大数据结论如何提高

㈠ 为何要进行数据分析如何提高数据分析的效率

【导读】数据剖析是指用恰当的统计剖析方法对收集来的很多数据进行剖析，提取有用信息和构成结论而对数据加以具体研究和归纳总结的过程。在实际应用中，数据剖析可协助人们作出判别，以便采取恰当行动。面临海量数据时，进步数据剖析的功率成为困扰剖析师的难题。那么，为何要进行数据分析?如何提高数据分析的效率呢?

为何要进行数据分析?

1、评价产品时机

产品构思初期，必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品时机评价对后期产品设计及迭代都至关重要，甚至说决议了一个产品的未来和核心理念。

2、剖析解决问题

产品出现欠好状况，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。那么只要通过必要的数据实验才干追溯到问题源头，进而制定合理的解决计划，彻底解决问题。

3、支撑运营活动

你这个产品功能上线后作用怎么样?A计划和B计划哪个更好些呢?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，最牢靠的恐怕就是数据了。曾经我就说过“人是不牢靠的，人们总是乐意相信自己想看见的东西。”只要给出实在、牢靠、客观的事实——数据，才干对具体的活动作出最实在的评判。

4、猜测优化产品

数据剖析的成果不只能够反应出以往产品的状况，即所谓的后见性数据;也能够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能够付诸行动，差异只是先见性数据能猜测未来发生什么，缩短迭代周期，精雕细镂。

如何提高数据分析的效率?

一、明晰剖析的意图

数据剖析的数据源往往庞大且无规矩，这个时分就需要明晰数据剖析的意图。需要经过数据剖析展现什么样的成果。数据需求直接源于最终的剖析结果，如果你现已全面地规划了要做哪些剖析、产生什么结果，那么你将知道数据需求是什么。

二、剖析思路系统化，逻辑话

在进行数据剖析时，能够借鉴管理学营销学等理论知识，打开剖析思路，将数据剖析形成系统化，逻辑化的剖析模式。

三、掌握有效的剖析办法

熟练掌握数据剖析的一般流程，掌握剖析办法。理论与实践相结合，培育数据剖析办法与数据之前逻辑能力的把控，全面深刻的认识数据的价值，科学进行数据剖析工作。

四、选择适宜的剖析东西

一个适宜的数据剖析东西是协助数据剖析的利器，但是面临市场上很多的剖析东西，怎么才能找到简略易用的剖析东西似乎成为困扰业务人员的问题。大数据魔镜作为一款调集数据剖析挖掘一体的可视化软件，易用性极强，只需简略拖拽即可完成数据剖析工作。

五、用图表说话

简略明晰的图表能够协助更好的展现数据结果，发现问题所在。在数据剖析的过程中，图表能够协助理清剖析思路，跳出剖析瓶颈。

六、多种可视化展现

跟着信息化的发展，数据井喷时代带来海量数据，以往一般单调的展现方式现已无法满足需求。一起，关于企业来说，明晰多元的数据能更好的开掘问题所在，为企业决议计划带来科学依据和参阅。大数据魔镜有500多种可视化效果且烘托速度到达秒级。

七、会集精神有规则的歇息

关于相关业务人员或许大数据剖析师来说，高效专注的剖析时刻是有限的，或许会集在几个小时内，因此在进行数据剖析工作时应该合理分配时刻，有规则的歇息，放松大脑。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“为何要进行数据分析?如何提高数据分析的效率?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

