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如何消除大数据噪音?

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-01-07

很难从大量数据中获得洞察力
您必须可以检测到噪声中的可辨别信号,有时甚至只有一个,一旦对数据进行了智能处理,有时我们就必须回来并说我们没有进行测量正确或错误的变量,因为我们在这里无法检测到任何东西,没有大数据分析的结果,这是IT和数据科学团队每天面临的风险,那么您可以采取哪些措施来降低这种风险呢?

这是三个关键步骤,可以降低噪声并更有效地管理大量数据,有趣的是,其中大多数与更多技术的投资有关

处理高质量数据
当数据拼写错误,重复,无效,丢失等时,数据便会受到损害。当不良数据输入大数据算法时,就会发生不良结果,并 可能做出错误的决策,当我在一家金融机构担任CIO时,我是直接发现这一点的,一个信用卡欺诈分析程序将董事会成员的信用卡标记为可疑,因为他正经过一家杂货店的收银台,身份证明是假阳性,董事会成员被拒绝交易,这一事件非常令人尴尬,肮脏的数据和分析软件不必解释错误-我做到了,这些情况每天都会在公司中发生,因为在分析之前,数据需要清理和准备,大数据更难清理,因为它有许多不同的形状,而且数量更多。

确保员工具有正确的数据分析技能
寻找组织熟练的数据科学家和分析师仍然是组织面临的主要挑战,因此制定战略性技能开发计划很重要。首先,应确定候选人所需的必要数据分析技能,然后根据这些要求聘用。您还应该确定组织中表现的人,他们有可能学习所需的分析技能,然后帮助这些员工成功,第三种方法是与正在运行分析程序的本地大学和大学合作,并招募一些的学生作为实习生,如果实习得当,他们可以转变为全职工作,第四个策略是留住外部分析顾问,但需要注意的是,外部帮助可以帮助您的内部员工发展,以便您的员工终可以执行您的分析。

确定企业中精通业务的人

您企业中的财务分析师可能了解影响风险评估决策的细节,因为他或她每天都会处理这些细节,如果您在销售中,那么您了解客户的人可能是每天与客户一起工作的客户服务帮助台人员,在许多情况下,这些人应该为如何查看数据和重要的业务要素提供意见,您应该在数据和人才方面追求的是高质量,低噪音的障碍,高质量的“无噪声”数据来自正确准备和审核数据以确保准确性,高素质的人才来自于识别那些拥有独特业务知识并可以提出正确数据问题的人员,一旦在这两个领域实现目标,就只能获得质量方面的见识。



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