数据整理分析方法.docx

数据整理分析方法全文共2页，当前为第1页。数据整理分析方法全文共2页，当前为第1页。数据梳理主要是指对数据的结构、内容和关系进行分析 数据整理分析方法全文共2页，当前为第1页。 数据整理分析方法全文共2页，当前为第1页。 大多数公司都存在数据问题。主要表现在数据难于管理，对于数据对象、关系、流程等难于控制。其次是数据的不一致性，数据异常、丢失、重复等，以及存在不符合业务规则的数据、孤立的数据等。 1 数据结构分析 1元数据检验 元数据用于描述表格或者表格栏中的数据。数据梳理方法是对数据进行扫描并推断出相同的信息类型。 2 模式匹配 一般情况下，模式匹配可确定字段中的数据值是否有预期的格式。 3基本统计 元数据分析、模式分析和基本统计是数据结构分析的主要方法，用来指示数据文件中潜在的结构问题。 2 数据分析 数据分析用于指示业务规则和数据的完整性。在分析了整个的数据表或数据栏之后，需要仔细地查看每个单独的数据元素。结构分析可以在公司数据中进行大范围扫描，并指出需要进一步研究的问题区域；数据分析可以更深入地确定哪些数据不精确、不完整和不清楚。 1标准化分析 2 频率分布和外延分析 频率分布技术可以减少数据分析的工作量。这项技巧重点关注所要进一步调查的数据，辨别出不正确的数据值，还可以通过钻取技术做出更深层次的判断。 外延分析也可以帮助你查明问题数据。频率统计方法根据数据表现形式寻找数据的关联关系，而外延分析则是为检查出那些明显的不同于其它数据值的少量数据。外延分析可指示出一组数据的最高和最低的值。这一方法对于数值和字符数据都是非常实用的。 3业务规则的确认 3 数据关联分析 专业的流程模板和海量共享的流程图：[1] - 价值链图（EVC） - 常规流程图(Flowchart) - 事件过程链图(EPC) - 标准建模语言(UML) - BPMN2.0图 数据挖掘 　 数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 　利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 　 　分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为数据整理分析方法全文共2页，当前为第2页。数据整理分析方法全文共2页，当前为第2页。不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 　它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 　 　回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。 　 它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 　 　聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。 　 它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 　 　关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。 　在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 　 　特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。 　 　变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 　 　Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富， 数据整理分析方法是企业在处理大数据时的关键步骤，旨在解决数据管理难题，确保数据一致性，提高数据质量。数据问题主要包括难以管理的数据对象、关系和流程，数据异常、丢失、重复，以及不符合业务规则的数据。以下是对数据整理分析方法的详细阐述： 1. **数据结构分析**： - **元数据检验**：元数据描述了数据的性质，通过扫描数据来识别相同信息类型，有助于理解数据的含义和用途。 - **模式匹配**：检查字段中的数据是否符合预设的格式，确保数据的规范性。 - **基本统计**：通过元数据分析、模式分析和基本统计，发现数据结构中的问题，如空值、重复值或异常值。 2. **数据分析**： - **标准化分析**：确保数据按照统一标准处理，消除单位、格式等差异。 - **频率分布和外延分析**：频率分布简化数据分析，聚焦异常值；外延分析揭示数据的极值，帮助识别可能的数据问题。 - **业务规则确认**：验证数据是否遵循业务逻辑，例如交易金额是否合理，日期格式是否正确等。 3. **数据关联分析**： - **流程图工具**，如价值链图（EVC）、常规流程图、事件过程链图（EPC）、标准建模语言（UML）和BPMN2.0图，用于可视化数据流程，揭示数据间的关联。 4. **数据挖掘**： - **分类**：通过寻找数据的共同特性，将数据划分为不同的类别，用于客户分类、属性分析等。 - **回归分析**：分析数据随时间的变化趋势，预测未来值，如销售趋势预测、客户流失分析。 - **聚类**：将数据分组，最大化组内相似性，最小化组间相似性，用于市场细分、客户群体分析。 - **关联规则**：发现数据项之间的关系，如购物篮分析，指导产品定位和营销策略。 - **特征分析**：提取数据的显著特征，帮助理解数据集的总体特性，如客户流失原因的特征提取。 - **变化和偏差分析**：寻找数据的异常情况，用于危机管理和预警。 - **Web页挖掘**：利用Web上的大量信息进行分析，获取市场动态、竞争对手情报等。 这些方法相互配合，形成了一套全面的数据整理分析流程，帮助企业发现数据的价值，优化决策，提升业务效率。在实际操作中，需要结合具体的业务场景灵活运用，不断调整和优化分析策略，以确保数据驱动的决策是准确且有价值的。