Cómo mejorar su experiencia de pruebas de big data
1. El negocio es el núcleo, los datos son el rey
-Comprender la estructura de toda la cadena industrial
-Desarrollar un buen plan de desarrollo empresarial
p>
- Comprender los indicadores centrales de medición
Los datos deben combinarse con el negocio para que sean efectivos.
Debe comprender la descripción general de la empresa, comprender toda la estructura de la cadena industrial y tener una comprensión general de las operaciones ascendentes y descendentes de la industria. Luego, de acuerdo con las necesidades actuales de la empresa, se define claramente el plan de desarrollo y se clasifican los datos que deben ordenarse. El último paso es enumerar los indicadores de datos básicos (KPI) en detalle y desmantelar varios indicadores básicos con más detalle. Por supuesto, los detalles deben combinarse con los atributos de su negocio para descubrir aquellos factores de influencia que tienen un mayor impacto en los indicadores. . La clave es tener una comprensión integral de la situación actual de su negocio y la información recopilada en la etapa inicial.
2. Piense en el estado actual de los indicadores y descubra patrones multidimensionales
- Familiarícese con el marco del producto y defina de manera integral el estado operativo de cada indicador
- Comparar con indicadores de la misma industria, descubrir el margen de mejora oculto
-Desarmar los indicadores clave y encontrar las deficiencias
-Analizar los indicadores clave y encontrar las deficiencias
- Analizar indicadores clave y descubrir sus deficiencias
- 3. Desmantelar indicadores clave, establecer métodos operativos razonables y observar los efectos
- Trabajar con el núcleo usuarios Competir, realizar investigaciones de productos y exigir minería solo
- Realizar investigaciones de productos y exigir minería
- Conquistar a los usuarios principales, realizar investigaciones de productos y exigir minería solo. Minería
El análisis empresarial es principalmente un análisis cualitativo y requiere cultivar un sentido de objetividad. El análisis cualitativo requiere la ayuda de tecnología, herramientas y máquinas. En cuanto al cultivo de los sentimientos, dado que el pensamiento y la percepción de cada uno son diferentes, solo pueden controlar la dirección general. La relación entre muchos elementos de datos también debe realizarse a través de la tecnología de visualización de datos.
3. Verifique las reglas y acumule experiencia
Después de descubrir las reglas, no puede conectarse inmediatamente. Debe verificar el modelo en la máquina de prueba.
Habilidades
1. ¿Se puede perfeccionar Excel?
Además de las funciones de Excel utilizadas habitualmente (suma, promedio, si, conteos, sumifs, compensación, coincidencia, índice, etc.), los gráficos de Excel (gráficos circulares, gráficos de líneas, gráficos de barras, gráficos de radar, etc.) ) y también se utilizan a menudo técnicas de análisis simples, que pueden ayudarlo a analizar rápidamente tendencias y anomalías comerciales. Además, las funciones en Excel combinadas con tablas dinámicas y funciones de VBA son herramientas de desarrollo para informes perfectos, lo que le permite completarlos fácilmente; Informes con un solo clic.
2. Obtenga más información sobre las bases de datos
Las bases de datos de uso común incluyen MySQL, Sql Server, Oracle, DB2, MongoDB, etc., además de dominar el uso de declaraciones SQL; También debe estar familiarizado con el almacenamiento y lectura de bases de datos. El proceso también debe dominarse. Cuando se trata de cantidades masivas de datos, es muy necesario encontrar formas de acelerar el funcionamiento del programa, reducir el tráfico de la red y mejorar la seguridad de la base de datos.
3. Organización de datos maestros, visualización y producción de informes
La organización de datos consiste en convertir datos sin procesar a un formato conveniente y práctico. Las herramientas prácticas incluyen Excel, R, Python y otras herramientas. La visualización de datos es la creación y el estudio de representaciones visuales de datos, lo que facilita a las partes empresariales analizar datos rápidamente y localizar problemas específicos. Las herramientas prácticas incluyen Tableau, FineBI y Qlikview.
Si usa Excel con frecuencia, necesita usar PPT para mostrar, y esta habilidad también debe estudiarse. Si utiliza herramientas como Tableau y FineBI para la visualización de datos, FineBI tiene una función de visualización push, que consiste en establecer un sistema en toda la empresa y permitir que diferentes personas vean informes dentro del alcance de la autoridad mediante la asignación de permisos.
4. Aprenda más habilidades
Según la estadística, la mayoría de los analistas se especializan en informática, matemáticas y estadística, lo que significa que el conocimiento matemático es una base importante. La estadística, en particular, es una habilidad básica para los analistas de datos. La estadística se utiliza desde la recopilación y el muestreo de datos hasta el análisis, la verificación, la exploración y la predicción específicos.
La psicología social se está incorporando gradualmente al sistema de competencias de los analistas de datos, especialmente los estudiantes que participan en operaciones de productos de Internet necesitan comprender las tendencias de comportamiento de los usuarios y analizar las motivaciones detrás de ellas. Una vez captada la dirección general, el proceso de análisis de datos se vuelve más sencillo.