数据分析的误区有什么,要注意哪�
Admin 2022-06-11 群英技术资�
1、盲目的收集数据
一个正常运营的产品每天会产生大量的数据,如果把这些数据都收集起来进行分析,不仅会使工作量增加,浪费大量时间,很可能还会得不到想要的分析结果。作为一名数据分析人员,更不应该为了分析而分析,而是应该紧紧围绕你的分析目的(了解现状、分析业务变动原因、预测发展趋势等)去进行分析。所以,在开始数据收集工作之前,就应该先把数据分析的目的梳理清楚,防止出现”答非所问”的数据分析结果�
2、对数据缺少分析
数据分析的核心就是对数据进行分析,如果只是单纯的对数据进行收集、整理和汇总,而没有将数据进行前后比对、差异化分析并总结规律,那么数据将很难对工作起到促进作用�
3、数据分析脱离真实业�
现在很多专门从事数据分析的人员都是计算机、统计学、数学等专业出身,他们对于各种数据分析方法都能熟练的运用,但是由于缺乏营销、管理方面的经验,对业务的理解不够深刻。这就导致很多数据分析人员能做出漂亮的图表和专业的数据报告,但是所做的分析跟业务逻辑的关联性并不强,所以得不到综合全面的结论�
在任何企业做数据分析都应该基于实际的业务,不要停留在数据表面,要去思考数据背后的真实含义,这样才能获得切合实际的分析结果�
4、没有选择合适的分析方法
很多人在进行数据分析时,喜欢使用回归分析、聚类分析这样的高级数据分析方法,好像有了分析模型就能体现自己的专业性,得到更可信的分析结果。其实,高级的数据分析方法不一定就是最好的,数据分析的最终目的是要解决业务中的问题的,所以能够简单有效的解决问题的方法才是最好的�
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:[email protected]进行举报,并提供相关证据,查实之后,将立刻删除涉嫌侵权内容�
猜你喜欢
FOREACH 运算符用于基于列数据生成指定的数据转捀语法下面给出了 FOREACH 运算符的语法。grunt> Relation_name2 = FOREACH Relatin_name1 GENERATE (required data);
一个正常运营的产品每天会产生大量的数据,如果把这些数据都收集起来进行分析,不仅会使工作量增加,浪费大量时间,很可能还会得不到想要的分析结果。作为一名数据分析人员,更不应该为了分析而分析,而是应该紧紧围绕你的分析目的(了解现状、分析业务变动原因、预测发展趋势等)去进行分析。所以,在开始数据收集工作之前,就应该先把数据分析的目的梳理清楚,防止出现”答非所问”的数据分析结果�
JOIN 运算符用于组合来自两个或多个关系的记录。在执行连接操作时,我们从每个关系中声明一个(或一组)元组作为key� 当这些key匹配时,两个特定的元组匹配,否则记录将被丢弃�
hadoop可靠性主要包括了哪些,怎么理解?HDFS 的可靠性主要有以下几点:冗余副本策略、机架策略、心跳机制等等。下面我们来详细的了解一�
在这篇文章中我们来了解一下Hadoop 编程,一些朋友可能会遇到这方面的问题,对此在下文小编向大家来讲解一下,内容详细,易于理解,希望大家阅读完这篇能有收获哦,有需要的朋友就往下看�
成为群英会员,开启智能安全云计算之旅
立即注册Copyright © QY Network Company Ltd. All Rights Reserved. 2003-2020 群英 版权所�
增值电信经营许可证 : B1.B2-20140078