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数据挖掘中的模式 |
楼主 网友 2021/2/9 11:01:38 |
数据清洗是为了进一步的数据分析分析准备数据,从而收集具有可行性的建议,促使公司以数据为驱动力,进而适应幻化莫测的市场动态。数据会以各种形式出现,并且在大多数情况下是不精准,不准确,重复出现,带有垃圾信息或带有不一致性的问题。对于要用于制定战略和计划决策的数据分析,通过数据清洗来实现数据准确性起着十分重要的作用。 如果不进行数据清洗会怎样? ·从自己的数据库中获取一组特定的信息将具有一定的挑战性; ·决策将基于不精确的数据; ·数据集将是非标准化的; ·没有清晰的业务图片; ·失去商机; ·数据管理变得复杂。 良好的数据分析受干净数据的支配,因此数据清洗可增强分析并提高从清洗后的数据中得出的结果的真实性,而不是对乏善可陈的数据进行错误的分析。 对清洗后的数据进行的分析有诸多优势,例如: ·可促进和改善涉及客户获取的流程; ·简化并优化业务流程; ·提高上游生产力; ·提升ROI(投资回报率); ·得到更清晰的商业图片; ·获得数据更完整,更正确; ·数据传输将更轻松; ·优化业务功能。 国内拥有超过25年的数据清洗、数据分析和整体的数据管理经验。已经超越了传统的数据清洗和分析方法。我们拥有处理多个关键和复杂数据管理项目的专业知识,得出了一些基本检查点,应在分析过程中予以重点考虑。 错误的数据误导了大多数的关键业务决策,只有在进行清洗,清理和充实数据之后,数据分析师才能充分发挥自己的对于数据分析的潜力。一直以来,我们对数据的需求不断增长,因此,对于大多数组织来说,有效利用数据已成为优先考虑的事项。如果考虑与数据清洗专家合作,那他们可以利用他们在处理复杂项目中的丰富经验来消除不精确和不一致的数据,从而为数据分析准备最优势的数据。 |