需求分析的数据采集 需求分析的数据采集包括
编辑整理：整理来源：抖音，浏览量：63，时间：2022-11-23 14:28:02
需求分析的数据采集，需求分析数据库，数据分析的需求分析
前沿：需求分析的数据采集
A,C,D,E 答案解析：[解析] 组织应通过需求分析收集对过程控制和体系有效运行起作用的数据，至少应该提供信息的有：①顾客满意度的评价；②产品的符合性；③过程能力和产品质量现状，及其发展趋势；④纠正、预防措施和持续改进。
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前言：
随着银行业务形态的增多、体量的变大，系统规模快速扩大，系统每天产生的数据信息呈几何式增长，其中包括大量的客户数据、交易数据和运行数据等，它们具有非常大的潜在价值，也是大数据应用的基础来源。
这些信息数据量十分巨大，但却分散在各个中心服务器或者设备的不同位置，对运维数据的统一管理、监控、信息挖掘变得越来越困难，也使得运维工作量越来越大。
根据中国银监会《商业银行信息科技风险管理指引》（银监发〔2009〕19号）中针对日志文件完整性、存留周期的相关要求，结合当下监管部门对银行数据治理相关监督的指引，为提高银行竞争力，高质量快速完成数字化转型，将数据价值向资产化过渡，某行拟建设统一的运维大数据处理平台。优先选择从日志场景切入，精细化分析能力，打造场景化应用，实现全面可观测性，保障业务平稳高效运行。
一、低代码处简化数据处理流程运维大数据平台的构建基于分布式高可用架构，满足容量随着业务需要动态扩展的需求；优化数据采集手段，实现对IT环境的实时数据采集以及集中高效的存储、查询、分析及可视化展示；
基于流批一体的数据处理技术，实现全局数据秒速查询。内置AI智能分析引擎，除了能够解决异常检测、异常定位及辅助故障定位等运维痛点问题外，通过数据建模和洞察还可以对系统进行综合健康及风险分析。
另外，平台对数据处理操作非常友好，用低代码的方式实现对复杂数据的处理，如交易数据的实时响应时间计算，需要从日志中提取请求及响应的时间，再根据交易特征进行计算和时间窗口聚合，类似这种复杂操作，只需要一条数据处理流就可轻松完成。
二、三个具体可观测场景助力数据处理01.日志异常检测，助力根因定位
基于NLP技术对日志进行自动分类，可以在不用读懂日志本身内容的前提下，自动对日志进行解析并区分不同的日志模式，通过将相似的日志聚类在一起，可以有效地识别出日志中的变量和常量，从而得到结构化后的日志数据。
经过算法训练，以及聚类生成相对稳定的模板后，通过监控这些模板特征变化，可实现对系统运行情况的异常检测、故障预测、根因定位和辅助排障。
通过这种方式对日志进行监测，既不用消耗过多时间在日志内容本身的研究，可降低学习和维度成本，还可以提前对一些从未发生但可能发生的问题进行预测。待问题收敛定位后，可进一步查看日志上下文精准定位，再聚焦分析。
02.Logging中的Tracing，洞见交易串联分析
由于历史的原因，在没有改造日志规范的银行业务系统中，是没有统一交易的流水号来标识每一笔交易的。其中有些交易非常复杂，会从前端到网关、渠道、核心以及周边系统调用流转，一旦出问题很难定位排查。
面对这样的情况，首先通过提取交易特征变量，对日志中的交易进行端到端的串联分析，全链接自动识别交易的整个流程，使原本碎片化的交易追踪变得有序。
其次，通过对日志交易的链路识别、分析，将交易的发起至结束进行关联。再通过图形化展示界面，对各个环节进行不同的告警设置，实现跨系统统一查询全链路日志。
将每笔业务各阶段的数据片段进行串联，建立业务链路分析模型，聚合关键业务指标报送数据(日均交易笔数、响应时间、成功率等)，统计分析业务瓶颈，掌握业务运行规律，能够极大地提升业务运维效率。
03.基于业务全景的风险分析观测
通过对运行维护中的日志数据进行全面自动收集、治理，再通过建立业务模型与实时数据关联，利用大数据洞察对业务系统做更全面、实时的分析，做到事前预测、事中管控、事后分析，加强不同阶段对业务运行的风险把控。
同时，在全局业务系统风险控制过程中，对业务系统的健康情况建模并从不同维度对业务系统健康风险进行评测，如交易运行情况、基础环境的稳定以及系统的健壮程度等。
▲相关业务业务健康模型（仅供参考）
对于多维度、多权重的决策，通过层次分析法建模，对原来主观判断的维度进行客观比对，通过衡量权重进一步科学地判定问题的影响程度，从而更准确评估系统风险。
▲全面可观测示意图
本次案例是智能运维助力实现全面可观测性的一次成功落地实践，案例从两方面入手，一是事前做好各类型的数据链接、监控等，分层次，找关联；另一方面在观测到问题后能够快速评估问题影响，收敛问题并找到根因。
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补充拓展：需求分析的数据采集
数据分析怎么写
数据分析怎么写？众所周知，数据分析报告是根据数据分析原理以及方法,运用数据来反映以及分析事情的现状、原因、本质,得出结论和解决办法，我相信很多人在想到数据分析报告的时候是都十分痛苦的，不知从何下手，下面为大家分享数据分析怎么写。
数据分析怎么写1需求分析
一定要了解一定要了解清楚要什么再开始动手。如果只知道出发，不知道方向、目的，那么有可能会越走越远离方向。就好像做菜，比如你爱人想吃鱼，你也没继续问，就给她做了一道红烧鲤鱼。但是事实上你可能都没了解清楚，她是像是具体那种鱼，是想要红烧清蒸还是其他做法。可能你做了很多的工作，付出了辛勤的劳动，但最后她仍然不满意。做数据分析也是如此，如果没有了解清楚需求，有可能最后会造成全盘的返工。
