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Comment ai-je une idée d'analyse de données? Le phénomène de cette question est un inverse typique.


Le chemin d'analyse des données est "les premières données, post-post". Si vous ne savez pas ce que le problème est ce que le problème est, vous collecterez des données, de collecter des méthodes; Après avoir analysé des données, il n'y a pas d'objectif clair, mais au lieu de cela, le désir d'indiquer la pierre.

Le problème est que les données sont des commentaires du comportement passé. Si la décision d'affaires est plus que la conduite, il est recommandé d'analyser la conclusion de la future prise de décision de la société, ce n'est pas très bon de voir le rétroviseur, fondamentalement inefficace. Cette idée conduit à des analystes de données pour effectuer beaucoup de travail, mais il est difficile d'obtenir des conclusions vraiment précieuses. À ce stade, si vous soupçonnez votre propre "idée", vous poursuivrez «de meilleures façons», en fait, cela va plus loin dans le mauvais chemin.


Mais avec cela, une entreprise d'impressionAmerican Ternet ou Internet High Tech Sociétés ont développé l'analyse culturelle de l'analyse des données en fonction des décisions commerciales. Je suis un économiste en Amazon auparavant, et maintenant, mon livre de livre est un scientifique de données haut de gamme. Données créées par ces deux sociétés basées sur PB; Tandis que la taille, une grande complexité, mais aussi des données "massives" riches.
Ils ont recruté les principaux analystes de données de chaque classe pour configurer des bases de données de classe mondiale, une architecture de données, des outils d'analyse, des modèles de données et plus encore. Cependant, chaque fois que l'analyse de données, nous pensons souvent que les données ne sont pas trop à la main, mais trop peu. Parce que les données sont plus, c'est plus d'un problème. Ensuite, j'explique le problème dans la question dans le sujet et le chemin corrects et l'analyste de données peut effectuer un travail spécifique.

Premièrement, le chemin d'analyse des donnéesU précis


Obtenez une métaphore de conduite: environnement commercial réel, conducteur, il s'agit d'un GPS sans tout, mais il doit être confronté au brouillard: qu'est-ce que c'est? Est-ce que quelqu'un va sur le chemin? Y a-t-il une promenade possible? Yang Quan Avenue est-il ou un voyage Huadong? Résolvez ces problèmes, comptant parfois sur l'intuition du fondateur, en s'appuyant parfois sur l'équipe pour ouvrir la montagne.

Mais comment améliorer l'efficacité de la prise de décision, comment mesurer la décision, comment choisir le chemin le plus efficace des coûts dans plusieurs chemins? À l'heure actuelle, le rôle des scientifiques de données est comme un guide des connaissances de patrimoine: à travers le résumé des expériences passées, fournissant le personnel le plus fiable lors de la prise de décisions. Si une entreprise veut que le système, le développement à long terme, l'analyse des données est essentielle.


La question consiste à obtenir les données pour trouver le problème et comment continuerFermer avec précision a toujours des problèmes. La réponse du chemin correspondant doit être la suivante:
Comprendre votre modèle commercial

Trouvez des problèmes et des hypothèses principales dans le modèle d'entreprise

Pour vérifier l'hypothèse et résoudre le problème


Certains lecteurs ont peut-être découvert que quatre caractères de "analyse des données" sont effectués, n'ont aucune différence entre ce processus et tous les processus de décision d'entreprise. De cette manière, pas du fondateur à un employé de première ligne, tout le monde devrait analyser des données, mieux décider? Bien sûr, il est juste! Ce n'est pas ce que je dis, c'est Jeff Bezos et Mark Zuckerberg. En raison de l'intuition, de l'expérience, du taoïsme, il sera biaisé et les données sont correctes et il occupera naturellement la position la plus importante dans la décision.


