做大数据分析时，这几个技巧可以帮你节省分析时间

目前数据已经成为一些公司的“天空”。近年来越来越多的公司已经成为理解熟悉的价格数据超链接个数越来越多的公司已经成为理解熟悉的价格数据并加入了大数据的时代。事实上一切都被监视和测量目前创建一个可靠的数据流这通常是速度比该公司可以处理。问题是从定义大数据是非常大的所以数据收集和渺小的缺陷可能导致重要问题缺陷信息和不准确的估计。大数据而言挑衅与事务为核心实现这个方法也就是说以确保公司开发数据控制策略。然而也有一些技能优化大数据理解和减少“音乐”可能穿透这些大数据集。

这里有一些技能说明供参考:优化数据收集和数据收集是一系列事件的一个步骤这将最终引导交易计划。沈想要什么是确保收集的数据接近交易的幽默的目标。定义的数据模型效率公司和了解如何减少的价格底线。从本质上讲计划客户的行为及其与事务的关系然后使用这些数据来理解。节约和控制数据理解数据是一个重要的方法。数据质量和理解必须保护的有效性。

移除脏数据的诅咒是大数据的理解。这包括不准确、冗余或不完整的客户信息算法这可能会导致严重的损坏导致可怜的最后期限。一个计划基于脏数据是一个有问题的场景。组织数据最重要的点包括丢弃未关的数据只有保持高质量的新的完整的和相关的数据。人工预测不是一个模型一个概念搜索引擎蜘蛛一个概念它是不可持续的集中所以数据库本身需要整理。这种类型的数据被浸泡到系统以不同的方式包括时间传输。例如更改客户信息可能存储在数据岛这可能会破坏数据集。恶性数据可能有效明显的行业如购物中心营销和潜在客户的天赋。然而交易计划基于缺陷信息也会不幸的财务和客户关系。结果是广泛的包括滥用材料、优先级和时间。这个脏数据的答案的问题是控制措施以确保数据添加到系统清洁和干净。

简言之重复自由、完整和准确的信息。一些使用速度和公司博客开展anti-debugging技能和数据排序。这些方法应该是针对所有公司的有兴趣了解大数据。数据营销人员卫生是一个重要的责任因为数据质量差的连锁效应将极大地降低企业的成本。

为了使收入的数据它必须花时间保证的质量计划和营销策略提供准确事务的观点。在一般的情况下交易扩展数据集来自不同的来源和方法。这些不一致可能变成不准确的理解被切断这可能非常扭曲的统计估计。为了阻止这种可能性我们必须建立和庄严地遵循data-scaled框架概率统计方法。

就目前而言最常见的企业有不同的自治地区所以很多企业有独立的数据仓库或“岛屿”。这是一个挑战因为客户信息从一个部分不会改变到另一个部分因此他们将计划基于不准确的源数据。为了解决这个问题核心数据控制平台需要安排理解各个部分以确保数据的准确性因为十英尺厚的部分可能希望检查所有更改。即使是干净的数据结构化分离和集成数据可能是一个问题的理解。在此场景中组织是有帮助的数据记得要了解你们的手段来实现。

这个方法之后你不妨了解群体的趋势这可能是更合理和价格。这是更准确的观察非常具体的趋势和行为都可能不相关的所有数据集。数据质量是非常重要的在理解大数据。许多公司直接与理解实验软件没有规划系统的本质。