高频业务怎么提高数据处理能力

① 如何提高收集数据和分析数据的能力

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。

想要培养数据分析的能力，可以从两部分来着手：一是数据分析方法论的建立，二是数据分析从入门到精通的知识学习。

理论：是进行分析的基础
1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手；
2）基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力；
3）对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。

实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的
1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的；
2）多结合业务去看数据。数据从业务运营中来，分析当然要回归到业务中去，多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻；
3）了解数据的定义和获取。最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了；
4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多，就是这个原因。

也可以采用第三方的大数据服务平台，观向数据是一款整体的数据采集、分析、可视化系统，可以帮助企业品牌发展提供科学化决策。

② 如何提升数据分析能力

1、数据支持。任何一个企业品牌要想进入大数据营销，首先就要制定一个数据收集和整理的要点，明确大数据技术对于企业品牌的营销发展意义。知道怎样合法的收集到自己需要的数据，以及后续如何处理这些数据，如何通过这些数据来为企业盈利等等。这些基本的定义是企业开展大数据营销的第一步。

2、数据使用工具。如果企业已经做好了大数据营销的准备，并且已经有了自己所需的数据资源。那么，这时候就需要一定的大数据分析工具了。市面上的大数据工具给企业商家带来了全新的分析方式，基于成熟的分析结构、视觉化以及数据管理系统也迅速地改变着企业的分析方式，这些数据工具的出现极大的方便了企业的大数据营销进程。

3、大数据人才。现在大数据的火爆，自然而然大数据的人才也就十分的稀缺。一个成功的团队离不开人员的良好配置，大数据人才往往以数据分析人才为主，大致分为以下几种：数据科学家，提供有关统计、相关性和质量等的专业技能;商业分析师，从商业的角度出发,甄别数据科学家从纯粹数据分析角度发现的异常数据以及一般性规律，发掘出其中与公司业务发展紧密相关的数据和规律并根据重要性进行排序;技术专家，帮助提供收集、整理和处理数据所需的硬件和软件解决方案。

关于如何提升数据分析能力，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。

③ 怎么培养数据分析的能力

2、工具实践

（1）对于入门小白，建议从Excel工具入手，这里以Excel为例:
学习Excel是一个循序渐进的过程:
基础的：简单的表格数据处理、打印、查询、筛选、排序
函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function
可视化图表：图形图示展示、高级图表、图表插件
数据透视表、VBA程序开发......
多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，学习用各种插件，对能够熟练使用Excel都有帮助。

其中，函数和数据透视表是两个重点。
函数
制作数据模板必须掌握的excel函数：
日期函数：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函数是做分析模板的必备，可以用日期函数来控制数据的展示，查询指定时间段的数据。
数学函数：proct，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproct
统计函数：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 统计函数在数据分析中具有举足轻重的作用，求平均值，最大值，中位数，众位数都用得到。
查找和引用函数：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 这几个函数的作用不用多说，特别是vlookup，不会这个函数基本上复杂报表寸步难行。
文本函数：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 这几个函数多半用在数据整理阶段使用。
逻辑函数：and，or，false，true，if，iferror
（以上学会，基本能秒杀90%的办公室白领！）
数据透视表
数据透视表的作用是把大量数据生成可交互的报表，它具有这样一些重要功能：分类汇总、取平均、最大最小值、自动排序、自动筛选、自动分组；可分析占比、同比、环比、定比、自定义公式等

现实中，取数或报表+EXCEL+PPT似乎还是主流形式。
工具上，无论是业务人员还是分析人员，都可以通过自动取数工具或者BI工具来制作报表，减少重复操作的时间。
其次，增加与业务人员的沟通，充分了解业务需求，当你的业务水平和他们差不多甚至更高时，自然而然知道他们一言两语背后真实的需求是什么了。
最后，站在更高角度上，报表的基本粒度就是指标，可梳理出企业的基本指标体系，从经营分析的角度去做报表，把报表的工作标准化，降低报表的冗余，避免动不动就做一张报表。标准化包括指标分类，指标命名，业务口径，技术口径，实现方式等等。其实，最终目的是实现报表数据一致性，减少重复报表开发，降低系统开销的战略性举措。
在业余时间，可以多补充数理统计知识，学习R、Python语言，学习常用的挖掘模型，往高级分析师路上发展！
一起加油鸭！

