La signification de la collecte de données comprend vraiment l'apparence originale des données, y compris le temps, les conditions, la mise en forme, le contenu, la longueur et les restrictions créées par des données. Conditions, etc. Cela aide les analystes à contrôler les données et le processus d'acquisition de données ciblés, en évitant les problèmes de données causés par la violation des règles de collecte de données; Dans le même temps, la compréhension de la logique de collecte de données a accru la compréhension des données de données, notamment des modifications inhabituelles des données. Par exemple:

OMNATIO Seuls 100 caractères et documents contenant un grand nombre de chinois sont décrits dans la collecte de données ne seront pas affectés à la variable de repère (coupera de nombreux caractères).

Version pixel Avant WebTrekkk323, les informations simples par défaut ne sont que 2 000 données par défaut. Lorsque la page contient trop de variables ou de modifications, la solution commune est transmise par plusieurs méthodes envoyées SendInfo; et pHVersion pixel Après 325, les seules informations sont que vous pouvez envoyer par défaut pour envoyer des données 7K, très pratique pour résoudre le seul problème de problème de surcharge dans le déploiement de code. (Webtrekk est basé sur le nombre de demandes, moins coûteux, moins coûteux).

Lorsque l'utilisateur utilise l'application hors ligne, les données seront publiées en raison de la connexion incapable de se connecter, ce qui entraîne des retards d'analyse statistique des données dans des périodes normales. Jusqu'au périphérique série suivant, les données peuvent être envoyées et classées à cette époque. Cela crée des données à différents moments lorsque les données diffèrent du même temps d'historique.

Dans la phase de collecte de données, les analystes de données doivent comprendre des conditions extraordinaires lors du processus de production et d'acquisition afin que vous puissiez faire de bonnes poursuites que. De plus, cela peut également éviter de nombreux problèmes de "spam dans les données de la poubelle".

Deuxièmement, le stockage des données

Quelle que soit les données enregistréesDans le nuage ou le local, le stockage des données n'est pas aussi simple que la base de données que nous voyons. Par exemple:

Système de stockage de données est MySQL, Oracle, SQL Server ou d'autres systèmes.

Structure de l'entrepôt de données et des liens, des étoiles, de la neige et d'autres.

S'il existe certaines règles lors de la réception de données, telles que des champs spécifiques.

Comment la base de données de production est confrontée à la manière dont la valeur inhabituelle est manipulée, des conversions forcées, des erreurs vierges ou de retour.

Comment stocker des données, des noms, de la signification, de type, de la longueur, de la précision, qu'il s'agisse de conditions de codage et de liaison des caractères.

Les données de contact sont les données d'origine ou les données après ETL et la règle de l'ETL.
Mécanisme permettant de mettre à jour les mises à jour des données sur l'entrepôt de données et la totalité du montant est mise à jour ou mise à jour ascendante.

Quelles sont les règles de synchronisation entre les tables de base de données et différentes bibliothèques, quels éléments peuvent causer des différencesT Données, comment gérer la différence.

Dans la phase de stockage de données, les analystes de données doivent comprendre les mécanismes et les flux de travail dans le stockage des données et les éléments de base gérés sur le muscle la base de données RAW et le type final de données sont obtenus. Étant donné que les données mettent en permanence que les données dynamiques et répétitives, des données rapides, de l'intégrité, de la validité, de la cohérence, de la précision, de plusieurs reprises en raison du matériel et du matériel, les problèmes environnementaux à l'intérieur et à l'extérieur peuvent conduire à des problèmes d'application post-données.

Troisièmement, les données d'extraction

L'extrait de données consiste à extraire le processus, tiré de la liaison de base de l'extraction de données, quand le faire.

Où obtenir, les sources de données - différentes sources de données ne sont pas nécessairement cohérentes.

Une fois terminé, le temps d'exploitation - les données extraites de différents temps peuvent ne pas être cohérentes.

Comment le faire, Règles extraites - RésultatsSelon différentes règles d'extraction est difficile.
Dans la phase d'extraction de données, le premier analyseur de données doit extraire des données. La sélection des commandes est généralement des compétences essentielles de la requête et de l'extraction de SQL, mais même le nombre de travaux simples a également différents niveaux. La première classe est la possibilité d'extraire des données de la base de données unique. Au cas où il s'agit d'une déclaration conditionnelle de base; La deuxième classe est la possibilité de capturer l'extraction de données dans la table de la bibliothèque et une participation différente avec différentes utilisations; Les troisièmes couches sont optimisées SQL, la déclaration réduit les déchets de temps personnels et consomme des ressources système en optimisant les niveaux de logique et les systèmes de dépistage et le temps de transmission.