㈡ 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。

㈢ 怎样提高数据分析能力

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。

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。

㈣ 如何提高数据质量

如何提高数据质量
大数据时代带来了海量、多样、非结构化的数据，我们得以进行更加广泛且深入的分析，但这必须建立在高质量的数据上才有意义。本期以企业级的视角，介绍数据质量的评价、提升与监控。
大数据的时代，数据资产及其价值利用能力逐渐成为构成企业核心竞争力的关键要素;然而，大数据应用必须建立在质量可靠的数据之上才有意义，建立在低质量甚至错误数据之上的应用有可能与其初心南辕北辙背道而驰。因此，数据质量正是企业应用数据的瓶颈，高质量的数据可以决定数据应用的上限，而低质量的数据则必然拉低数据应用的下限。
数据质量一般指数据能够真实、完整反映经营管理实际情况的程度，通常可在以下几个方面衡量和评价：
准确性：数据在系统中的值与真实值相比的符合情况，数据应符合业务规则和统计口径。常见数据准确性问题如：
与实际情况不符：数据来源存在错误，难以通过规范进行判断与约束;
与业务规范不符：在数据的采集、使用、管理、维护过程中，业务规范缺乏或执行不力，导致数据缺乏准确性。
完整性：数据的完备程度。常见数据完整性问题如：
系统已设定字段，但在实际业务操作中并未完整采集该字段数据，导致数据缺失或不完整;
系统未设定字段：存在数据需求，但未在系统中设定对应的取数字段。
一致性：系统内外部数据源之间的数据一致程度，数据是否遵循了统一的规范，数据集合是否保持了统一的格式。常见一致性问题如：
缺乏系统联动或联动出错：系统间应该相同的数据却不一致，缺乏必要的联动和核对。
及时性：数据在采集、传送、处理等环节快速支持应用的程度，考察数据的时间特性对应用的满足程度。及时性关系到系统能否在规定的时间内获取到系统需要的特定时间产生的数据，以完成系统功能。常见及时性问题如：
缺乏时效性：未按照规定的数据更新时间要求对数据进行更新。
可用性：用来衡量数据项整合和应用的可用程度。常见可用性问题如：
缺乏应用功能，没有相关的数据处理、加工规则或数据模型的应用功能，获取目标数据;
缺乏整合共享，数据分散，不易有效整合和共享。
其他衡量标准再如有效性可考虑对数据格式、类型、标准的遵从程度，合理性可考虑数据符合逻辑约束的程度。此前一项对某企业数据质量问题进行的调研显示常见数据质量问题中准确性问题占33%，完整性问题占28%，可用性问题占24%，一致性问题占8%，在一定程度上代表了国内企业面临的数据问题。
提高数据质量的首要任务是定义一套标准化的数据规范，对具体数据项的定义、口径、格式、取值、单位等进行规范说明，形成对该数据项的具体质量要求。依托这套规范作为衡量和提高数据质量的标尺，可在数据采集、加工和应用的各环节对关键数据项进行预防性或监测性的核检。广义的企业级数据字典可以作为数据标准化规范的载体，对企业运营过程中涉及的数据项名称、业务定义和规则等要素进行收录、规范和编制，对数据项描述信息进行标准化处理，统一定义对安全性和数据质量的要求，进而为业务运营提供可靠的数据服务、提高整体数据质量奠定基础。理想情况下广义的企业级数据字典是完备的，企业各系统全部数据项都被数据字典收录，不存在同名不同义或同义不同名的情况。与此相对，狭义的数据字典通常是针对单一系统的技术属性标准，为单一系统的开发和应用服务。
企业级数据字典通常分为三层：数据项、值域和域取值。数据项层面的规范主要包括名称、业务规则定义、数据安全要求和数据质量要求等。
数据项名称：包括数据项的中文名称、英文名称和英文简称，含义不同的数据项名称不同，物理数据库应沿用数据字典定义的全局唯一的英文简称对字段命名
业务规则定义：包括数据的业务含义、转换规则、加工规则等安全元数据：包含数据来源、所有者和访问权限等安全要求的定义
数据质量要求：在数据规范定义基础之上，提出满足业务需要的数据长度、格式、取值、数据处理、勾稽关系等要求，以此作为数据质量管理的落脚点
值域可细分为代码域、编码域、文本域、金额域、数值域、时间域等。例如“出生地”数据项对应值域为“行政区划”代码域，引用国家标准GB-T2260-2016《中华人民共和国行政区划代码》，对应的域取值为该国标定义的代码表。再如“借记卡号”数据项对应值域为“19位卡号”编码域，定义16位卡号和19位卡号两种编码方式，不需列举对应具体的域取值。
数据质量管理是指在数据创建、加工、使用和迁移等过程中，通过开展数据质量定义、过程控制、监测、问题分析和整改、评估与考核等一系列管理活动，提高数据质量以满足业务要求。数据质量管理工作遵循业务引领的原则，确定重点质量管控范围，并动态调整阶段性管控重点，持续优化。可按照“谁创建、谁负责;谁加工、谁负责;谁提供、谁负责”的原则界定数据质量管理责任，由数据流转环节的各责任方对管辖范围内的数据质量负责。对数据质量规则优先采取系统程序的自动化控制措施，并尽可能前移管控点，从源头上控制数据质量。
数据质量监控点通常针对关键数据项设置实施，定义数据质量监控规则，生成监控报警，按严重性等级分级报告，由相应层级进行处理和响应。关键数据项根据经验判断，一般影响较广如涉及多业务条线，或应用于关键业务环节如合约签订、会计核算、绩效分析、产品定价、资金收付等，或应用于内部经营管理、对外信息披露和行业监管要求，例如财务报告数据和新资本协议实施中明确提出的重要指标项。
数据质量监控点的控制手段分为预防型和监测型：
预防性控制防止错误数据的产生，一般部署在数据采集点，用于控制手工输入的源数据，以及批量导入的源数据校验：
数据输入校验：例如贷款利率的输入校验;
数据阈值：例如数据非空，数据取值超出值域定义合理范围，数据格式不符合标准等;
质量控制方式：系统自动校验/双人手工复核;
系统校验方式：强制，如不符合规则无法通过。
监测型控制监测错误数据，发现数据质量问题进行报警。一般部署在数据加工和应用环节，验证数据完整性、一致性和准确性等：
数据输出校验：例如贷款余额总分核对
数据一致性：例如交易头寸与总帐系统记录的交易头寸一致
质量控制方式：系统自动校验
系统校验方式：非强制，错误及差异提示
对选定的关键数据项，需定义数据质量规则以及数据质量等级。数据质量等级可利用“阈值”和“容忍度”进行分级：
良好：数据项质量评分高于“阈值”
可容忍：数据项质量评分低于“阈值”，但高于“容忍度”
报警：数据项质量评分低于“容忍度”
严重报警：数据项的质量问题将带来非常严重的影响，人工经验判断
关键数据项监控点的详细信息应在企业级数据字典中维护更新，与其开发、实施和测试情况保持同步。
在进行数据质量分等级报告及响应纠错时应遵守如下原则：
及时性。对导致数据质量等级进入“可容忍”、“报警”和“严重报警”状态的数据质量事件能够及时发现、报告和处理;
规范性：针对分级别的数据质量问题，汇报至利益相关方，配置相应资源;
高效性：数据质量问题，在分级别规定时间内被解决。应按照“可容忍”、“报警”和“严重报警”酌情规定响应时间;
有序性。在开展数据质量分等级报告工作时，应有序上报、统一领导、分级负责。
部署在UDP层面的数据质量监控程序实时或定期监测关键数据项的质量，对其数据质量进行评分，通过比较该监控点的“阈值”和“容忍度”，将数据质量进行分级，对于非“良好”的评价结果，数据质量监控程序将发送报警消息通知数据质量管理人员。报警消息内容包括问题定位头文件和具体描述。数据质量管理人员根据报警信息调查问题数据项，验证报警内容，生成预警信息通知下游用户，同时填制纠错工单通知相关责任人员。相关责任人员依据纠错通知提示的具体内容，开展数据质量问题调查，提出数据质量改进需求和解决方案，由实施运维团队在数据应用层面修正，或在数据采集和集成层面修正。若纠错告警问题由数据质量要求过于严苛或控制规则错误引起，应修改关键数据项清单及其相关监控规则，并由实施运维团队修改或取消已部署的对应监控点。