以上，就是今天的分享，数据分析能力听起来很大很抽象，虽是软实力但却是行业的硬要求！量变引起质变，一步步来，才能做到触类旁通，做起项目才会越来越顺手。

④ 怎么提高数据库高峰时访问的并发能力

1：首先需要有非常良好的网络带宽，若有上万人同时录入数据的普通的Web信息管理系统，至少需要10M左右的网络带宽，而且网通、电信的主干网都有接入比较好，否则全国各地的网络情况都不太一样，有的城市录入数据时可能会遇到网络非常缓慢的情况，甚至到无法忍受的程度。

2：须有一台牛X的Web服务器 + 一台牛X的数据库服务器(备注接近顶配的奢侈硬件服务器非个人PC)，由于是需要录入1000万条以上数据，最好采用Oracle数据库比较理想一些，经得起考验一些。

3：需要进行适当的内存缓存优化策略，不能所有的数据库都依靠SQL数据库的方式把压力放在数据库服务器上，尽量多使用内存的方式处理数据。

4：需要一个牛X的，经得起考验的数据库访问层，因为每秒都有可能成千上万的人在访问，若是质量不良好的数据库访问组件、或者不稳定的数据库访问组件，更容易导致系统崩溃、或者占用非常庞大的内存，最后容易导致整个系统的崩溃。

5：需要优化分页存取数据功能，应为有可能会有1000万条数据，若分页读取数据的功能没能优化到最高，也很容易导致系统的崩溃，因为上万人万一在同一时间，或者接近同一时间点了查询某页数据时，那系统就真崩溃了，分页存取数据一定需要做到极致才可以。

6：需要进行数据库索引优化，有索引和没索引的性能差距有时候会是100倍，大数据量时可能会有1000倍都有可能，数据库索引优化到极致了更容易得到运行顺畅的信息管理系统。

7：严谨高效的数据库事务处理，由于高并发，并且有些单据是需要同时写入多个表，需要保证数据库的一致性，要么全部成功，要么全部失败重新录入数据，所以需要一个高效的数据库事务处理机制的配合。

8：所有的系统的操作日志、异常信息都需要完整的记录下来，当系统发生一些故障时，可以快速排查问题，对正确诊断系统发生的故障的原因做分析参考用。

9：需要经常检测系统的各项指标、例如各服务器的内存使用情况、CPU使用情况、网络带宽使用情况，高峰时的各个参数是什么情况、系统不繁忙时的情况等，若服务器快承受不了压力了，就得马上增加负载均衡的服务器，网络带宽不够了需要增加等等，总不能等系统崩溃了再去做这些事情。

10：每个页面的HTML、JS都进行优化，若某个页面多余发了100个字符的垃圾HTML代码，那1万人每天获得100次，那得占用多少网络带宽，100×100×1万个字符的多余HTML被网络上传输了，要知道接入主干网的网络资源是多么宝贵，费用是多么昂贵。

11：HTML、JS等都可以考虑用压缩模式传输，那样网络传输效率会更高一些。

12：由于全国各地上万人，会有各种各样的人，这些人也未必全是好人，可能某些人心情不好，或者其他什么的，可能就会攻击我们的软件系统破坏数据，这些也可能是由于好奇心导致的，所以系统需要有严格的权限管理控制，不应该进入的页面绝对不能进入，不应该看的数据绝对不让看，不能操作的功能绝对不让多操作，一方面防止没必要的多余的麻烦，另一方面也可以减少系统被攻击破坏的可能性。

⑤ 数据分析能力不强，应该通过什么方法加强

数据分析一般不需要编程能力，但是要有编程的逻辑思维能力：
1、要开发数据分析软件以及程序，让岗位人直观看明白的话可以采用编程方式开发出来，这个就要编程能力。
2、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
3、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
4、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
5、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
6、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
参考链接：http://ke..com/link?url=b8z_U8-QuI49JAGq#3