为什么会缺乏数据分析呢

⑴ 为什么要做数据分析

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

⑵ 冗余分析为什么缺少数据库

数据分析
数据库冗余数据分析

雨墨轩
原创
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这是之前的文章了，以前在网络放着，发现各种的不方便，今天就拉了过来，读者阅过的就…………无视吧：）

数据库设计时需要考虑的一个问题是：由于各种原因导致的数据冗余，也就是在数据库中同一个信息由多于一个的存储，其弊端显而易见，有以下几种：
1、 浪费存储资源；

2、 在维护数据库时，耗费更多的时间与空间，具体体现在插入，修改，删除等操作；

但是，冗余数据的存在也有其有利的一面：

1、 保证数据安全；

2、 提高性能；

数据冗余具体体现在物理层面以及逻辑结构层面。

数据库物理层面的冗余指数据库存储的硬件资源的冗余，逻辑结构层面的冗余是指包括表、记录、字段、属性值以及索引、数据字典中的冗余，由于数据库逻辑实现的基础是各种硬件资源，所以物理层面的冗余影响数据库逻辑结构的设计，并且逻辑结构层面的冗余最终会体现在物理层面上。

在设计数据库时，冗余表和冗余记录很常见，像临时表（常用于复杂关系运算），一些可以通过其他表中数据通过函数运算得到的字段等。

属性冗余包括不同表属性以及同表属性冗余，不同表属性冗余常用于解决建立表与表之间的联系，同一表中的属性冗余应该尽力避免。

为了度量冗余度，规范化理论把关系分成以下几级：

第一范式：设 R 是一个关系模式，如果 R 中的每一个属性 A 的值域中的每个值都是不可分解的，则称 R 是属于第一范式的，记作 R ∈ 1NF。

第二范式：如果关系 R ∈ 1NF，并且 R 中每一个非主属性完全函数依赖于任一个候选码，则 R ∈ 2NF。

地三范式：如果关系 R ∈ 2NF，并且 R 中每一个非主属性对任何候选码都不存在传递函数依赖，则 R ∈ 3NF 。

随着时间发展，以后又提出了BCNF范式、4NF、5NF等。

最后给出关系数据库之父E.F.Codd提出的关系型数据库设计的十二个基本准则：

1、 信息准则：关系数据库中的所有信息都应在逻辑层上用表中的值显式的表示。

2、 保证访问准则：依于表名，主键和列名，保证能以逻辑方式访问数据库中的每个数据项。

3、 空值的系统化处理: RDBMS支持空值（不同于空的字符串或空白字符串，并且不为0）系统化的表示缺少的信息，且与数据类型无关。

4、 基于关系模型的联机目录：数据库的描述在逻辑上应该和一般数据采用同样的方式，使得授权用户可以使用查询一般数据所用的关系语言来查询数据库的描述信息。

5、 合理广泛的子语言准则：一个关系系统可以具有几种语言和多种终端使用方式（表格填空方式，命令方式等）。但是必须有一种语言，它的语句可以表示为具有严格语法规定的字符串，并能全面的支持以下功能：数据定义，视图定义，数据操作，完整约束，授权，事物控制。

6、 视图更新准则：所有理论上可更新的视图也应该允许由系统更新。

7、 高阶的插入，更新和删除：把一个基本关系或导出关系作为一个操作对象进行数据的检索以及插入，更新和删除。

8、 数据的物理独立性：无论数据库的数据在存储表示上或存取方法上做任何变化，应用程序和终端活动要都保持逻辑上的不变性。

9、 数据的逻辑独立性：当基本表中进行理论上信息不受损害的任何变化时，应用程序和终端和终端活动都要保持逻辑上的不变性。

10、 数据完整的独立性：关系数据库的完整性约束必须是用数据子语言定义并存贮在目录中的，而不是在应用程序中加以定义的。至少要支持以下两种约束：实体完整性：主键中的属性不允许为NULL ； 参照完整性：对于关系数据库中每个不同的非空的外码值，必须存在一个取自同一个域匹配的主键值。