Deuxièmement, les analystes de données

Les analystes de données sont les plus professionnelles et la plupart des informations sur les données, en perspective qLe processus du processus est évident. Les analystes de données doivent effectuer les quatre suivants:

1. Écrire des données

des données utiles dans le cœur, elle ne peut être enregistrée que de stocker efficacement. Selon "" Je dois rechercher des questions dans les données, je voudrais y réfléchir. Lorsque vous prenez une décision, quelles informations sont utiles pour prendre des décisions? Quelle est l'assurance de données existante? Croix? En outre, de bons analystes de données non seulement comprendre la quantité d'informations pour chaque donnée, mais comprenez également le niveau de difficulté survenant lorsque différentes données sont collectées et comment concevoir un mécanisme pour assurer la précision de la collecte d'informations.


Exemple: si un exemple -Commerce plate-forme veut savoir si les marchandises sont vendues comme fausses, il sera entièrement compris des informations de production. Produits, informations du vendeur et commentaires des consommateurs. Quelles informations sont faciles à partir lors de la collecte d'informations sur le vendeur? Les analystes de données comprennent la loi et les règlements peut se concentrer sur le point de révision du pHLa pression du vendeur et de bons analystes de données dans l'apprentissage de la machine peut commencer à partir de l'identification de l'image. Quel chemin est plus précis, l'atterrissage est plus facile et il est grand de déterminer la vie et la mort d'un modèle d'entreprise.


Pour les modèles commerciaux, de bons analystes de données auront également une compréhension profonde des projets de données. De cette manière, sachez qu'après la collecte de données, placée dans la base de données, jetée dans le lac de données? Comment effectuer les données les plus précieuses peut être lue et affichée, TB, les données de niveau PB doivent être stockées dans le coût et l'efficacité?


2. Traitement des données

Après le complexe commercial, les données seront produites dans différentes parties. Intégration de l'efficacité des données provenant d'autres pièces et contrôle de la qualité des données, il s'agit également d'une qualité importante des analystes de données. Lorsque des données utiles sont intégrées, nettoyer les données, assurer une qualité, une structure complète, DLes conditions seront claires, cela le fera en fonction de cette analyse de données. Cette étape semble très facile, plus la société est grande, plus les pièces sont plus importantes, plus les données sont plus complexes, plus importantes. "Ingénieur de données" et "Sciences de données" Les scientifiques de données "responsables de l'analyse des données sont 1: 2.

3. Données d'analyse
L'étape comprend trop de contenu, y compris les tests, les prévisions, la reconnaissance , les principaux indicateurs, les recherches, les pêches profondes, les panneaux de commande, etc tous les liens peuvent être expliqués séparément. Décrivez plus tard.




Ceci est là que les grandes machines, que ce soit C'est un système d'experts, une surveillance de l'apprentissage ou une surveillance d'apprentissage, et fondée sur la fin. Le résumé des données de la loi et de l'automatisation de la décision des affaires. Bon analyste de données, en plus d'appliquer des modèles à appliquer sur la base des problèmes commerciaux, amélioration du modèle de marque capacité et augmenter la qualité des données, quelles décisions devraient être trouvées par apprentissagemachine; connaître les forces des machines d'apprentissage et des tables courtes; savoir comment collecter / produire des étiquettes de classification de la machine; Savoir comment créer un objectif optimisé et une fonction de perte de la machine d'apprentissage; Etc.
Mardi, petit nœud


Bien que le grand concept de données ait été mentionné pendant une longue période, il s'agit d'une valeur réelle multidimensionnelle, à grande échelle. Il a été développé ces dernières années. De nombreuses entreprises sont incapables de gérer des données importantes, ne mentionnent pas l'effet. D'autres ne disent pas, super applications de Wechat, presque des informations sur toutes les tailles individuelles, mais même une recommandation promotionnelle n'a pas été faite.
Par conséquent, l'analyse des données est une nouvelle industrie à partir de la Chine. J'espère que les étudiants sont intéressés par cette industrie, ils peuvent avoir une bonne idée d'analyser les données pour jouer le potentiel pour obtenir leur statut.

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