【转载】6个用好大数据的秘诀

作者: 互联网资讯  发布:2019-12-01

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在大数据中的数据分析中,我们可以通过数据分析进行预测分析,预测分析的价值就在于成功与快速。如果预测不成功,那么这个分析工作没有任何意义,而如果预测时间过长,那么也没有了意义。所以我们最重要的就是预测成功,然后再慢慢地提高预测效率,那么预测分析有什么秘诀呢?我们在这篇文章中给大家详细地说一说。

这篇文章里,有三位来自不同公司的大数据运营人员各自分享了他们运用大数据的经验。这三位是来自维亚康姆(Viacom)的Luzzi、Globys公司的Olly Downs以及知名市场顾问公司Dunnhumby的CEO Andy Hill。

首先说说我们为什么要预测,预测未来一直是一个非常具有挑战性的命题。但是预测分析技术的出现使得用户能够基于历史数据和分析技术预测未来的结果,这使得预测结果和趋势变得比过去几年更加可靠。由此可见,我们的预测工作并不是没有意义的。但是,与任何新兴技术一样,想要充分发挥预测分析的潜力也是很难的。而可能使挑战变得更加复杂的是,由不完善的策略或预测分析工具的误用导致的不准确或误导性的结果可能在几周、几个月甚至几年内才会显现出来。而预测分析有可能彻底改变许多的行业和业务,包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。所以我们必须发展数据分析预测。

秘诀一:目标要明确

就算一个公司拥有再多的数据,也不能代表它就一定会获得商业上的成功。只有真正懂得如何利用大数据,了解到公司利用大数据可以达到什么目标,公司最终才有可能真正成功。在公司在发展过程中往往也会面临诸多选择,也只有目标设定明确了,才能够缩小选择范围聚焦精力去发展。企业应时刻保持头脑清醒,朝着自己定好的目标前进,才有助于公司进行持续长久的良好运作。

不过,Luzzi也表示,有时候,利用太复杂先进的数据分析工具往往也会带来很多问题,不过如果我们能够通过分析大量的数据来得到最终的结果,那就不用怀疑了,你就干吧,至少方向肯定是对的。

金沙澳门官网dkk,其实大数据的数据分析预测是有秘诀的,主要是有七点,我们在这篇文章中慢慢的给大家说一下。首先就是能够访问质量高的数据以及容易理解的数据。预测分析应用程序需要大量数据,并依赖于通过反馈循环提供的信息来不断改进。 我们应该知道,数据和预测分析之间是相互促进的关系。所以了解流入预测分析模型的数据类型非常重要。为了做出准确的预测,我们预测的模型需要被设计成能够处理它所吸收的特定类型的数据。如果简单地将大量数据扔向计算资源的预测建模工作注定会失败。这是因为由于存在大量数据,而其中大部分数据可能与特定问题无关,只是在给定样本中可能存在相关关系,如果不了解产生数据的过程,一个在有偏见的数据上训练的模型可能是完全错误的。

秘诀二:要区分清楚“森林”和“树”

现在,企业可以做到一些他们以往没有能力做到的事。对于很多公司来说,可供分析的数据更多,可以用来分析数据的工具和方法也比以前更先进方便。公司已经完全有能力去分析和处理他们收集到的大量数据,这对于企业来说或许是件好事,然而,有时候这些数据也会过于分散。

Globys公司的Olly Down表示说,现在,很多公司都倾向于收集精度较高的数据,因为获得的数据越精确,就越有利于分析受众群体,也更有利于公司进行相关战略和产品的调整。不过,公司往往需要花费大量的时间去处理大量的数据,结果却有可能不尽如人意,所以,在进行数据分析处理时,有时候没有必要执着于某一棵“树”长成什么样子,而应该注重这片“森林”,要懂得舍小取大。

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