如何做好数据

A. 企业如何做好数据挖掘

第一、是商业理解，在我看来，这个商业理解就是要把业务问题转换成数据挖掘问题，目前数据挖掘的理论概念中，一般都包括分类，聚类，回归，关联规则这几类，这需要对这几类方法有一定的理解，才能有效地转换。

第二、数据理解，数据描述了我们的业务，在这一步，我们必须找准对应关系，所面临的业务问题，有哪些数据可以用，我们做的是定量分析，没有数据显然是得不到模型的，知道哪里数据和业务关系紧密，也能让我们的分析事半功倍。

第三、数据准备，实际上数据挖掘的大部分工作都在这一步，往往到了这一步就发现理想很美好，但现实很骨感，数据质量令人堪忧，缺失值，异常值接踵而来，这是数据的错误，还有为了适应算法，需要将数据去量纲化，类型转换，去相关性，降维等等操作，这一步将消耗分析人员大量精力。

第四、建模，这一步需要对算法理解透彻，要了解数据特征和算法特点，才能选择最优算法，以及最优参数，很多算法的使用是有假设条件的，必须仔细掌握，得到的模型才会合理，另外，还要考虑业务需要，如果模型必须能解释，那就要选择生成式模型算法。

第五、评价，就是模型评估了，各种评估指标的侧重点是不一样的，要以最能反应业务的指标为准，另外，评估数据的选择也很关键，要尽可能的模拟实际生产环境，才能评估模型的性能。

B. 如何做好数据加工

大家都知道，在进行数据分析的时候需要先挖掘数据和存取数据，这样才能够为数据分析工作打好基础。但是在一般情况下，数据挖掘出来之后是有很多无用重复的数据的，如果将这些数据直接分析的时候会影响分析结果，这就需要对数据进行加工。如果加工得好，那么出来后的数据是一个简洁、规范、清晰的样本数据。数据加工的步骤通常包括数据抽取、数据转换、数据计算。下面就跟大家好好普及一下如何做好数据加工。
首先说说数据加工中的数据抽取吧，数据抽取就是对数据库中现有字段进行整合加工，这样就能够形成分析需要的数据。这种过程就叫做数据抽取。一般来说，数据抽取工作就是字段拆分、字段合并、字段匹配组成。什么是字段拆分哦？字段拆分就是为了截取某一字段中的部分信息，将该字段拆分成两个或多个字段。然后就是字段合并，字段合并就是将若干字段合成为一个新的字段，或者将字段值与文字、数字等组合形成新的字段。最后就是字段匹配，字段匹配就是从具有相同字段的关联数据库中获取所需数据，一般来说字段匹配要求原数据库与关联数据库至少存在一个关联字段，根据关联字段实现批量查询匹配对应的数据。
接着说说数据转换。由于不同来源的数据可能存在不同的结构，数据转换主要指将数据转换成规范、清晰、又易于分析的结构。一般来说，数据转换有结构转换和行列转换。结构转换就是在数据分析中，根据不同的业务需求，需要对数据进行结构转换。并且主要指一维数据表与二维数据表之间的转换。然后就是行列转换。这是 在进行数据分析报表时，常常要从不同的维度观察数据，例如从时间的维度查看汇总数据，或从地区的维度观查汇总数据，这样需要把行列数据进行转换。
最后说说数据计算。有有时候数据库中没有我们需要的字段，需要通过现有字段进行计算之后才能获得。我们在进行数据计算的时候主要有简单计算和日期时间的计算。简单计算就是对数据值进行加、减、乘、除等运算并产生新的字段。而日期、时间数据计算就是在企业管理中，经常会涉及到日期和时间数据的管理分析，它也是数据库中的一类重要数据。
上述的内容就是对于数据清洗工作的具体分析了，大家在进行数据分析的时候一定要注意好上面提到的内容，这样才能够做好数据分析，尤其是注意好数据的转换，这是数据加工中至关重要的内容，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

