数据采集数据分析-数据采集数据分析数据可视化
Time:2024-06-11 23:36:13
关于数据采集数据分析的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
数据采集数据分析
要说IT圈儿的“顶流”是什么，大家必然在第一时间想到数据中台，毕竟这些年，IT圈儿的一半人在大力吹捧中台，另一半人在到处唱衰中台。
然而无论是吹捧还是唱衰中台的，都很少有人提及上中台前所必需的数据底层建设。
但一个完备的数据底层建设可以为企业提供坚实的基础，确保数据中台的成功实施和运营。换句话说，就是没有数据底层建设就根本上不了数据中台。所以，今天就来跟大家唠唠什么是数据底层建设。
简单来说，数据底层建设包括数据采集、数据集成和数据治理三部分。
一、什么是数据采集?企业的日常经营过程中会产生大量的数据，这些数据来源广泛，比如企业的销售数据、用户的行为数据、社交媒体的曝光数据等等。而数据采集就是把这些不同来源和渠道的数据收集并存储起来，方便企业进行后续的分析。
举个例子，企业要分析产品的的销售情况，就需要收集来自各个销售渠道的订单信息、客户的购买记录、产品库存等相关数据。这些数据可以来自电子表格、数据库、传感器、网站或其他系统。通过数据采集，企业将这些散落的数据收集到一个地方（一般就是业务系统），形成一个数据集合，方进行后续的分析和利用。
数据采集的方式有很多种，例如手动采集、自动采集、爬虫采集等等：
手动采集可以说是企业获取数据方式的鼻祖，具体是指通过人工的方式手动录入数据，以往是用笔和纸，现在是用excel和视频。虽然这种方式比较简单，但是耗时久、效率低下且容易出错。因此，企业会考虑用自动化工具代替人工，这就是自动采集。自动采集是指通过一些自动化工具来采集数据，它可以显著提高采集效率，减少出错率，但是企业需要相应的技术支持和工具投入，爬虫采集是指通过编写程序自动访问网站，并从中抓取所需的数据。这种方式非常灵活、适用范围广泛，但企业需要注意法律法规的限制，以确保合法、合规的数据采集行为。总而言之，数据采集是收集来自不同来源的数据，并将其集中存储以备后续处理和分析的过程。它是获取数据的第一步，是企业底层建设的第一步，只有做好了这一步，后面种种才能更加顺利地进行下去。
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二、什么是数据集成？在企业通过数据采集，完成了各业务系统原始数据的收集后，下一步就需要对这些分散的数据进行集中化的管理，这就是数据集成。
数据集成将不同来源的数据整合在一起，形成一个统一的数据视图，就像把零散的拼图碎片拼接在一起，完成一幅完整的图画。
但与拼图不同的是，数据集成还会涉及到解决不同数据源之间的差异和不兼容性问题，具体包括数据格式的转换、字段映射、数据清洗和数据重复的处理等等。
所以，通过数据集成平台，企业可以消除数据孤岛，确保数据的一致性和准确性，提高数据的可用性和可信度。最终让企业人员能够更全面地了解自身的业务情况，做出更准确和有依据的决策。
想象一下，你的企业里有多个部门在不同地方存储着数据，每个系统都可能使用不同的数据格式、命名约定和存储方式，比如销售系统存储了销售订单的详细信息，CRM系统存储了客户的个人资料和交互历史。
以往你想查看客户购买了什么产品以及他们对于产品有什么服务请求等，你就需要下载两个系统中的数据，通过一系列的数据处理操作把数据整合在一起再搜索具体的客户信息。步骤繁琐，一旦数据有所变更，还需要重复操作，不能更麻烦了。
而现在通过数据集成就可以将这些散乱的数据整合到一起，形成一个统一的数据集，你不需要任何数据整合的操作，就可以在一个地方查看客户的完整信息，包括他们的购买记录、联系方式和服务请求等等，极为方便。
三、什么是数据治理？在前面，我们了解了数据采集的过程，知晓了数据集成的重要性，然而，仅仅采集和集成数据还不足以确保数据的高质量和有效使用，这就需要引入数据治理的概念。
数据治理可以简单地定义为企业在数据管理方面所采取的一系列规则和措施，它就像企业的数据管家，管理着数据的质量、安全性和合规性，使数据成为组织的有价值资产。这就像国家制定一系列法律条规来规范我们的行为以确保社会是安全稳定的。
在数据的底层建设中，企业通过数据治理，制定数据管理规范、建立数据质量控制措施和监督机制，保证数据的准确性、一致性、完整性。数据治理还涉及定义数据标准、数据安全策略和合规措施，以确保数据在整个数据中台生命周期中得到妥善管理和保护。
具体来说，数据治理包括以下四个方面：
数据质量：数据治理致力于确保数据的质量。这包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性。通过制定数据质量标准、建立数据验证和清洗流程，组织可以识别和纠正数据质量问题，确保数据可靠可信。数据安全性：数据治理确保数据的安全性，防止未经授权的访问、数据泄露和恶意攻击。这包括制定访问控制策略、加密数据传输、建立安全审计和监控机制等，以保护数据的保密性和完整性。数据合规性：数据治理确保组织遵守适用的法规、法律和行业标准。这可能涉及到数据隐私法规、数据保护法规和行业规范等方面。通过建立合规策略、数据使用政策和合规审计，组织可以确保数据的合规性，减少法律和合规风险。数据管理：数据治理涉及数据的管理和规划，包括数据分类、数据识别和数据标准化。这有助于建立一致的数据词汇、数据模型和数据分类体系，提高数据的可管理性和可理解性。四、结语简而言之，数据底层建设包括数据采集、数据集成和数据治理三个主要部分。数据采集是获取来自不同渠道的数据，为后续的分析提供基础。数据集成将分散的数据整合成一个统一的数据视图，确保数据的一致性和准确性。而数据治理则是确保数据的高质量和有效使用，如同企业的数据管家，制定规则和措施，管理数据的质量、安全性和合规性。
通过深入了解数据底层建设的三个方面，我们意识到这是实现数据中台成功的不可或缺的基石。只有在这个坚实的基础上，企业才能更加顺利地进行数据中台的建设和发展。让我们共同努力，为企业数据的高效管理和充分利用搭建起坚实的桥梁，推动整个IT领域的不断创新与发展。
数据采集数据分析与挖掘实训总结
首先，我们要明确数据分析的概念和含义，清楚地理解什么是数据分析;