11、 分布的独立性：一个RDBMS应该具有分布独立性。用户不必了解数据库是否是分布式的。（无论数据库是否有部分处于复杂多重环境中）

12、 无破坏准则：若RDBMS有某种低级语言，这一低级语言不能违背或绕过完整性准则以及高级关系语言表达的约束。

⑶ 制造业数据分析存在哪些问题

制造业数据缺乏整合与利用的现象较为突出

在生产、质检、管理等各个环节，制造行业都在产生着庞大的数据量。由于内部信息系统之间缺乏统一的平台对数据进行关联、整合及联通，导致产销存等各环节无法协同工作，难以完全释放数据的真正价值。

制造业数据普遍缺乏分析与可视化处理能力

目前，多数制造企业还在用传统的电子看板以及报表，最终输出的结果是包含了大量数据的表格，无法实时、直观的呈现当前的业务状态。而且，由于制造生产过程、质量、成本管理都通过手工形式完成，所以很难与生产系统、管理系统的最新数据进行同步，也就无法生成实时性数据洞察。

传统手工的数据分析方式对员工的工作造成了重大的负担

报表的制作要和大量的数据打交道，过程非常繁琐，不仅对于专业能力提出了一定的需求，也很容易产生人为的错误。很多企业一到月末，数据报表的编制甚至会占用员工80%以上的工作时间。对员工的工作造成了很大的负担。

关于制造业数据分析存在哪些问题，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑷ 数据分析(一)——数据分析思维

  上篇文章我们初步介绍了 数据分析的概要 ，大概 从数据分析现在的应用现状 、 数据分析的概念 、 数据分析的分析方法 、 为什么要学习数据分析 以及 数据分析的结构层次 等几方面给大家介绍了数据分析，让大家初步对数据分析有一个大概的了解。这篇文章具体的给大家介绍数据分析中最为核心的技术之一—— 数据分析思维 的相关内容。

  作为新手数据分析师或数据运营，在面对数据异常的时候，好多小伙伴都会出现：“好像是A引起的” ，“好像也和B渠道有关”，“也可能是竞争对手C做了竞争动作”等主观臆测。面对数据报表，也不知道应该从产品维度、时间维度、地域维度还是渠道维度去拆分。很显然，这样的思维是乱的，所以做数据分析很重要的一点是： 要具备结构化的分析思维 。接下来给大家介绍数据分析的三种核心思维——结构化、公式化、业务化。

  在日常的生活中，当我们针对一个问题进行分析时，分析的思路总是一团乱麻？分析到一半就进行不下去了，或者分析完了也得不出一个结论，效率是极其低下的。具体的如图所示：

  但是对于一个专业的数据分析师来说，他会针对一个问题进行系统的剖析，很快就会形成一种由点到线、由线到面、由面到体的一种思维过程，很快就会得出一个很好的结论，效率及其高的。具体思维过程如图所示：

  针对这个案例，如果我们在没有介绍结构化之前，大部分工作人员的分析过程如下所示：

  通过应用以上的结构化的过程，以上案例的原因分析过程的思维导图如图所示：

  结构化很方便，并且很容易应用在实际的数据分析中，然而，结构化分析也会存在一定的问题。接下来，给大家介绍另外一种数据分析思维的方法——公式法。

  正如以上所说结构化有一些弊端，包括：不够数据，而且难免有发散的缺点。针对这个缺陷，数据分析思维的另外一种方式——公式法应用而生。公式法可以 上下互为计算 、且 左右呈关联 ，另外公式法最为核心的就是： 一切结构皆可优化 直到最小不可分割。具体的公式法包括：

  具体的思维导图如图所示：

  我们之前提到过，公式法在分析过程中主要包括+、-、x、÷，那么我们在实际分析问题中，分别在情况下应用这四种符号呢？各种符号的具体应用如下：

  我们通过应用上面介绍的公式法来分析上面提到的案例，过程如下：

  这就是我们常用的公式法，通过我们之前介绍的结构化、公式法可以解决一些我们经常用到的一些问题，但是还有一些问题通过这两种分析方法解决不了。因此，需要还需要另外的一种数据分析方法——业务化。接下来，给大家详细介绍业务化。