最好需要了解报告的用途、形式、重点目标和完成时限。即使你拿到了草稿或者样本也要自己了解一遍比较好。主要原因是因为，现在如果是你做，那你就是负责人。你应该最清楚如果让报告满足所有需求。另外，之前的报告不一定就考虑到了所有的细节，如果做之前没有考虑，那么最后还有可能会一步一步增加细节，也会耽误时间。
前进一定要有方向，做数据分析一定要有需求分析！
数据采集
数据的数量和质量对于数据分析师和食材的数量及质量对于厨师的意义是一样的。如果没有数据，那就像空有一身厨艺却没有任何食材的厨师。所以，做好需求分析之后的下一步一定是数据采集。
数据采集就是收集相关原始数据的过程，为数据报告提供了最基本的素材来源。在现实中来源有多种多样，直接问业务发生者或者一线管理者、公司运营后台的数据、网站运营时的数据等等。数据采集工作要做的就是尽可能地收集可能能用得上的数据，并集中地保存到合适的文档里，用于后期的处理。
数据采集的数量一定要足够多，否则难以发现有价值的数据规律；此外收集的过程中也要主要收集准确的资料，虚假的数据无法生成可信且可行的数据报告。这要求在数据收集的过程中不仅应该有科学而严谨的方法，而且对异常数据也要具备一定的甄别能力。
数据处理
厨师在进行烹饪之前，一般会对食材进行一定的处理，方便后续烹制。食材经过处理才能被用来加工，同样的，数据也只有被经过处理之后才能拿来制作数据报告。
采集到的数据要继续进行加工整理才能形成合力的规范样式，用于后续的数据分析运算，因此数据处理是整个过程中一个必不可少的中间步骤，也是数据分析的前提和基础。数据经过加工处理，可以提高可读性，更方便运算；反之，如果跳过这个环节，不仅会影响到后期的运算分析效率，更有可能造成错误的分析结果。
举一个常见的例子，如果是从业务发生者或者是一线管理者收集来的数据很有可能格式不统一，如果不做处理，很难开展下一步的工作。
数据分析
食材都处理好了，后续还要掌握火候，按照食谱的顺序来加工操作。数据分析也一样，前期方案和数据都准备好了，按照既定的方法就可以实现预定的目标。
通过专门的.统计分析工具以及数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和研究，从中发现数据的内在关系和规律，获取有价值有意义的信息。
数据展现
菜做好了，也得装盘才行。如果是客人未尝试过的，有份介绍可能更好。菜肴的色相意味形以及为专人订制的价值就是展示的主要目标。
同样，数据分析的结果最终要行程结论，这个结论要通过数据分析报告的形式展现给决策者。数据分析报告的结论要简洁鲜明，一目了然，同时还要有足够的论据支持，这些论据就包括分析的数据以及分析的方法。
因此，在最终的数据报告中，表格和图形是两种常见的数据展现方式。通常情况下，一图胜十表，一表胜十言。所以，在数据展现上，我们一定要做到可视化。图表具有直观而形象的特点，可以化冗长为简洁，化抽象为具体，使数据和数据关系得到最直接有效地表达。如果你想要表现一个营业部经营状况的趋势性结论，使用一串枯燥的数字或者一串文字，远不如一个折线图加趋势线更能说明问题。
经过上面这几个步骤的操作，一份完整的数据报告就可以形成，其中的价值将会在决策和实践中起到作用。
寻找真因
数据分析经过上述步骤看起来基本完成，但是真正的来说，数据分析一定要和实际业务相结合，要为决策者决策服务。下面这几个步骤是重点为决策者服务。
数据分析怎么写2分析类别：
首先需要知道自己报告的类别，如你需要做 昨天的交易分析，那就是描述性分析。你需要找到订单量下降的原因，就是解释性分析。你需要对下个月的销售做提前采购计划，就是预测性分析。针对一个未知的事情，比如你们产品是否需要增加某个功能模块，做探索研究，就是探索性分析。
分析流程：
数据分析一般都是一次性的，一般都是专题分析报告。提需求的方式，是我们有一个问题需要解决（解释性，探索性，描述性，预测性）。而不是提的需求是，我需要一个什么样格式的数据，你们计算好了发给我一下，甚至直接给我做一个ppt和报表。客户说 自己想买一瓶可乐，其实他只是口渴，我们只需要给他点喝的就行。
分析报告类型：
数据分析报告是数据分析过程和思路的最后呈现，得出分析的结论并给出解决方案。其本质上是在写一篇有理有据，逻辑性强的议论文。针对不同的分析目的选择不同的报告形式和内容。
报告结构：
一份数据分析报告由以下几个部分组成，一般都是总分总的格式：
标题：
标题是一份报告的文眼，是全篇报告最浓缩的精华。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。
在标题的命名过程中，现在有一份关于数据分析师招聘和薪酬方面的一份报告，你可以：
1. 直接在标题中放上报告的结论，例如《数据分析师在人工智能大环境下需求直线上升》
2. 提出分析报告的研究问题，例如《数据分析师的职业规划在哪里》
3. 中规中矩地写上研究的主题，例如《数据分析师的招聘研究》
目录：
提现数据分析报告的整体架构
前言
前言部分就和写论文时候的Abstract类似：
1、 要写出做这次分析报告的目的和背景
2、略微阐述现状或者存在的问题
3、通过这次分析需要解决什么问题
4、运用了什么分析思路，分析方法和模型
5、给出总结性的结论或者效果