做大數據分析時的幾個技巧

　　現在數據已經成為了一些企業的“天”。近年來，越來越多的公司意識到數據分析的價值，跳進了大數據旅行車。事實上，現在所有的東西都在被監控和測量，產生了大量的數據流，通常比公司處理的更快。問題是，按照定義，大數據非常大，所以數據收集中的微小差異或錯誤會導致重大問題、錯誤信息和不準確的推斷。

　　對于大數據而言，以業務為中心的方式分析它的挑戰是實現這一目標的唯一方法，即確保公司制定數據管理策略。

　　但是，有一些技術可以優化您的大數據分析，并最大限度地減少可能滲入這些大型數據集的“噪音”。以下是幾個技術技巧做參考：

　　優化數據收集

　　數據收集是事件鏈中的第一步，最終導致業務決策。確保收集的數據與業務感興趣的指標的相關性非常重要。

　　定義對公司有影響的數據類型以及分析如何為底線增加價值。從本質上講，考慮客戶行為以及這對您的業務有何針對性，然后使用這些數據進行分析。

　　存儲和管理數據是數據分析中的重要一步。必須保持數據質量和分析效率。

　　把垃圾帶出去

　　骯臟的數據是大數據分析的禍害。這包括不準確，冗余或不完整的客戶信息，可能會對算法造成嚴重破壞并導致分析結果不佳。基于臟數據做出決策是一個有問題的場景。

　　清理數據至關重要，涉及丟棄無關數據并僅保留高質量，最新，完整和相關的數據。人工干預不是理想的范例，是不可持續和主觀的，因此數據庫本身需要清理。這種類型的數據以各種方式***到系統，包括時間相關的轉移，例如更改客戶信息或數據孤島中的存儲，這可能會破壞數據集。臟數據可能會影響營銷和潛在客戶生成等明顯的行業，但財務和客戶關系也會因基于錯誤信息的業務決策而受到不利影響。后果很普遍，包括盜用資源，重點和時間。

　　這個臟數據難題的答案是確保進入系統的數據干凈的控制措施。具體而言，重復免費，完整和準確的信息。有些應用程序和公司專門研究反調試技術和清理數據，這些途徑應該針對任何對大數據分析感興趣的公司進行調查。數據衛生是營銷人員的首要任務，因為不良數據質量的連鎖效應可能會大大降低企業的成本。

　　為了在數據方面獲得最大收益，必須花時間確保質量足以為決策和營銷策略提供準確的業務視圖。

　　標準化數據集

　　在大多數業務情況下，數據來自各種來源和各種格式。這些不一致可能轉化為錯誤的分析結果，這可能會大大扭曲統計推斷。為了避免這種可能性，必須確定數據的標準化框架或格式并嚴格遵守它。

　　數據集成

　　如今，大多數企業都包含不同的自治部門，因此許多企業都擁有孤立的數據存儲庫或“孤島”。這很具挑戰性，因為來自一個部門的客戶信息的變化不會轉移到另一個部門，因此他們將根據不準確的源數據做出決策。

　　為了解決這個問題，中央數據管理平臺是必要的，集成了所有部門，從而確保了數據分析的準確性，因為任何變更都可以立即被所有部門訪問。

　　數據隔離

　　即使數據干凈，有組織和集成在那里，也可能是分析問題。在這種情況下，將數據分組成小組很有幫助，同時牢記分析正在努力實現的目標。這樣，可以分析子組內的趨勢，這可能更有意義并且具有更大的價值。在查看可能與整個數據集無關的高度特定的趨勢和行為時尤其如此。

　　做大數據分析時的幾個技巧.中琛魔方大數據指出：數據質量對于大數據分析非常重要。許多公司試圖直接使用分析軟件，而不管系統的內容如何。這會導致不準確的推斷和解釋，這可能會導致成本高昂，給公司造成損害。一個定義良好、管理良好的數據庫管理平臺是企業使用大數據進行分析的不可缺少的工具。