掌握，得到的模型才會合理，另外，還要考慮業務需要，如果模型必須能解釋，那就要選擇生成式模型演算法。

第五、評價，就是模型評估了，各種評估指標的側重點是不一樣的，要以最能反應業務的指標為准，另外，評估數據的選擇也很關鍵，要盡可能的模擬實際生產環境，才能評估模型的性能。

B. 如何做好數據加工

大家都知道，在進行數據分析的時候需要先挖掘數據和存取數據，這樣才能夠為數據分析工作打好基礎。但是在一般情況下，數據挖掘出來之後是有很多無用重復的數據的，如果將這些數據直接分析的時候會影響分析結果，這就需要對數據進行加工。如果加工得好，那麼出來後的數據是一個簡潔、規范、清晰的樣本數據。數據加工的步驟通常包括數據抽取、數據轉換、數據計算。下面就跟大家好好普及一下如何做好數據加工。
首先說說數據加工中的數據抽取吧，數據抽取就是對資料庫中現有欄位進行整合加工，這樣就能夠形成分析需要的數據。這種過程就叫做數據抽取。一般來說，數據抽取工作就是欄位拆分、欄位合並、欄位匹配組成。什麼是欄位拆分哦？欄位拆分就是為了截取某一欄位中的部分信息，將該欄位拆分成兩個或多個欄位。然後就是欄位合並，欄位合並就是將若干欄位合成為一個新的欄位，或者將欄位值與文字、數字等組合形成新的欄位。最後就是欄位匹配，欄位匹配就是從具有相同欄位的關聯資料庫中獲取所需數據，一般來說欄位匹配要求原資料庫與關聯資料庫至少存在一個關聯欄位，根據關聯欄位實現批量查詢匹配對應的數據。
接著說說數據轉換。由於不同來源的數據可能存在不同的結構，數據轉換主要指將數據轉換成規范、清晰、又易於分析的結構。一般來說，數據轉換有結構轉換和行列轉換。結構轉換就是在數據分析中，根據不同的業務需求，需要對數據進行結構轉換。並且主要指一維數據表與二維數據表之間的轉換。然後就是行列轉換。這是 在進行數據分析報表時，常常要從不同的維度觀察數據，例如從時間的維度查看匯總數據，或從地區的維度觀查匯總數據，這樣需要把行列數據進行轉換。
最後說說數據計算。有有時候資料庫中沒有我們需要的欄位，需要通過現有欄位進行計算之後才能獲得。我們在進行數據計算的時候主要有簡單計算和日期時間的計算。簡單計算就是對數據值進行加、減、乘、除等運算並產生新的欄位。而日期、時間數據計算就是在企業管理中，經常會涉及到日期和時間數據的管理分析，它也是資料庫中的一類重要數據。
上述的內容就是對於數據清洗工作的具體分析了，大家在進行數據分析的時候一定要注意好上面提到的內容，這樣才能夠做好數據分析，尤其是注意好數據的轉換，這是數據加工中至關重要的內容，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

C. 如何做好數據管理工作

一、認識做好數據管理工作的重要意義，從思想上高度重視數據管理工作
做好數據管理工作對銀行經營管理來說，有著重要的意義。通過培訓，我改變了以前那種「數據管理就是完成信息統計報表報送和數據整理」的膚淺認識，深刻認識到數據管理工作內涵豐富，尤其是大數據分析和渠道建設創新等工作要做好、做深做透不是一件容易的事情，而且做好數據管理工作對銀行意義重大：
從外部來看，做好數據管理工作是滿足信息披露要求的有力保證。目前我國已初步建立了一套規范上市銀行信息披露行為的規章制度,我們要加強數據管理，嚴格按照外部監管部門的統計管理制度要求完成各類統計報表上報、提高數據質量，才能滿足信息披露要求。
從內部來看，做好數據管理工作有助於全面提升銀行核心競爭力.數據管理部門通過對數據的整理加工，分析挖掘,能為領導決策提供有效的數據信息，有力地支持和服務全行業務發展。特別是當前外部對銀行數據質量要求日益嚴格，我行戰略轉型也需要數據管理工作具有扎實的數據基礎和強大的分析能力。
二、了解掌握並執行數據管理相關制度和要求，為做好數據管理工作打下基礎
數據管理工作，除了報送各類數據信息統計報表以外，更重要的工作應該包括對數據信息進行有效加工和數據管控，大數據推廣應用、調研分析等方面。而我們只有學習掌握了數據管理相關制度才能夠正確執行統計管理制度，為提高數據質量打下基礎。
制度學習方面雖然有看似有些枯燥，但這些是我們必須遵守的，從國家層面來看，國家頒布了一系列數據管理相關的法規和辦法，如：《統計法》、《金融統計管理規定》、《銀行業監管統計管理暫行辦法》、《徵信業管理條例》。特別是本次培訓中，柳糾夫副總經理反復強調我們要依法合規開展徵信工作，如果有違反條例規定未按照與個人信息主體約定的用途使用個人信息或者未經個人信息主體同意向第三方提供個人信息，情節嚴重或者造成嚴重後果的，將被有權機關罰款；如構成犯罪，將依法追究刑事責任。「知規才能執規」，商業銀行只有依法進行金融統計工作、規範金融統計活動，才能保證整個金融統計活動有序、有效開展。除了國家頒布的相關法規及辦法以外，我們還要掌握建行內部制定下發的各項制度規定，嚴格遵照執行，保證數據信息質量和客戶信息安全。