㈤ 怎样提升自己的大数据测试经验

业务篇
1.业务为核心，数据为王
· 了解整个产业链的结构
· 制定好业务的发展规划
· 了解衡量的核心指标
有了数据必须和业务结合才有效果。
需要懂业务的整体概况，摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。
2.思考指标现状，发现多维规律
· 熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状对
· 比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间
· 拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果
· 争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘
业务的分析大多是定性的，需要培养一种客观的感觉意识。定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。
3.规律验证，经验总结
发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。
技能篇
1.Excel是否精钻？
除了常用的Excel函数（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel图表（饼图、线图、柱形图、雷达图等）和简单分析技能也是经常用的，可以帮助你快速分析业务走势和异常情况；另外，Excel里面的函数结合透视表以及VBA功能是完善报表开发的利器，让你一键轻松搞定报表。
2.你需要更懂数据库
常用的数据库如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL语句的熟练使用，对于数据库的存储读取过程也要熟练掌握。在对于大数据量处理时，如何想办法加快程序的运行速度、减少网络流量、提高数据库的安全性是非常有必要的。
3.掌握数据整理、可视化和报表制作
数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有Excel、R、Python等工具。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，方便业务方快速分析数据并定位具体问题，实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.
如果常用excel，那需要用PPT展示，这项技能也需要琢磨透。如果用tableau、FineBI之类的工具做数据可视化，FineBI有推送查看功能，也就是在企业上下建立一套系统，通过权限的分配让不同的人看到权限范围内的报表。
4.多学几项技能
大多数据分析师都是从计算机、数学、统计这些专业而来的，也就意味着数学知识是重要基础。尤其是统计学，更是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。
现在社会心理学也逐渐囊括到数据分析师的能力体系中来了，尤其是从事互联网产品运营的同学，需要了解用户的行为动向，分析背后的动机。把握了整体方向后，数据分析的过程也就更容易。