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30

Mar

数据准备对数据科学过程至关重要。它确保分析只建立在优质数据的基础上，并且只有最有价值和最明确的见解能从中解析出来。对于数据科学家来说，这是一个必不可少的过程。这个过程尽管很耗时，但能将相关数据提炼成可操作的数据集，以便之后用商业智能工具进行分析操作。使用机器学习等通用方法和技术，数据科学家能够进行高质量的数据分析。然而，问题是，数据科学...

29

Mar

为什么数据准备如此重要？

数据准备是将收集到的数据转化为可具分析性和操作性信息的过程。一旦数据准备完成，分析员就可以用仪表盘和KPI分析数据，并建立模型以支持他们的发现。一开始，数据只是被用做案例分析或分析业务问题的一部分。数据帮助企业提高对市场的理解，企业可以根据相关信息进行商业决策的行动。影响数据质量的主要问题，是数据可能来自多个来源、并有飞快增长的多种形式...

17

Mar

什么是数据仓库

数据仓库是一个重要工具，当从多个来源收集到的数据需要进行结构化、比对和处理，以适用更高要求的商业智能平台时，这个工具就非常关键。数据仓库将当前数据和历史数据储存在一起。然后，它们就可以被分析报告引用，为商业用户和合作团队提供业务决策支持。存储在数据仓库中的数据是从运行系统或者运行数据库中转移过来，比如说销售或者市场数据。数据仓库构架不是...

15

Mar

什么是数据整理与数据准备

数据整理是对复杂的数据集进行统一和数据清理的过程，以确保之后能做高质量的数据分析。数据整理和数据清理的目的是类似的，但也有一些关键的区别。两者都是从多个来源收集数据，以便发现更深层次的情报，从而展现可靠和具可操作性的见解。然后这些数据可以更容易的与业务分析人员共享。数据整理和准备也能使收集和组织源数据的过程不那么耗时，帮助数据分析专家集...

14

Mar

什么是数据科学

数据科学的应用在以预测分析、模式分析和机器学习并作出明智的商业决策和预测上能起到很大作用。数据科学家凭借他们的统计学知识和相关模型，使用各种统计算法来探索和发现源数据。数据分析师创建算法并从不同角度研究数据，以便识别和预测未来事件。使用这类现代技术能帮助企业作出明智假设并找到解决方案，因而对企业发展非常关键。数据科学家可以用他们的发现把...

09

Mar

什么是数据发现

一旦数据收集完成，下一步就是数据发现。数据发现是识别可用于数据分析和/或数据整合的数据集的过程。这一阶段对于评估数据质量至关重要，因为数据发现工具可以浏览数据或应用高级分析来监测模式和异常值。帮助商务用户进行日常操作和业务决策这一目的，可以通过可视化分析来实现。数据准备这一关键阶段往往被忽视，然而在正确处理数据之前了解数据意味着数据在共...

25

Feb

如何清理和准备数据

数据清洗（又称数据清理）是指删除重复的数据，统一数据格式，去除不相关不准确或者损坏数据的过程。其目的是为了提高数据质量以准备之后的业务需求。一旦数据收集后这是必须要经历的步骤，以确保之后的分析精确和可靠。误导性或者低质量的数据会引发错误的设定，可能会对已经成功的业务产出造成巨大影响。数据清洗的过程也会被对标为GIGO（废料进/废品出）...

24

Feb

什么是数据准备

数据准备是转换原始数据以提取数据价值、同时保证数据质量的过程。强制性的预处理步骤能确保数据被重新结构化、修正，并能将不同数据集整合起来，以完善已收集的信息。数据准备是一个耗时的过程，但也是数据分析的必须阶段，它能消除引起误导或偏颇的劣质数据。只有当经过清理和处理的精确可靠的数据呈现给使用者，才能依此作出业务决策。确保数据准确的准备步骤包...