数据分析是收集为某些目的而表达的字符,代码,数字等的过程,分类,组织,整形,选择和解释它们,并找到有意义的含义。随着IT的发展,它已经成为一个自动积累大量访问数据和购买数据的时代。这些海量数据隐藏了企业活动中非常有用的知识。但是,无论累积多少数据,分析它都没有意义。最近,有人说,采用BI的公司数量正在增加。通过BI,我们将系统地,系统地存储,分类,搜索,分析和处理从业务系统和购买历史等累积的公司中的大量数据,并使用有用的知识和见解进行公司决策虽然这是生产的概念和机制,但似乎有很多公司无法利用这些宝藏的巨大数据ALBERT利用其核心分析能力分析各种数据并获得有用的发现。

出于某种目的执行数据分析。因此,为了开始分析,有必要对输出结果是否客观进行正确判断。为此,您需要了解以下三点:

(1)理解要分析的问题本身
(2)理解分析方法
(3)分析结果的判断

材料和信息

了解您尝试分析的问题

对于分析师来说,了解他们为何以及为何进行分析的现状是没有意义的。如果您是数学家或统计学家,如果您有数据,您将能够使用某些方法和复杂的处理计算得出合理的结果。但是,如果您不知道数据的含义或其背后的情况,则无法制定分析策略。如果没有反复试验,您将永远无法获得有用的结果,例如如何获取数据,如何预处理数据以及执行何种分析。公司的任务是要记住,公司负责人比任何优秀的外部分析师都更清楚,或者相反,外部分析师首先是您应该从组织问题开始,并认为您应该作为顾问进行数据分析。

理解分析方法

当然,分析师需要熟悉分析方法。如果您使用统计软件和数据挖掘软件,无论您输入什么数据,只需单击即可获得合理的结果。但是,如果您不能正确理解分析方法,即使您显然处理错误的数据或使用不适当的方法执行分析,也不会发现错误。有时你可能没有注意到一个严重的错误,因为它可能会给你一个误导性的结果而没有任何考虑,例如后面将要描述的异常值和异常值的处理,以及问卷数据和日志数据之间分析条件的差异。所以要小心。

分析结果的判断力

当结果首先出现时,有必要假设采取什么样的行动。通常,您可能会得到意外结果,或者您可能会得到意外结果,但如果您预期,则无需对操作进行重大更改。但是如果你得到意想不到的结果,那么决定对它采取什么行动是非常重要的。数据获取方法和处理方法可能是错误的,并且分析方法可能是错误的。如果数据和方法都不对,那就意味着假设本来是错误的,你可能会被迫在那里转身。我认为你应该灵活地思考你的想法,只有当你得到意想不到的结果时才考虑各种可能性。

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