做大数据分析时，这几个技巧可以带来帮助

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近些年，越来越多的企业早就意识到数据分析能够产生的价值，并且早已跳上了大数据旅行车。事实上，目前所有的一切都在被监控和分析，创建了大批量的数据流，一般比企业可以处理的速度更快。问题是，依据定义，大数据挺大，因而数据采集中的小差异或错误可能造成重大问题，错误信息和不准确的推论。

针对大数据来说，以业务为中心的方式分析它的挑战是实现这一目标的唯一方式，即确保企业拟定数据管理对策。

但是，有一些技术能够优化你的大数据分析，并较大限度地减小可能渗透那些大型数据集的“噪音”。下述是几个技术技巧做参考：

优化数据收集

数据收集是事件链中的第一步骤，最终导致业务决策。确保收集的数据与业务感兴趣的指标的相关性非常重要。

定义对公司有影响的数据类型以及分析如何为底线增加价值。从本质上讲，考虑用户行为以及这对你的业务有何种针对性，然后使用这些数据进行分析。

储存和监管数据是数据分析中的关键一步。必须保证数据质量和分析效率。

把垃圾带出去

肮脏的数据是大数据分析的祸害。这包含不准确，冗余或不详细的客户资料，将会会对算法产生破坏并致使分析结果不佳。基于脏数据做出决策是一个有问题的场景。

清理数据至关重要，涉及丢弃无关数据并仅保留高质量，最新，完整和相关的数据。人工干预不是理想的范例，是不可持续和主观的，因此数据库本身需要清理。这种类型的数据以各种方式渗透到系统，包括时间相关的转移，例如更改客户信息或数据孤岛中的存储，这可能会破坏数据集。脏数据可能会影响营销和潜在客户生成等明显的行业，但财务和客户关系也会因基于错误信息的业务决策而受到不利影响。后果很普遍，包括盗用资源，重点和时间。

这个脏数据难题的答案是确保进入系统的数据干净的控制措施。具体而言，重复免费，完整和准确的信息。有些应用程序和公司专门研究反调试技术和清理数据，这些途径应该针对任何对大数据分析感兴趣的公司进行调查。数据卫生是营销人员的首要任务，因为不良数据质量的连锁效应可能会大大降低企业的成本。

标准化数据集

在多数业务情况下，数据来自各种来源和各类格式。这些不一致可能转化为错误的分析结果，这将会大大扭曲统计推断。为了防止这种可能性，必须确定数据的标准化框架或格式并严格遵守它。

数据集成

如今，大多数企业都包含不同的自治部门，因此许多企业都拥有孤立的数据存储库或“孤岛”。这很具挑战性，因为来自一个部门的客户信息的变化不会转移到另一个部门，因此他们将根据不准确的源数据做出决策。

为了解决这个问题，中央数据管理平台是必要的，集成了所有部门，从而确保了数据分析的准确性，因为任何变更都可以立即被所有部门访问。

数据隔离

即便数据干净，有组织和集成在那里，也可能是分析问题。在这种情况下，将数据分组成小组很有帮助，同时谨记分析正在努力实现的目标。这样，可以分析子组的趋势，这将会更有意义并且具备更大的价值。在查看可能与整个数据集无关的高度特定的趋势和行为时尤其如此。

数据质量对于大数据分析至关重要。许多公司试图用分析软件直奔潜水，而不考虑进入系统的内容。导致不准确的推断和解释，这可能是昂贵的并且对公司造成损害。一个定义明确，管理良好的数据库管理平台是企业利用大数据分析不可或缺的工具。

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可以试试梦蝶数据，朋友说用着还可以