什么是数据分析呢，浅层面讲就是通过数据，查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。
专业一点讲：数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总、理解和消化，以求最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用。
那么，我们做数据 分析的目的是什么呢？
事实上，数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程。
数据分析可以分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析
工作中我们运用数据分析的作用有哪些？
1、现状分析：就是企业运营状况的分析，主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等
2、原因分析：需求分析，多数是针对运营中出现的问题进行剖析，找出出现问题的因素以便于解决问题
3、预测分析：针对以后的运营情况做出分析报告，对公司以后的发展趋势做出有效的预测，对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑。
最重要的一点：
我们如何做数据分析呢，换一句话说就是如何进行数据分析，是怎样的流程？
然后，我们来看数据分析的六部曲
1、明确分析目的和思路：
这一定很重要，你想通过数据分析得到什么，你想通过数据分析告诉别人什么，这是你做数据分析的首要问题，分析不能是漫无目的的，一定要明确思路，有目的性、有计划性的去做数据分析。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要。
2、数据收集，这里不做过多的说明，一般情况下，数据来源都会可靠有效。我们要做的只是把我们需求的数据get即可。
3、数据处理：
主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法，数据分析的前提是要保证数据质量，如果数据质量无法保证，分析出来的结果也没法得到有效的利用，甚至会对决策者造成误导的行为。
4、数据分析：
首先要明确数据处理和数据分析的区别：数据处理只是数据分析的基础，我们做数据处理就是为了保证数据形式合适，保证数据的一致性和有效性。
5、数据展现：
数据展现就是把数据分析的结果，用可视化的图标形式展现出来，用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点
6、撰写报告：
数据分析报告其实就是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。
为什么自家公司有数据分析员，还要找外面的分析数据？
因为你家数据分析员是只听他上一级领导一个人的话，他不仅要考虑这个月的工资，还要考虑下个月的工资，怕丢工作，领导说什么就是什么；于是就有了“先有结果后有数据分析”的这种情况。这样的分析和结果肯定是不对的。也不可能是有效的。
试试用地图慧，它具备强大的数据分析能力。它能够对海量的地理信息数据进行深入挖掘，发现其中隐藏的商业机会和潜在客户。通过地图慧的数据分析，企业可以更好地了解市场需求和竞争态势，从而拓展业务渠道、提升业务效率。
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回答
你好，一探讨需求在开始分析数据或深入研究分析技术之前，与团队里的所有小伙伴一起坐下来，确定主要活动或战略目标是很关键的，需要从根本上了解哪些类型最有利于发展，或哪些数据对发展的前景最有帮助。
提问
有效的数据分析
回答
2确定问题一旦确定了核心目标，你应该考虑哪些问题需要被回答来帮助你完成你的目标。为了帮助提出正确的问题并确保数据有用，提出问题、寻解答案是必不可少的。3收集数据在为数据分析方法提供了真正的指导，并知道了需要回答哪些问题来获取可用信息中的最佳价值后，应该决定最有价值的数据源并开始收集，这是所有数据分析技术中最基础的一步。
4设置KPI设置一系列关键绩效指标（KPI），这些指标可以在许多关键领域中跟踪，衡量和塑造您的进度。KPI对于定性研究中的数据分析方法和定量研究中的数据分析方法都是至关重要的，它对于督促自己及时完成数据分析目标有着重要作用。
五忽略无用数据六统计分析
更多3条
要学习Python、R、SAS等编程工具；对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；；分布式存储HDOOP需要简单了解；云计算的技术作为了解就可以了；数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划；大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具；。可以到天池大赛上去看一些案例，自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了，九道门之类的，如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定，或者让老师带你，像我就是进到决明后由老师带了半年，现在基本上已经能熟练的搞这一套了。
借助工具未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。
数据采集数据分析数据可视化
1.Tableau
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另外吗，Highchart脸导谁谈危阿氢s是对非商用免费的，对于个人网站，学校网站和非盈利机构，可以不经制程福两减源告留苦给过授权直接使用 Highcharts 系列软件。Highcharts还有一个好处在于，它完全基于 HTML5 技术，不需要安装任何插件，也不需要配置 PHP、Java 等运行环境，只需要两个 JS 文件即可使用。
4.魔镜
魔镜是中国最流行的大数据可视化分析挖掘平台，帮助企业处理海量数据价值，让人人都能做数据分析。
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