D. 專業人士告訴你如何才能做好大數據分析

大數據，想必大家近幾年都有所耳聞或者已經如雷貫耳了，誠然，大數據的的火爆基本上可謂在大城市人盡皆知了，但是大家可能不知道的是，大數據分析得定義或概念到底是什麼。且不說新出的人工智慧，就大數據而言，我們一直在強調大數據的技術，大數據技術其實是我們的暢想而已，而且人工智慧也離不開大數據分析的支撐，但是大數據怎麼去分析呢，如何才能做好大數據分析？一般需要對數據進行獲取、打通、整合、找到規律，以及立即決策。
大數據定義是什麼
很多科學家對於大數據都有一定的定義，比如麥肯錫對於大數據的定義就是「一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。」其實就是將獲取的數據進行打通、整合、找尋規律、立即決策。這樣，通過大數據的分析去找到自己想要的信息。
一、如何進行數據獲取呢？

數據的獲取一般需要找到數據源。一般來說，數據源可分類三類：
1.通過廣告投放來獲得數據
很多的數據都是通過廣告來獲得的，從廣告獲取數據的途徑有很多，比如廣告的展示量，活動頁的點擊率，廣告的來源等方面。很多的公司企業將這些通過廣告獲得的數據作為第三方數據，也存在有些廣告監測公司會這些此數據和人群數據進行整合，通過構建自己的資料庫去給別人進行分析，這樣的公司一般被稱為第三方公司。
2.通過用戶的行為獲取數據
很多用戶的行為也可以從中提取出一些數據，比如某個用戶在購買的理財產品的時候，通過記錄購買的時間、姓名、電話等數據，大體就能夠掌握某一個群體的行為習慣，這些數據可以叫做用戶行為數據。這些數據經常被搜集並且備用。從而為大數據分析提供很多不錯的，有價值的數據。
3.公開數據
公開數據就是我們能夠從各種渠道直接獲取的數據，例如行業協會的數據，或者互聯網行為數據。

二、數據的打通
數據的打通就是利用數據的重要部位的採集整合數據。一般來說，可以通過手機號將一方和三方數據整合，或者利用cookie，或者imei號等將各個方面的數據整合。不過由於現在監管制度對手機號敏感數據的控制，使得很多數據之間的打通存在很大的挑戰。
三、從數據中找尋規律
從數據中找尋規律的目的就是數據清理。清理數據就能夠板數據中的骯臟數據進行清除，從而凈化數據環境，一般來講，把非結構化數據變成結構化數據，這樣方便統計，在數據探索中找尋規律，形成數據分析報告觀點。
四、從數據分析中立即決策
將數據分析報告中的觀點系統化或產品化，目前而言，大部分公司還是會依靠人工決策。
很多人有會問，為什麼需要大數據分析？看上去大數據分析似乎按照這些步驟來，但是從第一步的數據源來說，其實已經反應了大數據的特點，就是雜亂無章，那麼怎麼從這些數據找尋規律，分析的內容和目標是否對應上，就是我們研究分析大數據的意義。對於大數據的分析主題步驟就是上述提到的數據獲取、數據打通、在數據中找尋規律、最後做出決策。希望這篇文章能夠幫助大家更好的了解大數據。

