什么是数据分析?
数据分析是分析和探索数据，以了解其结构, 它包含什么, 数据集之间的关系, 以及如何最有效地利用它. 像这样, 数据和分析团队将更好地执行数据分析，以了解数据的状况和价值，从而确定如何将数据转换为可供分析的形式.
数据分析基础
组织越来越多地使用数据分析，因为它可以通过提供许多好处来改进整个企业的许多流程, 十大网赌正规网址下载接下来要探讨的是什么.
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1 协助项目管理
开始一个项目之前, 管理人员可能会使用数据分析来确定是否有足够的洞察力来推进. 反过来, 这减少了时间和金钱的浪费，同时缩短了整个项目的生命周期，提高了成功的几率.
数据分析可能揭示项目所依赖的数据根本不包含数据分析可能揭示项目所依赖的数据根本不包含做出期望决策所需的信息,拉尔夫·金博尔和玛吉·罗斯在他们的书中解释道, 数据仓库和商业智能的实用工具. “尽管这令人失望，但这是一个非常有价值的结果.”
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2 提高数据质量
分析可以帮助公司确保他们的数据是干净的, 准确的, 并准备在整个企业中进行分发. 当从手动输入信息的纸张、电子表格系统和数据库中提取数据时，这一点尤为重要.
通过评估数据质量, 项目经理可以确定信息是否能够交付预期的业务结果. 同时，他们可以在开始之前确定是否需要更多的数据.
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3 使可搜索性
在敏捷组织的时代, 在项目期间，员工需要快速轻松地定位特定类型的数据. 当数据不可搜索时，在更大的字符串中定位可能是一项挑战.
提高可发现性, 企业对其数据进行标记和分类，以便用户可以使用特定的关键字在数据库中定位单个项目和集合.
还需要发现和评估源数据库中的所有元数据. 像这样, 确保准确性和最佳可发现性, 在启动任何大数据项目之前，应该对元数据进行彻底的审查和更新.
数据分析的类型
分析团队可以通过许多不同的方式进行数据分析. 例如, 数据可以根据其整体质量进行分析, 网络安全, 信誉, 血统, 等等....... 但最终，数据分析可以分为三个不同的类别.
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1 内容发现
内容发现包括分析数据行中的错误和系统问题. 例如，这可能涉及到检查没有有效电子邮件地址的客户列表.
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2 结构发现
结构发现对于确保正确格式化数据并在整个数据库中保持一致是必要的. 结构发现可能需要检查地址列表中的城镇名称或邮政编码, 例如.
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3 关系发现
关系发现用于分析使用中的数据，并识别电子表格或数据库表之间的关系. 为了说明这一点，客户和订单数据通常不存储在数据库中的同一表中. 交易完成后, 这两种关系需要被发现并联系起来才有价值.
数据分析的挑战
分析数据的过程并不是那么困难. 这是具有中级数据管理知识的专业人员应该能够完成的事情—特别是当他们拥有正确的工具时.
与数据概要分析相关的问题本质上通常更具系统性. 在很多情况下, 它们源于没有合适的人才和没有使用现代数据工具. 考虑到这一点, 以下是企业在分析数据时通常面临的一些挑战:
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1 数据量
数据分析通常需要处理大量数据集. 当手工执行分析任务时，可能会耗费大量的时间和人力. 出于这个原因, 大多数企业现在都利用基于saas的工具来自动化分析的某些元素.
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2 资源分配
同时, 分析可能需要训练有素的专家来分析结果，并在没有适当工具的情况下根据发现做出决策. 数据科学家和分析专业人员可能非常昂贵 数据科学家的平均工资 现在平均每年12万美元. 这就是为什么越来越多的组织转向先进的数据可视化和准备工具.
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3 数据访问
要启动数据分析过程，有必要将所有数据放在一个位置. 数据通常很难在企业环境中定位，因为它往往存在于不同的部门和应用程序中. 数据孤岛——它会影响 大多数企业-可以使数据分析非常困难.
好消息是，像Datameer这样的现代平台可以帮助企业加速他们的数据分析计划. 与Datameer, 所有数据被整合到一个虚拟的集中式集线器中, 更容易处理和管理. 了解更多关于 Datameer如何帮助团队发现信息, 分享和协作见解, 并发布报告.
Datameer SaaS数据转换
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- 在技术和非技术团队成员之间进行协作，以构建数据模型和数据转换流，以实现这些模型, 每个人都运用他们的技能和知识
- 充分丰富分析数据集，使用各种图形公式和函数为您的分析添加更多风味,
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Datameer中的数据分析
Datameer提供了丰富的数据分析特性，可以让用户全面了解他们的数据, 包括:
- 自动可视化数据分析, 它为每个字段提供数据分布信息，以了解数据的样子并确定数据准备需求，例如清理和消除异常值,
- 系统生成的建议, 哪些使用机器学习来检查数据并对数据提供建议的操作, 例如如何执行连接和混合,
- 系统和用户生成的数据概要信息, 包括文档, 属性, 评论, 标签, 以及提供更多关于数据的上下文和概要信息.
系统和用户生成的个人资料数据还有助于通过类似google的分面搜索发现数据. 这允许用户搜索和探索满足特定配置文件的数据集和数据模型.