京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
企业用好大数据只需这6招
大数据并不是我们说的数据大就是大数据,这种理解没事实际意义,大数据的核心并不在规模大,而是它蕴含的是计算和思维方式的转变。大数据的“大”是宏观多变的意思,数据分析师利用数据进行分析,从数据当中发现以前不能发现的价值。那么我们要如何利用好大数据呢?
1 明确的目标是成功的关键
在公司在发展过程中只有目标设定明确了,才能够缩小选择范围聚焦精力去发展。企业应时刻保持头脑清醒,朝着自己定好的目标前进,才有助于公司进行持续长久的良好运作。一个公司拥有的数据不在于多,而是真正懂得如何利用大数据,了解到公司利用大数据可以达到什么目标,公司最终才有可能真正成功。

2 懂得取舍
对于企业来说,可供数据分析师分析的数据有很多,数据分析师可以用分析数据的工具和方法进行分析。对此,公司已经完全有能力去分析和处理他们收集到的大量数据,这对于企业来说或许是件好事,然而,有时候这些数据也会过于分散,就会浪费过多的时间,所以,在进行数据分析处理时,有时候没有必要执着于某一些数据,要懂得舍取,这样才能更好的去完成。
-
3 做好团队的协调
数据分析师在对大数据进行分析时,有用的数据一般都很少,数据分析师要想找到真正有价值的数据,就像大海捞针一样。所以呢,为了能够有效的找到这些有价值的数据,我们就需要应齐心协力,还要要经常保持有效的沟通和协作。由于公司决策者对公司整体运行情况及所处商业环境更加了解,当决策者看到分析结果时,肯定能看到一些他看不到的地方。但同时,决策者们也不会知道他是用什么方法得出这些数据和结果的。
4 用机器代替人工
机器学习指计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,从而对自身功能进行改进。机器学习相比人工学习,速度更快,学习规模也更大,一个公司能通过机器学习较快地发现新的问题。企业如果有大量的数据需要进行分析处理,最好的办法就是让机器代替人工来做,机器学习的速度很快,能在短时间内同时分析大量的数据,这样一来,所需的分析时间就会大大缩短。与人工分析相比,成本也会大大降低。
5 要谨慎对待数据
有时,企业是没有能力去获取数据的,也就没法用数据去解决问题。就算公司获得了一些数据,他们往往也不清楚这些数据最终能否解决他们的问题。所以我们要有专业的数据分析团队或一些数据分析公司来帮我们进行统计和分析,这样一来公司便可以了解到哪些数据是有用的,以及这些数据有多大价值。如果公司能收集到有价值的数据,公司实际经营中遇到的相关问题就能得到有效解决。企业不仅应该了解收集到的数据到底能解决哪些问题,更应该知道,哪些问题还不能通过这些数据得到解决。如果还有一些问题解决不了,公司便需要继续收集其他维度的数据来补充。
要避免得出错误的结论
由于人为主观因素和不相关数据的干扰,有时候得出的结论往往是错误的。数据选择上的错误会影响人们解决问题的过程,也会影响人们如何看待这些数据和结果。错误的数据选择可能影响到公司做出相关决策。

数据分析师为了消除数据上的误差,需要客观的去看待这些数据,同时找到特定的目标进行分析,这样才能找到问题,并能解决问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28