10分钟了解数据在当下的“尊贵地位”!

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近日,中央网信办要求“经脱敏处理的信息才可公开”,数据已经成为当今时代的资源。数据对行业来可以说不仅仅是黄金资源,数据被收集成原始形式并根据公司的要求进行处理,然后将这些数据用于决策目的。此过程可帮助企业发展和扩大其在市场中的运营。但是,主要的问题出现了——这个过程叫什么?数据分析就是答案。而且,数据分析师就是执行此过程的人。

数据分析是什么?数据或信息最初为原始格式,而数据量的增加导致对执行检查、数据清理、转换以及数据建模以从数据中获得洞察力以得出结论以进行更好的决策的过程的需求不断增加。这个过程就称为数据分析

而数据挖掘是一种流行的数据分析技术,这一点也是很多小伙伴特别容易混淆的,主要用于进行数据建模以及发现面向预测目的的知识。商业智能运营则提供各种数据分析功能,这些功能依赖于数据聚合以及大多关注企业的专业领域知识。在统计应用程序中,业务分析可以分为探索性数据分析和确认性数据分析。

探索性数据分析着重于发现数据中的新特征,而确认性数据分析着重于确认或伪造现有假设。Predictive Analytics通过专注于统计或结构模型来进行进行预测或分类,而在文本分析中,则采用统计,语言和结构技术从文本源中提取信息并将其进行分类,而所有的这些都是数据分析中的不同种类。

革命性的数据浪潮通过许多不同的方式对整体功能进行了改进,将先进的分析技术应用于大数据领域。面对此过程中遇到的各种不同的需求和挑战,数据分析师们可以做出更准确、更有益的决策。

分析是一个人解决问题,找到获得答案所需的数据,分析该数据并解释结果以提供行动建议的交互式过程。

现在,我们来简单了解如何进行数据分析:

1.业务理解

无论何时发生任何需求,首先我们都需要确定业务目标,评估情况,确定数据挖掘目标,然后根据需求生成项目计划,在此阶段定义业务目标。

2.数据探索

对于进一步的过程,我们需要收集初始数据,描述和探索数据,最后验证数据的质量以确保它包含我们所需要的数据。从各种来源收集的数据将根据其应用和现阶段对项目的需求进行描述。这个过程也称为数据浏览过程,而检验数据的质量是非常必要的。

3.数据清洗

从最后一步收集的数据中,我们需要根据需要选择数据,对其进行数据清洗,构造以获取有用的信息,然后将其整合在一起。最后,我们需要把数据格式化来选取合适的数据。选择数据,清理数据并将其集成为最终确定的格式,以便在此阶段进行分析。

4.数据建模

收集数据后,我们对其进行数据建模。为此,我们需要选择一种建模技术,生成测试设计方案,构建模型并评估构建的模型。建立数据模型以分析数据中各种选定对象之间的关系。建立测试案例以评估模型,并在此阶段对数据进行测试和实施。

5.数据评估

在这里,我们评估最后一步的结果,检查错误范围,并确定接下来要执行的步骤。我们评估测试案例的结果,并在此阶段检查错误的范围。

6.部署

我们需要计划部署、监视和维护,并生成最终报告并审查项目。在此阶段,我们将部署分析结果,这也称为审查项目。

像以上完整的过程被称为数据业务分析过程。

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