C. 如何做好数据管理工作

一、认识做好数据管理工作的重要意义，从思想上高度重视数据管理工作
做好数据管理工作对银行经营管理来说，有着重要的意义。通过培训，我改变了以前那种“数据管理就是完成信息统计报表报送和数据整理”的肤浅认识，深刻认识到数据管理工作内涵丰富，尤其是大数据分析和渠道建设创新等工作要做好、做深做透不是一件容易的事情，而且做好数据管理工作对银行意义重大：
从外部来看，做好数据管理工作是满足信息披露要求的有力保证。目前我国已初步建立了一套规范上市银行信息披露行为的规章制度,我们要加强数据管理，严格按照外部监管部门的统计管理制度要求完成各类统计报表上报、提高数据质量，才能满足信息披露要求。
从内部来看，做好数据管理工作有助于全面提升银行核心竞争力.数据管理部门通过对数据的整理加工，分析挖掘,能为领导决策提供有效的数据信息，有力地支持和服务全行业务发展。特别是当前外部对银行数据质量要求日益严格，我行战略转型也需要数据管理工作具有扎实的数据基础和强大的分析能力。
二、了解掌握并执行数据管理相关制度和要求，为做好数据管理工作打下基础
数据管理工作，除了报送各类数据信息统计报表以外，更重要的工作应该包括对数据信息进行有效加工和数据管控，大数据推广应用、调研分析等方面。而我们只有学习掌握了数据管理相关制度才能够正确执行统计管理制度，为提高数据质量打下基础。
制度学习方面虽然有看似有些枯燥，但这些是我们必须遵守的，从国家层面来看，国家颁布了一系列数据管理相关的法规和办法，如：《统计法》、《金融统计管理规定》、《银行业监管统计管理暂行办法》、《征信业管理条例》。特别是本次培训中，柳纠夫副总经理反复强调我们要依法合规开展征信工作，如果有违反条例规定未按照与个人信息主体约定的用途使用个人信息或者未经个人信息主体同意向第三方提供个人信息，情节严重或者造成严重后果的，将被有权机关罚款；如构成犯罪，将依法追究刑事责任。“知规才能执规”，商业银行只有依法进行金融统计工作、规范金融统计活动，才能保证整个金融统计活动有序、有效开展。除了国家颁布的相关法规及办法以外，我们还要掌握建行内部制定下发的各项制度规定，严格遵照执行，保证数据信息质量和客户信息安全。

D. 专业人士告诉你如何才能做好大数据分析

大数据，想必大家近几年都有所耳闻或者已经如雷贯耳了，诚然，大数据的的火爆基本上可谓在大城市人尽皆知了，但是大家可能不知道的是，大数据分析得定义或概念到底是什么。且不说新出的人工智能，就大数据而言，我们一直在强调大数据的技术，大数据技术其实是我们的畅想而已，而且人工智能也离不开大数据分析的支撑，但是大数据怎么去分析呢，如何才能做好大数据分析？一般需要对数据进行获取、打通、整合、找到规律，以及立即决策。
大数据定义是什么
很多科学家对于大数据都有一定的定义，比如麦肯锡对于大数据的定义就是“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。”其实就是将获取的数据进行打通、整合、找寻规律、立即决策。这样，通过大数据的分析去找到自己想要的信息。
一、如何进行数据获取呢？

数据的获取一般需要找到数据源。一般来说，数据源可分类三类：
1.通过广告投放来获得数据
很多的数据都是通过广告来获得的，从广告获取数据的途径有很多，比如广告的展示量，活动页的点击率，广告的来源等方面。很多的公司企业将这些通过广告获得的数据作为第三方数据，也存在有些广告监测公司会这些此数据和人群数据进行整合，通过构建自己的数据库去给别人进行分析，这样的公司一般被称为第三方公司。
2.通过用户的行为获取数据
很多用户的行为也可以从中提取出一些数据，比如某个用户在购买的理财产品的时候，通过记录购买的时间、姓名、电话等数据，大体就能够掌握某一个群体的行为习惯，这些数据可以叫做用户行为数据。这些数据经常被搜集并且备用。从而为大数据分析提供很多不错的，有价值的数据。
3.公开数据
公开数据就是我们能够从各种渠道直接获取的数据，例如行业协会的数据，或者互联网行为数据。

二、数据的打通
数据的打通就是利用数据的重要部位的采集整合数据。一般来说，可以通过手机号将一方和三方数据整合，或者利用cookie，或者imei号等将各个方面的数据整合。不过由于现在监管制度对手机号敏感数据的控制，使得很多数据之间的打通存在很大的挑战。
三、从数据中找寻规律
从数据中找寻规律的目的就是数据清理。清理数据就能够板数据中的肮脏数据进行清除，从而净化数据环境，一般来讲，把非结构化数据变成结构化数据，这样方便统计，在数据探索中找寻规律，形成数据分析报告观点。
四、从数据分析中立即决策
将数据分析报告中的观点系统化或产品化，目前而言，大部分公司还是会依靠人工决策。
很多人有会问，为什么需要大数据分析？看上去大数据分析似乎按照这些步骤来，但是从第一步的数据源来说，其实已经反应了大数据的特点，就是杂乱无章，那么怎么从这些数据找寻规律，分析的内容和目标是否对应上，就是我们研究分析大数据的意义。对于大数据的分析主题步骤就是上述提到的数据获取、数据打通、在数据中找寻规律、最后做出决策。希望这篇文章能够帮助大家更好的了解大数据。

