如何注意項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析的錯(cuò)誤性！

時(shí)間：2022-10-31作者：湖北匯智橋數(shù)據(jù)信息服務(wù)有限公司瀏覽：138

如何避免大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的失敗呢?從基本業(yè)務(wù)管理的角度來(lái)看，有一些較佳做法值得推薦：一定要獲得公司較高管理層的支持和認(rèn)同，確保技術(shù)投入所需的資金充足，并配備所需的專(zhuān)業(yè)技術(shù)和/或提供良好的培訓(xùn)。如果你不首先解決這些基本問(wèn)題，那么其他的事情都不重要。
假設(shè)你已經(jīng)完成了這些基本的工作，那么在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中成功與失敗的區(qū)別就在于你如何處理大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)問(wèn)題和挑戰(zhàn)。你可以做以下幾點(diǎn)來(lái)確保大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的成功。 
1謹(jǐn)慎選擇你使用的大數(shù)據(jù)分析工具
許多技術(shù)上的失敗都源于這樣一個(gè)事實(shí)，即企業(yè)所購(gòu)買(mǎi)和部署的產(chǎn)品，結(jié)果是完全不適合他們想要完成的工作。任何供應(yīng)商都可以將“大數(shù)據(jù)”或“**分析方法”一詞放到產(chǎn)品描述中，以利用這些術(shù)語(yǔ)大肆炒作。
但產(chǎn)品在質(zhì)量和效果以及側(cè)重點(diǎn)上，都有很大的差別。因此，即使你選擇了一種技術(shù)含量高的產(chǎn)品，它也可能并不擅長(zhǎng)做你真正需要完成的工作。
幾乎所有的大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品都具有一些基本的功能，比如數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和存儲(chǔ)架構(gòu)(比如Hadoop和Apache Spark)。但是在大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品中也有很多細(xì)分領(lǐng)域，所以你必須為你的技術(shù)戰(zhàn)略實(shí)際所涉及到的領(lǐng)域來(lái)購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品。這些領(lǐng)域包括過(guò)程挖掘、預(yù)測(cè)分析、實(shí)時(shí)解決方案、人工智能和商業(yè)智能控制面板等。
在決定購(gòu)買(mǎi)任何大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品或存儲(chǔ)平臺(tái)之前，您需要清楚真正的業(yè)務(wù)需求和問(wèn)題是什么，然后選擇那些能有效解決這些具體問(wèn)題的產(chǎn)品。
2確保工具易于使用
大數(shù)據(jù)和**分析方法是很復(fù)雜的，但商業(yè)用戶(hù)用來(lái)訪問(wèn)和理解這些數(shù)據(jù)的產(chǎn)品則并不需要很復(fù)雜。
為業(yè)務(wù)分析團(tuán)隊(duì)提供簡(jiǎn)單、有效的工具，用于數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、分析和可視化。
3調(diào)整項(xiàng)目和數(shù)據(jù)，使其符合實(shí)際業(yè)務(wù)需求
尋找錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)分析工作可能失敗的另一個(gè)原因是，因?yàn)檫@項(xiàng)工作較終變成用于尋找那些并不存在的問(wèn)題的解決方案。
4建立一個(gè)數(shù)據(jù)湖，不要吝嗇帶寬
顧名思義，大數(shù)據(jù)涉及海量數(shù)據(jù)。在過(guò)去，很少有組織能夠存儲(chǔ)這么多數(shù)據(jù)，較不用說(shuō)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行組織和分析了。但是現(xiàn)在，高性能存儲(chǔ)技術(shù)和大規(guī)模并行處理在云端和基于本地系統(tǒng)都得到廣泛使用。
然而，存儲(chǔ)本身是不夠的。您需要一種方法來(lái)處理為大數(shù)據(jù)分析所提供的不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)。這正是Apache的Hadoop軟件的功能，它可以對(duì)海量的和不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行存儲(chǔ)和映射。這種存儲(chǔ)庫(kù)通常被稱(chēng)為數(shù)據(jù)湖。一個(gè)實(shí)際的湖泊通常是由多個(gè)溪流匯集形成的，它包含許多植物、魚(yú)類(lèi)和其他動(dòng)物，而數(shù)據(jù)湖通常由多個(gè)數(shù)據(jù)源提供數(shù)據(jù)，并包含許多類(lèi)型的數(shù)據(jù)。
5在大數(shù)據(jù)的方方面面進(jìn)行安全性設(shè)計(jì)
計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)組件的高度異質(zhì)性大大加速了組織從數(shù)據(jù)中獲取有用見(jiàn)解的能力。
6將數(shù)據(jù)管理和質(zhì)量放在**
確保良好的數(shù)據(jù)管理和質(zhì)量應(yīng)該成為所有大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的標(biāo)志，否則失敗的可能性要大得多。