  我们首先引入以下一个案例：

  拿到这个问题，我们的思维大概是从这几个点进行分析的：

  如果，我们这样分析、考虑一个问题，可能会存在一定的问题：我们没有将 单车的损耗因素 考虑进去，这或许会对我们后期投放的决策有很大的影响。如果我们有了业务化的思维，我们就不会有这个错误。业务的思维对于数据分析师来说是至关重要的，这里大概做一介绍，下篇文章我们会详细介绍数据分析的业务相关的内容。
  从上面的介绍可以看出：如果我们分析问题仅仅是通过结构化+公式化，那么我们就会感觉道理懂了很多，但离分析水平大成，总还差了那么一些。不知道原因在哪里？因此对于缺乏业务话的数据分析师来说，他们仅仅是为分析而分析，却没有深入理解业务，这也就是我们经常说的不接地气，好的数据分析思维，本身应该也是具备业务思维。
  每当你分析一个问题时候，你应该反思你的分析贴不贴合业务，即：

  我们再看一个案例

  正常来说，我们一般分析的原因如下：

  如果我们用用结构化思考+公式化将其问题拆解，获得的最终分析论点。很多时候，这个分析论点是 现象 。数据是某个结果的体现，但 不代表原因 。如果我们是数据分析师，我会设立哪些指标。另外，就是换位思考，假如我是参不其中的人，我会怎么考虑或者会有哪些行为？其实，我们用业务化的方式分析数据就是将结构化思维通过公式法将其转变为结构化数据，最后通过业务化的方法将其转变为结构化业务数据。具体过程如下：

  这是个人通过学习做的一张思维导图，仅供参考，大家还可以完善：

  通过上面介绍的三种核心思维方法，这只是框架型的指引。实际应用中也应该借劣思维的技巧工具，达到四两拨千金的效果。并且，它们应该足够简单和有效。接下来，给大家介绍几种常用的分析方法： 象限法 、 假设法 、 对比法 、 二八法 、 指数法 、 多维法 、 漏斗法 。

  其实，我们日常生活中，象限法用的还是挺多的，我们首先看一张图来对象限法有一个大概的印象。

  多维法在日常的分析中应用的还是挺多的。以下就是一个多维法的应用：

  我们在用多维法进行数据分析时，可以从以下角度进行分析：

  多维法一般包括 钻取 、 上卷 、 切片 、 切块 、 旋转 等各种方法，具体如图所示：

  在介绍假设法之前，首先引入一个案例：

  我相信的大家的回答会有很多，但是最恰当的回答是：虽然非洲这个地方我并不熟悉，但众所周知非洲的情况，那么现在我得考虑炎热的情况…。其实很多时候，数据分析是没有数据可明确参考的：比如新进入一个市场，公司开拓某样产品。老板让你预测一年后的销量，戒者产品的数据基础非常糟糕，你根本拿不到数据。这就需要我们用假设法。
  假设有这么一个案例需要你分析其原因：

  其实，我们可以 假设活动是有效的 。然后进行以下的分析：

  我们对这个问题进一步深入：

  其实假设法核心： 是一种启发思考驱劢的思维 ，另外其优点在于当没有直观数据或者线索能分析时，以假设先行的方式进行推断，这是一个论证的过程。这种方法更多是一种思考方弅，假设—验证—判断。但是，在用假设法的时候我们必须要注意：不止可以假设前提，也能假设概率或者比例，一切都能假设，只要自圆其说即可。接下来给大家介绍指数法。

  指数法在日常生活中应用很广泛的，比如：

  很多时候，我们有数据，但不知道怎么应用。就是因为缺乏了一个有效性的方向。这个方向可以成为目标指数。通过将数据加工成指数，达到聚焦的目的。其中的指数法主要包括： 线性加权 、 反比例 、 log法 。很多时候，这几种方法主要应用于Excel做数据分析的时候。
  其实，指数法的核心是： 一种目标驱动的思维 。其优点是：目标驱动力强，直观、简洁、有效。对业务有一定的指导作用。一旦设立指数，不易频繁变动。另外其中的应用在于：与假设法不同的是：假设法是缺乏有效的数据，指数法是无法利用数据而将其加工成可利用的。当我们要用指数法的时候必须要注意的是：指数法没统一的标准，很多指数更依赖经验的加工。接下来，给大家介绍二八法。

  其实二八法是不常用的，让我们看一下二八法：

  其实二八法的核心是： 一种只抓重点的思维 。其中的优点有：和业务紧密相关，和KPI更紧密相关。几乎花费最少的精力就能达到不错的效果，性价比很优。应用很广，主要包括：二八法则存在于几乎所有的领域，所以这种分析思维没有局限。但是当我们在用二八法中必须要注意的是：在条件允许的情况下，数据分析依旧不能放弃全局，否则会让思路变得狭隘。接下来，给大家介绍对比法。

