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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(guó)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(mén)。因此,量身制定公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)治理策略勢(shì)在必行,盡管目前為止,如此作為的公司依然寥寥無(wú)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(duì)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(lái)進(jìn)行決策。數(shù)據(jù)收集中最重要的是識(shí)別信息需求是確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無(wú)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)。

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進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái),“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(jì)劃中這樣定義數(shù)據(jù)科學(xué)——“數(shù)據(jù)科學(xué)是一門(mén)新興學(xué)科,它利用統(tǒng)計(jì)方法和計(jì)算機(jī)科學(xué)方面的知識(shí),為廣泛的傳統(tǒng)學(xué)術(shù)領(lǐng)域提供有影響力的預(yù)測(cè)和見(jiàn)解”。

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以2010年為節(jié)點(diǎn),在計(jì)算技術(shù)取得重大進(jìn)展的背景下,數(shù)據(jù)科學(xué)開(kāi)始占據(jù)越來(lái)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(shí)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(gè)產(chǎn)生或依賴數(shù)據(jù)的行業(yè)。

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今天的數(shù)據(jù)科學(xué)研究人員能夠識(shí)別相關(guān)問(wèn)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(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,再將結(jié)果轉(zhuǎn)化為解決方案,并對(duì)業(yè)務(wù)決策產(chǎn)生積極的推動(dòng)作用,幾乎所有行業(yè)都需要這樣的數(shù)據(jù)處理方法。

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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(gè)階段:采集(采集、錄入、信號(hào)接收、信息抽取);管理(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、清洗、登臺(tái)、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(cè)、回歸、文本挖掘、量化分析);呈現(xiàn)(報(bào)表、可視化、商業(yè)智能、決策)。

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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(shí)別、追蹤前沿,及時(shí)把握其發(fā)展趨勢(shì),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(diǎn)。

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(méi)在一大批看來(lái)雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中的信息集中、萃取和提煉出來(lái),以找出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。在實(shí)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(dòng)。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(guò)程。這一過(guò)程是質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。在產(chǎn)品的整個(gè)壽命周期,包括從市場(chǎng)調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的各個(gè)過(guò)程都需要適當(dāng)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析過(guò)程,以提升有效性。例如J.開(kāi)普勒通過(guò)分析行星角位置的觀測(cè)數(shù)據(jù),找出了行星運(yùn)動(dòng)規(guī)律。又如,一個(gè)企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)人要通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查,分析所得數(shù)據(jù)以判定市場(chǎng)動(dòng)向,從而制定合適的生產(chǎn)及銷售計(jì)劃。因此數(shù)據(jù)分析有極廣泛的應(yīng)用范圍。

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數(shù)據(jù)分析的流程

·明確分析的目的 只有弄清分析的目的是什么?才能準(zhǔn)確定位分析因子,提出有價(jià)值的問(wèn)題,提供清晰的思路。

·數(shù)據(jù)收集 對(duì)收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)加工,主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分組、數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)抽取等處理方法。

·數(shù)據(jù)預(yù)處理 通過(guò)探索式縫隙檢驗(yàn)假設(shè)的形式,在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征,對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集有個(gè)全面的認(rèn)識(shí),以便后續(xù)選擇何種分析策略。

·數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)整理完后,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析和相關(guān)分析,需要對(duì)產(chǎn)品、業(yè)務(wù)、技術(shù)等有足夠的了解,常常用到分類、聚類等數(shù)據(jù)挖掘算法。


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