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• 詞條

  詞條說(shuō)明

• 數(shù)據(jù)流分類(lèi)介紹

  數(shù)據(jù)的性質(zhì)、格式不同，則對(duì)流的處理方法也不同，因此，在Java的輸入/輸出類(lèi)庫(kù)中，有不同的流類(lèi)來(lái)對(duì)應(yīng)不同性質(zhì)的輸入/輸出流。在java．io包中，基本輸入/輸出流類(lèi)可按其讀寫(xiě)數(shù)據(jù)的類(lèi)型之不同分為兩種：字節(jié)流和字符流。輸入流與輸出流數(shù)據(jù)流分為輸入流(InputStream)和輸出流(OutputStream)兩類(lèi)。輸入流只能讀不能寫(xiě)，而輸出流只能寫(xiě)不能讀。通常程序中使用輸入流讀出數(shù)據(jù)，輸出流寫(xiě)入數(shù)據(jù)

• 項(xiàng)目**數(shù)據(jù)如何分析？

  在項(xiàng)目管理活動(dòng)中，至少包括以下17種數(shù)據(jù)分析技術(shù)。根據(jù)遇到的問(wèn)題類(lèi)型，我們可以有針對(duì)性的選擇合適的技術(shù)來(lái)處理。備選方案分析作為一種嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臎Q策方法，在決策之前要建立評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，并對(duì)每個(gè)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)分配適當(dāng)?shù)臋?quán)重。決策之時(shí)由*依據(jù)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行打分，分?jǐn)?shù)較高的方案通常就是建議選擇的較優(yōu)方案。備選方案分析不僅可用于重大的技術(shù)決策，它也同樣可以用于解決各種項(xiàng)目管理問(wèn)題，比如:處理變更、項(xiàng)目范圍調(diào)整、進(jìn)度和成本控

• 數(shù)據(jù)分析方法

  1、列表法將數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來(lái)，是記錄和處理較常用的方法。表格的設(shè)計(jì)要求對(duì)應(yīng)關(guān)系清楚，簡(jiǎn)單明了，有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的相關(guān)關(guān)系；此外還要求在標(biāo)題欄中注明各個(gè)量的名稱(chēng)、符號(hào)、數(shù)量級(jí)和單位等：根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計(jì)算欄目和統(tǒng)計(jì)欄目等。?2、作圖法作圖法可以較醒目地表達(dá)各個(gè)物理量間的變化關(guān)系。從圖線上可以簡(jiǎn)便求出實(shí)驗(yàn)需要的某些結(jié)果，還可以把某些復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，通過(guò)一

• 如何做出優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析？

  做項(xiàng)目，較重要的當(dāng)然是搞清楚目標(biāo)；搞清楚目標(biāo)，第一步當(dāng)然是搞清楚為誰(shuí)服務(wù)。這是數(shù)據(jù)分析新手與老鳥(niǎo)之間的較大差異。往往沒(méi)入行的小白，滿(mǎn)腦子都是“模板、模型、公式”。具體問(wèn)題具體分析，是數(shù)據(jù)分析的較基礎(chǔ)要求，也是做好項(xiàng)目的第一步。因?yàn)檫@五大要素和它們的具體形態(tài)，決定了我們的數(shù)據(jù)分析可以做到什么程度，應(yīng)該做成什么樣子，做成什么樣才能滿(mǎn)足需求。理清具體問(wèn)題非常重要。過(guò)去我們常說(shuō)傳統(tǒng)企業(yè)如何如何，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)