E. 如何做好数据分析

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

F. 如何做好一份数据分析的报告

数据分析工作的后期是需要进行数据分析报告的撰写的，而数据分析工具也是一个非常重要的事情，我们在进行撰写数据分析的时候首先需要知道自己报告的类别，确定一下自己写的数据分析报告是解释性分析还是探索研究报告。其实不管是什么报告，都是需要一定的流程和结构的，那么如何做好一份数据分析报告呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。
首先给大家说一下数据分析报告的结构，一般来说，数据分析报告由标题、目录，前言、正题、分析结论组成。
先说一下标题，标题是一份报告的文眼，是全篇报告的精华，我们在求学期间写作文就是如此，没有一个好的标题就不能够让人们有阅读的欲望。。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。对于标题的技巧有三点，分别是直接在标题中放上报告的结论、提出分析报告的研究问题、中规中矩地写上研究的主题。
其次说说数据分析报告的目录。目录就是提现数据分析报告的整体架构。目录的意义大家都知道，可以快速查找自己需要的内容。
然后说说前言，前言的要求就是要写出做这次分析报告的目的和背景、略微阐述现状或者存在的问题 、通过这次分析需要解决什么问题、运用了什么分析思路，分析方法和模型、给出总结性的结论或者效果、给出数据来源。
接着说说正文，正文的要求就是逻辑性强、架构清晰、结论明确等等。现实状况的给出和论证一定要严谨合理，逻辑性强。分析报告的架构体现了分析师的分析思路的框架，一定要显而易见，符合常识。思路最好不要出现跳跃的地方，以免出现阅读障碍，令读者不知所云。一步一步得出结论，给出观点。数据的结论一定是要从数据中得出来，要严谨的切合数据分析的主题，最好一个分析模块只给出一个最直接最和主题关联的分析结论。一个特征当然可以从多个角度提取出多个观点和结论，但是一定要选择和主题相关性最强的那个，不然大量的低相关信息会很容易打乱读者的思路。
最后说说分析结论，数据报告的分析结论就是文章的精华，是需要好好重视的。一般需要给出合理的建议。
综上所述，想必大家看了这篇文章以后已经知道了数据分析报告是怎么写了的吧。大家在进行撰写书写报告的时候一定要列好名单，然后按照步骤来写，这样才能够写出一个条理明确的报告，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

G. 项目经理怎么才能做好数据分析工作

现在很多的企业都是比较重视数据分析的，尤其是项目经理。如果一个项目经理掌握了数据分析以后，才能够对项目有一个精准的决策。但是很多项目经理并不是数据分析专业的，这就需要项目经理更加熟悉和增进数据分析领域的知识了。那么项目经理怎么才能做好数据分析工作呢？下面小编会为大家详细解释一下。
首先，项目经理需要对业务有一个详细的理解，而所有的需求来源于业务痛点，作为分析师需要对业务有基础的理解，当然，这种理解是越深刻越好，了解业务可以通过垂直门户了解，也可以通过行业的报告进行了解。同时也应该知道业务问题的定义、甲方的职责和义务、乙方的职责和义务、项目的里程碑和验收标准、项目交付物等具体的内容。
其次就是对数据的探索，所谓数据探索就是围绕业务问题首先需要整理系统和数据列表，数据探索中在不理解的时候一定要追本溯源，对数据的探索需要对数据来源、设备信息、位置数据进行了解。
然后就是需要注意对数据的提取需要注意，数据探索的基础上，分析师要形成对数据采集、抽取需求，这时候可以最大效果的和数据工程师团队配合，这些里，需要建议大家都是数据抽取以宽表为基础进行多次迭代，把各方数据统一融合到一个或者几个宽表中，同时宽表要能最大范围的体现业务指标。以及指标体系通常围绕业务的KPI来进行构建和拆解。这些都是需要好好注意的。
接着说说数据处理，一般来说，数据工程师按照宽表提取数据后，数据的处理方式根据数据量、业务场景会有不同的方式，不同的数据体量需要用不同的工具进行分析，比如少量数据（小于10w），可以直接使用Excel进行。中等数据（小于100w），可以使用mysql数据库进行相关的处理计算。大量数据，可以使用python进行文本处理。分析方法也是比较重要的事情，分析方法有-特征分析法、描述分析法，规则分析法，模型分析法。对于这些方法大家都是需要重视的。牢记这些方法，才能够做出好的数据分析。
最后就是数据呈现。好的数据分析在解决客户业务问题的同时还应该让客户有一个好的体验，数据呈现就需要重视报告、规则、模型、流程以及数据接口。重视这些才能够做好数据分析工作。
以上的内容就是项目经理需要重视的内容，只有熟知和掌握这些内容才能够做好数据分析从而提好自己的职业含金量。大家在学习数据分析的时候一定要多多学习，尤其是注重培养数据分析的思维，这样才更好地胜任数据分析领域的工作。