E. 如何做好數據分析

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

F. 如何做好一份數據分析的報告

數據分析工作的後期是需要進行數據分析報告的撰寫的，而數據分析工具也是一個非常重要的事情，我們在進行撰寫數據分析的時候首先需要知道自己報告的類別，確定一下自己寫的數據分析報告是解釋性分析還是探索研究報告。其實不管是什麼報告，都是需要一定的流程和結構的，那麼如何做好一份數據分析報告呢？下面就由小編為大家解答一下這個問題。
首先給大家說一下數據分析報告的結構，一般來說，數據分析報告由標題、目錄，前言、正題、分析結論組成。
先說一下標題，標題是一份報告的文眼，是全篇報告的精華，我們在求學期間寫作文就是如此，沒有一個好的標題就不能夠讓人們有閱讀的慾望。。好的標題讓讀者能毫無偏差地理解這篇分析報告的主要目的，有時可以直接在標題中加入部分或者關鍵性結論達到直達文意的效果。對於標題的技巧有三點，分別是直接在標題中放上報告的結論、提出分析報告的研究問題、中規中矩地寫上研究的主題。
其次說說數據分析報告的目錄。目錄就是提現數據分析報告的整體架構。目錄的意義大家都知道，可以快速查找自己需要的內容。
然後說說前言，前言的要求就是要寫出做這次分析報告的目的和背景、略微闡述現狀或者存在的問題 、通過這次分析需要解決什麼問題、運用了什麼分析思路，分析方法和模型、給出總結性的結論或者效果、給出數據來源。
接著說說正文，正文的要求就是邏輯性強、架構清晰、結論明確等等。現實狀況的給出和論證一定要嚴謹合理，邏輯性強。分析報告的架構體現了分析師的分析思路的框架，一定要顯而易見，符合常識。思路最好不要出現跳躍的地方，以免出現閱讀障礙，令讀者不知所雲。一步一步得出結論，給出觀點。數據的結論一定是要從數據中得出來，要嚴謹的切合數據分析的主題，最好一個分析模塊只給出一個最直接最和主題關聯的分析結論。一個特徵當然可以從多個角度提取出多個觀點和結論，但是一定要選擇和主題相關性最強的那個，不然大量的低相關信息會很容易打亂讀者的思路。
最後說說分析結論，數據報告的分析結論就是文章的精華，是需要好好重視的。一般需要給出合理的建議。
綜上所述，想必大家看了這篇文章以後已經知道了數據分析報告是怎麼寫了的吧。大家在進行撰寫書寫報告的時候一定要列好名單，然後按照步驟來寫，這樣才能夠寫出一個條理明確的報告，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

G. 項目經理怎麼才能做好數據分析工作

現在很多的企業都是比較重視數據分析的，尤其是項目經理。如果一個項目經理掌握了數據分析以後，才能夠對項目有一個精準的決策。但是很多項目經理並不是數據分析專業的，這就需要項目經理更加熟悉和增進數據分析領域的知識了。那麼項目經理怎麼才能做好數據分析工作呢？下面小編會為大家詳細解釋一下。
首先，項目經理需要對業務有一個詳細的理解，而所有的需求來源於業務痛點，作為分析師需要對業務有基礎的理解，當然，這種理解是越深刻越好，了解業務可以通過垂直門戶了解，也可以通過行業的報告進行了解。同時也應該知道業務問題的定義、甲方的職責和義務、乙方的職責和義務、項目的里程碑和驗收標准、項目交付物等具體的內容。
其次就是對數據的探索，所謂數據探索就是圍繞業務問題首先需要整理系統和數據列表，數據探索中在不理解的時候一定要追本溯源，對數據的探索需要對數據來源、設備信息、位置數據進行了解。
然後就是需要注意對數據的提取需要注意，數據探索的基礎上，分析師要形成對數據採集、抽取需求，這時候可以最大效果的和數據工程師團隊配合，這些里，需要建議大家都是數據抽取以寬表為基礎進行多次迭代，把各方數據統一融合到一個或者幾個寬表中，同時寬表要能最大范圍的體現業務指標。以及指標體系通常圍繞業務的KPI來進行構建和拆解。這些都是需要好好注意的。
接著說說數據處理，一般來說，數據工程師按照寬表提取數據後，數據的處理方式根據數據量、業務場景會有不同的方式，不同的數據體量需要用不同的工具進行分析，比如少量數據（小於10w），可以直接使用Excel進行。中等數據（小於100w），可以使用mysql資料庫進行相關的處理計算。大量數據，可以使用python進行文本處理。分析方法也是比較重要的事情，分析方法有-特徵分析法、描述分析法，規則分析法，模型分析法。對於這些方法大家都是需要重視的。牢記這些方法，才能夠做出好的數據分析。
最後就是數據呈現。好的數據分析在解決客戶業務問題的同時還應該讓客戶有一個好的體驗，數據呈現就需要重視報告、規則、模型、流程以及數據介面。重視這些才能夠做好數據分析工作。
以上的內容就是項目經理需要重視的內容，只有熟知和掌握這些內容才能夠做好數據分析從而提好自己的職業含金量。大家在學習數據分析的時候一定要多多學習，尤其是注重培養數據分析的思維，這樣才更好地勝任數據分析領域的工作。

