數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集，如今，數(shù)據(jù)堪比新的黃金國度。各公司紛紛部署相關(guān)戰(zhàn)略，用于數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)使用。多樣化的海量數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用于公司各部門。因此，量身制定公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)治理策略勢在必行，盡管目前為止，如此作為的公司依然寥寥無幾。何為數(shù)據(jù)治理的真正目標(biāo)？其目標(biāo)在于確保公司各相關(guān)方都對數(shù)據(jù)及其作用擁有相同的理解，并且能依法利用安全、優(yōu)質(zhì)的定性數(shù)據(jù)來進行決策。數(shù)據(jù)收集中最重要的是識別信息需求是確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無誤，有效性的數(shù)據(jù)是首要必備條件，精準(zhǔn)的收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)才能為以后的決策提供清晰的目標(biāo)。

進入21世紀(jì)以來，“數(shù)據(jù)科學(xué)（Data Science）"的概念被不斷提及，哈佛數(shù)據(jù)科學(xué)計劃中這樣定義數(shù)據(jù)科學(xué)——“數(shù)據(jù)科學(xué)是一門新興學(xué)科，它利用統(tǒng)計方法和計算機科學(xué)方面的知識，為廣泛的傳統(tǒng)學(xué)術(shù)領(lǐng)域提供有影響力的預(yù)測和見解”。

以2010年為節(jié)點，在計算技術(shù)取得重大進展的背景下，數(shù)據(jù)科學(xué)開始占據(jù)越來越主要的中心位置，憑借比以往更快的處理速度，技術(shù)在新的十年里實現(xiàn)了巨大的飛躍。數(shù)據(jù)科學(xué)持續(xù)發(fā)展，幾乎滲透到每一個產(chǎn)生或依賴數(shù)據(jù)的行業(yè)。

今天的數(shù)據(jù)科學(xué)研究人員能夠識別相關(guān)問題，從不同數(shù)據(jù)源收集、整合數(shù)據(jù)，組織信息，分析處理海量數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)挖掘，再將結(jié)果轉(zhuǎn)化為解決方案，并對業(yè)務(wù)決策產(chǎn)生積極的推動作用，幾乎所有行業(yè)都需要這樣的數(shù)據(jù)處理方法。

數(shù)據(jù)科學(xué)生命周期

數(shù)據(jù)科學(xué)生命周期的五個階段：采集（采集、錄入、信號接收、信息抽取）；管理（數(shù)據(jù)倉庫、清洗、登臺、預(yù)處理、架構(gòu)）；處理（分類聚類、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)匯總、數(shù)據(jù)挖掘）；分析（查詢、預(yù)測、回歸、文本挖掘、量化分析）；呈現(xiàn)（報表、可視化、商業(yè)智能、決策）。

隨著信息化的不斷變革，數(shù)據(jù)的重要性在當(dāng)下尤為突出。科學(xué)、準(zhǔn)確、快速地從海量行業(yè)或?qū)W科數(shù)據(jù)中識別、追蹤前沿,及時把握其發(fā)展趨勢,以服務(wù)于科研創(chuàng)新與決策,已經(jīng)成為科研工作者關(guān)注的焦點。

數(shù)據(jù)收集的作用是用于數(shù)據(jù)分析其目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數(shù)據(jù)中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內(nèi)在規(guī)律。在實用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動。數(shù)據(jù)分析是組織有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，使之成為信息的過程。這一過程是質(zhì)量管理體系的支持過程。在產(chǎn)品的整個壽命周期，包括從市場調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的各個過程都需要適當(dāng)運用數(shù)據(jù)分析過程，以提升有效性。例如J.開普勒通過分析行星角位置的觀測數(shù)據(jù)，找出了行星運動規(guī)律。又如，一個企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)人要通過市場調(diào)查，分析所得數(shù)據(jù)以判定市場動向，從而制定合適的生產(chǎn)及銷售計劃。因此數(shù)據(jù)分析有極廣泛的應(yīng)用范圍。