H. 如何做数据分析

数据分析行业应用,一般数据来源：智能手机 感知装置 物联网 社群媒体等 云计算存储.cda官网有很多行业案例,比如
风能发电业务场景
风力发电机有一个叶片，时间长了就要换，否则不安全，过去这个叶片一般10年换一次，因为没办法知道具体产品的使用情况，只能根据以往叶片老化的情况来估算。但这家公司在叶片上装了传感器，就能检测每个叶片的具体使用情况了，风大的地方，叶片老化快，可能8年就要换，风力均匀的地方，有些叶片可能用15年，这样就能节省资本更新的成本了。
而且，过去这家公司只生产设备，这些设备被卖到国外，具体安装到什么地方，他是不知道的，有了传感器，公司就能知道这些发电机被安装到哪里，这些地方的风力是大是小，一年四季哪天有风哪天有雨，这些数据都可以获取。根据这些数据，就能知道哪些地区风力资源丰富，有重点地规划未来市场。传统的行业利用大数据，就能更好地实现市场预判和销售提升，分分钟实现逆袭。

I. 新媒体营销应该如何做好数据统计呢

首先我们先明白统计数据的意义：

• 了解运营质量

• 预测运营方向

• 控制运营成本

• 评估营销方案

• 以下是新媒体数据分析基本步骤：

1）设定目的：提炼出最准确清晰的目的

看看为什么最近公众号涨粉情况不好——近期粉丝增长缓慢——推广没做好——寻找推广错误环节（真正目的）

2）挖掘数据：根据所设立的目的进行针对性的挖掘

3）数据处理：

• 数据剔除：去除掉与目的无关的数据，剔除异常数据（由于平台bug等）

• 数据合并：合并性质相近的数据，eg，合并站内和站外阅读量

• 数据组合：借助公式加工原始数据，设计出更适合分析的数据，eg，成交率=成交量/浏览量

公式计算种类：

①数据求和：常用于销售数据，统计总体销售额，访问时间等

②计算平均数：通常使用在评测内容平台质量上

③计算比例

④计算稳定性：标准差

⑤条件计算：

4）数据分析

• 流量分析：访问量、访问时间、跳出率

• 销售分析：下单量（包括线上预定线下消费，美团券模式）、支付比例、二次购买比例

• 内容分析：阅读、转发、推荐、点赞

• 执行分析：文章撰写速度、客服响应效率、软文发布频率

5）数据总结

• 内部沟通

• 分析结果

• 应用规律

J. 怎样做好数据调研

一 业务调研

数据仓库是要涵盖所有业务领域，还是各个业务领域独自建设，业务领域内的业务线也同样面临着这个问题。所以要构建大数据数据仓库，就需要了解各个业务领域、业务线的业务有什么共同点和不同点，以及各个业务线可以细分为哪几个业务模块，每个业务模块具体的业务流程又是怎样的。业务调研是否充分，将会直接决定数据仓库建设是否成功。

二 需求调研

了解业务系统的业务后不等于说就可以实施数仓建设了，还需要收集数据使用者的需求，及找分析师、运营人员、产品人员等了解他们对数据的诉求。通常需求调研分下面两种途径：

1. 根据与分析师、运营人员、产品人员的沟通获取需求。

2. 对现有报表、数据进行研究分析获取数据建设需求。

三 数据调研

前期需要做好数据探查工作，需要了解数据库类型，数据来源，全量数据情况及数据每年增长情况，更新机制；还需要了解数据是否结构化，是否清洗，是接口调用还是直接访问库，有哪些类型的数据，数据结构之怎样的。

• 数据开发，模型建设之前，先了解数据结构，数据内容，数据特性，对数据有一个整体把控

• 探查一下本次需求能不能实现，怎么实现，有没有隐藏bug，数据质量如何