  有一位数据分析师曾经说过：“好的数据指标，一定是比例戒者比率。好的数据分析，一定会用到对比。”，这也说明对比法在数据分析中的重要性。接下来，我们给出一个案例：

  我们在给出一个案例：

  对比法将以上的分析做一个思维导图如下：

  漏斗法是我们经常用的数据分析法，以下就是漏斗法的分析结果：

  数据分析中的一个典型的案例： 啤酒与尿布 。那么，为什么啤和尿布放在一起呢？

  我们在日常生活中都有数据分析的案例。比如：

  总之，我们应该在实际生活中去练习数据分析的思维。

  从上篇 文章 开始，我们开始了介绍数据分析，本篇文章主要是为大家介绍了数据分析思维，主要给大家介绍了数据分析的三种核心思维方式：结构化、公式化以及业务化。另外还介绍了几种核心的思维分析技巧，主要包括：象限法、多维法、对比法、假设法、指数法、二八法、对比法以及漏斗法。最后还介绍了在业务中如何锻炼自己的数据分析思维。下一篇文章会给大家介绍数据分析中的业务。生命不息，奋斗不止，我们每天努力，好好学习，不断提高自己的能力，相信自己一定会学有所获。加油！！！

⑸ 详解为什么需要做数据分析

有人说，老板要看数据;也有人说，VC投资需要;也有人说，公司运营需要... 产生数据需求的原因有很多，我想现实中大多数人做数据还是为了获得产品的客观现状并有所为的。(我能这样想，大概是因为我是个乐观的孩子吧?)
事实上，数据分析的原因大概如下几点：
1、评估产品机会：产品构思初期，必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品机会评估对后期产品设计及迭代都至关重要，甚至说决定了一个产品的未来和核心理念。
2、分析解决问题：产品出现不良状况，肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题，必须尊重客观现实。那么只有通过必要的数据试验才能追溯到问题源头，进而制定合理的解决方案，彻底解决问题。
3、支持运营活动：你这个产品功能上线后效果怎么样?A方案和B方案哪个更好些呢?诸如此类的问题，都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏，最可靠的恐怕就是数据了。以前我就说过“人是不可靠的，人们总是愿意相信自己想看见的东西。”只有给出真实、可靠、客观的事实——数据，才能对具体的活动作出最真实的评判。
4、预测优化产品：数据分析的结果不仅可以反应出以往产品的状态，即所谓的后见性数据;也可以给出产品未来时间段内可能会遇到的问题，即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都可以付诸行动，区别只是先见性数据能预测未来发生什么，缩短迭代周期，精益求精。

⑹ 制约大数据发展的三大因素

1. 优质可用数据缺乏

在具体的领域或行业内，我国普遍未形成成型的数据采集、加工、分析和应用链条，大量数据源未被激活，大多数数据拥有者没有数据价值外化的路径。比如，各医疗健康类应用收集了大量的数据，但没有像Sermo.com那样面向医药公司售卖数据。与国外相比我国的政府、公共服务、农业应用基本缺位，电信和银行业更缺少与外部数据的碰撞。

2.技术与业务的鸿沟

大数据行业发展至今，技术与业务之间依然存在巨大着鸿沟。首先，就是数据分析技术本身。数据源企业为实现数据价值变现，尝试多种方法，甚至自己组建数据分析团队，可是数据分析是个技术活，1%的误差都会极大地影响市场份额，术业有专攻，数据变现还是需要专业的数据分析人才来实现。

3.人才难觅

我们国家大数据发展最大的优势就是市场大，最大的劣势恰巧就是缺乏相应人才，人才缺乏的程度非常严重。首先在国际市场方面，我们要跟国外公司争人才，然而国外大数据行业同样十分火热。而不论在国内还是国外，跟企业竞争人才都是一项艰巨的事业，比如在世界上最好的大学之一的美国普林斯顿大学，想找数学家也是非常困难，人才很容易被大公司挖走，每年都有非常好的数据分析人才被企业挖走。所以人才难觅不只是口头说说，更是一个亟待解决的问题。

