数据准备的任务有哪些

‘壹’ 数据分析一般有哪些准备工作

前几天也和人探讨了下数据分析，也顺便和你说下，工作流程一般是这样的： 事前，采集历史数据，分析数据关联性，推测可能的模型和影响因子； 事中，采集线上数据，同前和慎期规划模型作比较，找到实际问题中的亟待解决的问题和模型改善，为进一步产品改进等做可能性、关联性分析； 事后，归纳数据，发现自己分析的不足、考虑问题的全面性，为接下来的分析工作做经验储备； 简单的尘迟讲就是： 在数据分析中，重唤兄敬数据，却不拘泥于数据；考虑模型，但要动态变化；不能为数据而数据，应该是客观的评析数据，提出合理的分析结果；不断在实践中提升自己的感悟能力，这不是一朝一夕的事。数据既为上，又为己，希望你可以理解。

‘贰’ ERP基础数据需要准备哪些如何管理

在ERP系统中，ERP项目实施成功靠的是三分技术，七分管理，十二分数据。故数据整理十分重要，而整理ERP基础数据和数据管理是工作量大且很繁琐的过程。很多人会认为很难，但只要找对数据整理方法和合适的ERP厂家，数据的准备和跟ERP系统的衔接工作就能轻松实现。比如ERP系统中数据管理工作，不仅能处理异常繁杂数据信息，还能保证信息共享同步，提高企业效率。

一、基础数据

基础数据主要包括公司的客户信息、办公信息、员工信息、账号权限等。只要将一条信息录入系统中，其后可直接对已有信息进行快速复制，再对差异信息就行修改即可，为快速添加相似的信息加快速度。

除了数据的整理之外，ERP系统也十分重视数据安全问题。对于安全性的各个维度我们都做了工作，包括账号保护、登录限制、数据加密、数据备份、数据恢复、离线分析、权限控制、硬件加密等。用户只管使用，安全性的东西都写在了代码里，并都是以权限性质出现，让客户用的省心、舒心、更放心。

‘叁’ 数据分析一般有哪些准备工作

前几天也和人探讨了下数据分析，也顺便和你说下，工作流程一般是这样的：事前，采集历史数据，分析数据关联性，推测可能的模型和影响因子；
事中，采集线上数据，同前期规划模型作比较，找到实际问题中的亟待解决的问题和模型改善，为进一步产品改进等做可能性、关联性分析；
事后，归纳数据，发现自己分析的不足、考虑问题的全面性，为接下来的分析工作做经验储备； 简单的讲就是：
事前估计，为什么会有这样的预测，有什么样的数据或是模型支持此分析结果；
事中监测，有哪些突变或是自己尚未前瞻到的异常用户数据，如何将其融合到新一轮的数据分析中，如何更好的为产品改进服务；
事后总结，在这次事件中有哪些问题，问题的原因出自哪里，模型的问题还是客观性或是其他问题，不断提升自己的数据领悟力； 在数据分析中，重数据，却不拘泥于数据；考虑模型，但要动态变化；不能为数据而数据，应该是客观的评析数据，提出合理的分析结果；不断在实践中提升自己的感悟能力，这不是一朝一夕的事。数据既为上，又为己，希望你可以理解。

‘肆’ 数据分析的前期准备有哪些

（1）数据清理：数据清理是数据准备过程中最花费时间、最乏味，但也是最重要的步骤。该步骤可以有效减少学习过程中可能出现相互矛盾情况的问题。初始获得的数据主要有以下几种情况需要处理：含噪声数据、错误数据、缺失数据、冗余数据。
（2）数据集成：数据集成是一种将多个数据源中的数据（数据库、数据立方体或一般文件）结合起来存放到一个一致的数据存储(如数据仓库)中的一种技术和过程。由于不同学科方面的数据集成涉及到不同的理论依据和规则，因此，数据集成可以说是数据预处理中比较困难的一个步骤。目前通常采用联邦式、基于中间件模型和数据仓库等方法来构造集成的系统，这些技术在不同的着重点和应用上解决数据共享和为企业提供决策支持。
（3）数据转换：数据变换是采用线性或非线性的数学变换方法将多维数据压缩成较少维数的数据，消除它们在空间、属性、时间及精度等特征表现的差异。这类方法虽然对原始数据通常都是有损的，但其结果往往具有更大的实用性。数据转换的方法有数据平滑、数据聚集、数据概化、数据规范化、属性构造等。
（4）数据归约：数据经过去噪处理后，需根据相关要求对数据的属性进行相应处理。数据规约就是在减少数据存储空间的同时尽可能保证数据的完整性，获得比原始数据小得多的数据，并将数据以合乎要求的方式表示。数据归约方法主要有：数据立方体聚集、维规约、数据压缩、数值压缩、离散化和概念分层。

‘伍’ 数据处理的主要任务是

数据处理的主要任务是()

A.数据存储B.数据加工处理C.数据检索D.数据传输

正确答案：B

主要用到的工具：

pandas：能够快捷的处理结构化数据。主要有Series（一维数组），DataFrame（二维数组），以及多维数组等数据结大册老构

matplotlib：绘制数据图表的python库。

numpy：python科学计算的基础包。用于创建多维数组，可以执行元素级计算，也可以直接对数据进行数学运算。