La seconde est la capacité de comprendre les besoins de l'entreprise. Par exemple, le service nécessite des "ventes". Les champs associés ont au moins les ventes de produits et le montant de la commande de produit, qui consiste à contenir des coupons, expéditionMarchandises de transfert, V.V. Réductions et frais. C'est la quantité d'ordre contenant ce facteur, sinon des ventes de produits d'unité de produit ×.

Quatrième, mining de données

L'extraction de données est effectuée lorsqu'il est confronté à des touches de données importantes pour filtrer des données, la version principale des options d'algorithme:

Il n'y a pas de meilleur algorithme, seul l'algorithme le plus approprié, le principe de choisir des algorithmes équipés d'une précision, d'une opérabilité, de connaissances et d'une application.

Aucun algorithme ne peut résoudre tous les problèmes, mais la formation d'algorithmes peut résoudre de nombreux problèmes. L'algorithme d'interrogatoire le plus difficile est d'ajuster les algorithmes, le même algorithme que les réglages de paramètres dans différents scénarios et pratiques est un moyen important d'obtenir la correction de l'expérience.

Au stade de l'exploitation minière des données, les analystes de données doivent être des possibilités compétentesLiée à l'exploitation des données. Premièrement, exploiter des données, des statistiques, des principes mathématiques et la conscience commune; Deuxièmement, l'utilisation compétente des outils d'extraction de données, la clémentine, la SAS ou R est facultative, s'il s'agit d'un programme, vous pouvez choisir une programmation; Trois, vous devez comprendre les scénarios d'exploitation généraux de données et aux avantages et aux inconvénients de chaque algorithme.

5. Analyse des données
Analyse des données des applications métier et des explications relatives à l'exploitation minière des données et lorsque les algorithmes d'extraction de données sont retirés après la fin, comment expliquer la signification réelle de l'algorithme dans les résultats, Prestige, signification, etc comment faire des résultats des résultats d'excavation pour les activités commerciales pendant les activités de fonctionnement.

Vendredi, les données affichées

affichant des données, ce qui signifie visualisant des données, comment les analystes de données affichent la vue de données pour le processus métier de données. Les données doivent êtren Selon les principes des critères unifiés de la société, des formulaires spécifiques doivent être déterminés en fonction des besoins et de la scène réels. Les exigences de qualité de base sont les suivantes:

Outils. PPT, Excel, Word et même Email sont un bon outil d'affichage, tout outil très puissant.
Échantillons. Les principes de base de Tiantu sont plus faciles à comprendre, vivants, intéressants, interactifs et de la narration.

Principes. Les dirigeants préfèrent lire des photos, voir la tendance, conclure, classe exécutive, lire du texte, lire le processus. Scènes. La plus grande conférence PPT est la plus appropriée et la signalisation sera plus réaliste et que les données sont plus pratiques.

Plus important encore, affichant des données vers le contenu de données, signaler des données précieuses est la clé.

Applications de données

Les applications de données sont des manifestations directes de valeurs d'atterrissage des données, ce processus nécessite des analystes de données. Il existe des compétences en communication de données, des capacités de promotion des entreprises et une capacité à faire VProjet.

Capacités de communication de données. Rapport de données intensives, la conclusion de brèves données est plus bénéfique pour comprendre et accepter les affaires, l'intention de jouer, des modèles, très pratiques.

Encouragez les entreprises. Sur la base de la compréhension des entreprises, promouvoir les activités dans la mise en œuvre des recommandations de données. Les plus importants, urgents, les plus efficaces, créant une bonne méthode, cuivre le temps d'examiner l'environnement objectif de l'entreprise, c'est-à-dire un bon La conclusion des données nécessite des conditions d'atterrissage objectives.
La capacité de travailler à partir du projet. Le projet de données est un processus étape par étape, qu'il s'agisse d'un projet d'analyse de données ou d'un projet de produit de projet, nécessitant des analystes données capables de travailler, de leadership, d'organisation et de contrôle du projet.