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⑺ 传统企业里开展数据分析到底缺少什么

传统企业里开展数据分析到底缺少什么

在搜索引擎、综合门户、社交网络、即时通讯及电子商务等以互联网长尾经济模式运作的企业中，数据分析一直备受关注。这些企业走在数据分析技术和应用的前沿，不断革新基础数据架构，积累了海量的数据，拥有庞大的数据团队，在其相对精准定位的业务领域内不断深化数据分析相关应用实践。

可是在传统行业的企业里，虽然对在管理与经营决策中应用数据分析手段越来越受到重视，但是与互联网公司相比，传统企业数据分析应用的深度和效果还远远不够。那么在传统企业里开展数据分析到底缺少什么呢？以下根据在传统企业长期实践的经验，罗列一些个人感受。

首先，企业里最不缺少的是数据分析工具。近几年来，我们惊奇的发现在接触的很多案例里，企业往往已经拥有一个甚至多个数据分析工具，比如早已购买了主流的商业智能套件或数据分析与数据可视化工具。这说明企业已经意识到数据分析的重要性，可是错误以为购买一套先进的商业智能或数据分析工具，有一个在运行数据分析平台就跨入了数据分析时代。

其次，传统行业里缺乏对数据分析的普遍重视。除了少数精细化管理的企业，很多传统企业以人治为主，认为日常业务已经了然于胸而不需要数据分析。还有一些企业认为数据分析仅面向高层管理，花费大量预算上马的商业智能/经营决策系统，却仅定位为面向高层管理人员提供少量高度汇总的数据(体现为KPI看板等)，不能起到辅助管理决策的效果，更不能跟踪管理决策的落实并促进经营决策的开展。而高层管理者往往并不使用专门为他构建的系统。

再次，与互联网公司相比，传统企业缺少专业的数据分析人员，缺乏数据获取与分析技能。在大多数传统企业里没有专门的数据部门、岗位或角色，管理与运营决策的数据需求往往由IT部门承担，而很多企业的IT部门也是建构不完整，技能以IT体系规划运维为主。因此企业数据缺乏足够的能力规划与落实数据分析工作。

然后，传统企业往往缺乏确立数据分析工作的重点。与互联网公司相比，除了在用户量和数据量方面无法与互联网公司之外，在传统企业中普遍存在着经营范围广、组织机构庞大、管理层级多、业务逻辑复杂等特点，在集团化经营的企业更是存在多个业务板块及复杂的控股关系等问题，这些复杂情况是短小精悍、精准定位的互联网公司所远远不能比拟的。试图在传统企业里全方位开展数据分析工作的挑战是非常巨大的，即使在同一企业里也不存在单一有效的分析对象、分析模式和分析手段，因此传统企业开展数据分析工作必须根据一段时期所面临的管理及经营问题有效识别核心的数据分析需求，缺乏重点的数据分析工作既不现实也缺乏效用。

再后，我们发现在传统企业里往往缺乏有效获取数据的手段。传统企业里核心业务系统一般超过一二十个，数据库系统类型各异，数据库实例数量多，同时还拥有大量的手工维护数据文件。在一个中等规模的业务系统里往往超过1000张表，更别说有些核心业务系统还是封闭的系统，从业务数据库中直接提取业务数据的难度非常大，几乎等同于恢复完整的业务逻辑。因此很难以较低的成本在短时间内有效集成数据，很多企业即使建立了数据仓库，也无法完全满足数据获取的需求。

最后，传统企业缺少对数据资产的全面掌握。因股权、历史、业务等原因，很多集团化经营或拥有庞大营销网络的企业未采取集中式系统，业务系统和数据库还分别部署在异地的、独立的下属组织机构或终端店面，而管理和经营决策、产品和市场战略的职能却在集团总部、营销总部和业务板块子集团、区域管理机构等。不掌握核心数据资产的事实与管理和经营决策的职能需求之间存在的矛盾，是数据分析工作的首要障碍，很多该类型的企业为获得管理和经营分析所需数据，只能通过手工收集下属提交的数据填报报表来实现，数据分析工作的范围、深度和效率极其不足。

因此，在传统企业的管理及经营决策中全面普及数据分析的技术和应用，尚且任重而道远，而互联网公司津津乐道的大数据等领域的应用，当前阶段在传统企业里更是遥不可及。

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