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數據分析管理者常犯的問題,想升職的數據分析師一定要提前避雷

發布時間:2020年04月29日 11:48:34 來源:環球網校 點擊量:

【摘要】我們要了解各種各樣的數據分析方法,才能保證自己在進入崗位時不會迷茫,不僅如此,了解數據分析管理者常犯的問題也是很重要的,今天環球網校網校小編帶大家來看看數據分析管理者常犯的問題,通過這些問題幫助大家規避誤區,順利升職。

數據分析管理者

1、數據分析管理者常犯的問題——沒有理解融合的概念

阻礙大數據發揮價值的第一大挑戰就是兼容性和融合性。大數據的一個主要特點是其來源多樣。然而,如果數據形式不相同,或難以整合,則其來源的多樣性將使公司難以削減開支,也無法為客戶創造價值。例如,在我們和一個合作項目中,該公司擁有豐富的數據,記錄客戶的交易量和忠誠度,以及專門的在線瀏覽行為數據,但是鮮少交叉檢索這兩類數據來判斷某種瀏覽行為即為交易達成的前兆。面對這種挑戰,公司創建了“數據湖”來容納大量非結構性數據。但是,這些公司能夠加以利用的數據目前都顯得雜亂無章,只不過是一些以文本,也就是說,當這些數據只是普通的二進制數字時,要將它們井然有序地存儲起來非常困難。要將來源不同的它們整合起來更是難上加難。

2、數據分析管理者常犯的問題——沒有認識到非結構化數據的局限性

阻礙大數據發揮價值的第二大挑戰是其非結構化的特性。對文本數據的挖掘已經有了特別的進展,其語境和技術所帶來的認識與結構化數據類似,只是其它形式的數據如視頻仍不易于分析。舉個例子,雖然擁有最先進的人臉識別軟件,有關當局仍然無法從大量視頻中識別出波士頓馬拉松爆炸案中的兩名嫌疑人,因為該軟件尚在處理從不同角度拍攝的嫌疑人的照片。

雖然從非結構性數據獲取信息面臨挑戰,但是各公司在利用這些數據初步提升分析已有數據的速度和精確度上取得了顯著成績。比如,在石油和天然氣勘探中,人們就用大數據來優化正在進行的操作,以及針對地震鉆井的數據分析。盡管他們所使用的數據在速度、種類和體積上都有可能增加,最終這些數據還是用于同一個目的?傊,一開始就希望通過利用非結構性數據形成新的研究假設是站不住腳的,除非各公司通過“實踐”有了這種專業能力,能利用非結構性數據優化某個問題答案。

3、數據分析管理者常犯的問題——以為關聯分析意義重大

第三大挑戰——我們認為是阻礙大數據價值的最重要的影響因素——是觀測數據的大量重疊使其因果關系難以明確。大規模數據集往往包含眾多相似或完全一致的信息,直接導致錯誤的關聯分析,誤導管理者的決策。近日《經濟學人》指出“在大數據時代,相互關系往往是自己浮現出來的”,《斯隆管理評論》在博客中強調雖然很多公司都能接觸到大數據,但是這些數據并不“客觀”,因為問題在于要從中提煉出值得采取行動的信息。同樣,典型的用于分析數據的機器學習算法所進行的關聯分析并不一定會提供原因分析,因而不會給出可執行的管理意見。也就是說,讓大數據有利可圖的技巧在于能夠從僅僅觀測到相互關系轉變為正確鑒別何種關聯為因果形式,可以作為戰略舉措的基礎。要做到這一點就必須超越大數據。

谷歌趨勢是大數據的經典范例,它利用谷歌搜索詞條整合記錄。然而,它也說明了僅僅用于關聯分析的數據是毫無意義的。起初,研究人員稱數據可以用于反映流感的傳播。然而后來,研究人員發現因為數據體現的是過去,使用這些數據只能在現狀與過去模式相關的情況下,稍微改善應對行為。

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分享到: 編輯:吳晨輝

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