H. 如何做數據分析

數據分析行業應用,一般數據來源：智能手機 感知裝置 物聯網 社群媒體等 雲計算存儲.cda官網有很多行業案例,比如
風能發電業務場景
風力發電機有一個葉片，時間長了就要換，否則不安全，過去這個葉片一般10年換一次，因為沒辦法知道具體產品的使用情況，只能根據以往葉片老化的情況來估算。但這家公司在葉片上裝了感測器，就能檢測每個葉片的具體使用情況了，風大的地方，葉片老化快，可能8年就要換，風力均勻的地方，有些葉片可能用15年，這樣就能節省資本更新的成本了。
而且，過去這家公司只生產設備，這些設備被賣到國外，具體安裝到什麼地方，他是不知道的，有了感測器，公司就能知道這些發電機被安裝到哪裡，這些地方的風力是大是小，一年四季哪天有風哪天有雨，這些數據都可以獲取。根據這些數據，就能知道哪些地區風力資源豐富，有重點地規劃未來市場。傳統的行業利用大數據，就能更好地實現市場預判和銷售提升，分分鍾實現逆襲。

I. 新媒體營銷應該如何做好數據統計呢

首先我們先明白統計數據的意義：

• 了解運營質量

• 預測運營方向

• 控制運營成本

• 評估營銷方案

• 以下是新媒體數據分析基本步驟：

1）設定目的：提煉出最准確清晰的目的

看看為什麼最近公眾號漲粉情況不好——近期粉絲增長緩慢——推廣沒做好——尋找推廣錯誤環節（真正目的）

2）挖掘數據：根據所設立的目的進行針對性的挖掘

3）數據處理：

• 數據剔除：去除掉與目的無關的數據，剔除異常數據（由於平台bug等）

• 數據合並：合並性質相近的數據，eg，合並站內和站外閱讀量

• 數據組合：藉助公式加工原始數據，設計出更適合分析的數據，eg，成交率=成交量/瀏覽量

公式計算種類：

①數據求和：常用於銷售數據，統計總體銷售額，訪問時間等

②計算平均數：通常使用在評測內容平台質量上

③計算比例

④計算穩定性：標准差

⑤條件計算：

4）數據分析

• 流量分析：訪問量、訪問時間、跳出率

• 銷售分析：下單量（包括線上預定線下消費，美團券模式）、支付比例、二次購買比例

• 內容分析：閱讀、轉發、推薦、點贊

• 執行分析：文章撰寫速度、客服響應效率、軟文發布頻率

5）數據總結

• 內部溝通

• 分析結果

• 應用規律

J. 怎樣做好數據調研

一 業務調研

數據倉庫是要涵蓋所有業務領域，還是各個業務領域獨自建設，業務領域內的業務線也同樣面臨著這個問題。所以要構建大數據數據倉庫，就需要了解各個業務領域、業務線的業務有什麼共同點和不同點，以及各個業務線可以細分為哪幾個業務模塊，每個業務模塊具體的業務流程又是怎樣的。業務調研是否充分，將會直接決定數據倉庫建設是否成功。

二 需求調研

了解業務系統的業務後不等於說就可以實施數倉建設了，還需要收集數據使用者的需求，及找分析師、運營人員、產品人員等了解他們對數據的訴求。通常需求調研分下面兩種途徑：

1. 根據與分析師、運營人員、產品人員的溝通獲取需求。

2. 對現有報表、數據進行研究分析獲取數據建設需求。

三 數據調研

前期需要做好數據探查工作，需要了解資料庫類型，數據來源，全量數據情況及數據每年增長情況，更新機制；還需要了解數據是否結構化，是否清洗，是介面調用還是直接訪問庫，有哪些類型的數據，數據結構之怎樣的。

• 數據開發，模型建設之前，先了解數據結構，數據內容，數據特性，對數據有一個整體把控

• 探查一下本次需求能不能實現，怎麼實現，有沒有隱藏bug，數據質量如何