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    天津快乐十分:数据清理的必要性,它是如何开始的

    浙江快乐彩和值走势图 www.pn-vs.com 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2019-10-16 | 作者:admin

    数据清理的必要性,它是如何开始的1 - 数据清理的必要性,它是如何开始的

     

    数据可能是当今企业最有价值的资产之一。数据定义了市场情报,大大小小的企业都可以收集到关于客户及其所在市场的信息。换句话说,它可以成就一个公司,也可以毁掉一个公司。

     

    数据往往会随着时间而变化,这一事实应该不足为奇。人们的年龄地址会改变,电话号码也会更新。随着所有这些事件的发生,如果不能正确地清理数据,数据将变得过时和无用。虽然有效地清理数据对业务具有巨大的价值,但不干净的数据可能会导致许多后果和并发症。

     

    数据质量差

    稀疏的高质量数据不仅会损害组织的成长,还会发出许多错误的数据洞察力的信号,导致糟糕的决策。数据科学家认识到数据清理的重要性,这就是为什么他们几乎80%的时间都花在清理和收集新数据上。

     

    数据清理的必要性,它是如何开始的 - 数据清理的必要性,它是如何开始的

     

    以下是一些过时和低质量数据的负面影响的例子:

     

    错误的决策

    从数据分析中获得的见解将只与输入到机器中的数据一样好,不管这些数据是什么。如果数据质量很差,与用户的实际情况不匹配,那么分析和见解就会有缺陷,并可能最终导致错误的决策。例如,如果通过研究为市场营销公司收集的数据有缺陷,组织将无法以它想要的方式接触用户。如果数据分析系统给出了关于目标用户的地理位置和人口统计的错误数据,可能会浪费钱,因为目标用户并没有参与到服务中(而忽略了真正的用户)。

     

    受损的声誉

    在这个信息时代,一个组织有必要建立一个可靠的声誉,然后培养它。使用糟糕的数据和通过数据收集到的糟糕的数据洞察力可能会导致广泛的声誉损害。一个已经建立了信任声誉的组织,尤其是在银行业,一旦影响开始显现,就会后悔使用非决定性数据。想象一下,告诉一个潜在的广告商,订阅者数量是一个数字,而实际上,很大一部分订阅者的电子邮件地址或物理地址不再准确。这样的失误不仅会损害声誉。

     

    可怜的增长

    不准确的数据可能会阻碍企业开发特定产品、进入新市场或了解客户需求。这些都是任何其他对数据有正确理解和见解的竞争对手都会抓住的因素,从而扩展他们的业务和受众。如果他们在机会赶上之前就已经发现并渗透了这个市场,就完全没有运气了。

     

    减少的收入

    可以想象,数据资源不足和市场萎缩的影响也会成为财政负担。

     

    数据中获得的见解只有在收集并放入系统的数据中才有价值。这就是为什么理解如何正确地清理数据对于数据科学家、分析师和整个业务至关重要。

     

    数据清理的必要性,它是如何开始的2 - 数据清理的必要性,它是如何开始的

     

    清洗数据的4个步骤

    现在是最重要的部分:如何清理数据?可以实现几个策略来确保数据是干净的,适合使用。

     

    1. 计划彻底

    执行彻底的数据清理策略从数据收集阶段开始。不要从一开始就考虑结束游戏,而是要尝试结合更好的数据收集方法,比如在线调查和利用在线流量来获得干净的和最新的数据。

     

    我们所说的计划是指数据应该有一定的精确度。除了计划将数据输入的机器之外,还必须为增加的劳动力做好准备。研究员工的能力,并计划基于它的数据收集方法。

     

    人工元素对于处理自动化不能处理的任何事情都是必需的,这就是为什么需要培训团队通过企业中已有的数据分析方法来产生高质量的结果。当涉及到数据清理时,需要相应地计划将所有流程和方面合并为系统的一部分。让数据分析人员成为系统的关键部分,以确保他们彻底清除数据以供进一步使用。

     

    1. 标准化和自动化

    标准化是大多数企业的过错或不足之处。迫切需要标准化如何在系统中记录和跟踪数据。在大多数初创企业和企业中,管理人员了解数据收集方法和工具,但不了解跨多个部门流通的实时数据。

     

    一旦组织同意了标准化的需要,它必须就收集和管理业务数据的可行方法达成一致。这一过程可能需要几个月的时间,但一旦达成共识,将过程标准化并遵循相同的方法,就可以确保效率,从而使过程恢复到原来的速度。

     

    组织还需要考虑管理业务内数据使用的规则。例如,《一般数据保护条例》(General Data Protection Regulation,简称GDPR)对欧洲内部的数据使用进行管理,对于在欧洲拥有合作伙伴和受众的任何企业而言,遵守这些条例都是必要的。

     

    3.添加和集成系统

    单个系统无法满足业务的日常数据需求。应该检查数据清理过程的每一层,以便添加和集成任何新系统。如果目前正在使用Excel清理数据,会发现需要添加另一个集成方法。在流程中添加新系统之后,必须将其与其他数据集成,并创建跨组织统一的数据堆栈。然后,组织中的人力可以使用这些集成的数据清理和分析工具,从而获得最佳结果。

     

    1. 利用不同的工具

    除了依靠人类的努力来清理数据并制定最佳策略之外,当今的市场还为此提供了不同的解决方案和工具。在这方面,Microsoft Excel已经成为许多数据科学家的首选,因为它带来了大量可以清理数据集的公式。

     

    结论

    所有这些工具都简化了数据清理的过程,使用户可以轻松地清理数据。要更深入地了解混乱数据的影响,以及如何使用适当的工具来清理数据并创建标准化的数据收集计划,请考虑使用SAS、Python或R.等语言的数据科学课程。

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