分析的数据准备:为AI准备贵公司

张贴了 Janis Mae Narvas.

2019年7月19日上午10:00:00


生成更多数据的新技术为我们提供更多的机会来增强我们的分析。因此,优化 数据分析 一直是许多组织的优先事项。阅读了解分析数据准备原理。

数据准备分析

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什么是数据准备

数据准备是为了分析或其他业务流程的目的而制定,塑造和清理数据的过程。

业务用户希望利用分析的力量通知他们 数据驱动的决策 过程。随着AI在业务分析中的越来越多的需求,对于非技术用户来说,能够拥有他们可以用于数据准备的自助服务工具是重要的。

此外,在您可以获得有用的信息,从而导出见解,您需要具有高质量的数据。对于具有固体数据准备过程来说至关重要,以降低衡量差或不准确的效果的风险。

分析的有效数据准备

无论您是使用视觉发现工具和电子表格还是广告表格的小型组织,您的数据准备就会提高数据质量和交付至关重要。以下是您可以采取的步骤优化数据准备过程。

1.清楚地了解您的业务需求

在通过任何业务分析工具通过任何业务分析工具解锁数据的权力之前,您应该知道您的目标是什么。您希望从可用数据中获得哪些洞察或知识?与将从您的数据分析中受益的单位合作,以确定您需要映射出来的关键绩效指标。

2.确定您需要的数据以及在哪里找到它

确定数据源以及将使用哪些类型的数据来实现您的目的。您需要的数据可以在数据仓库中的电子表格中找到,在客户关系管理(CRM)工具或企业资源规划(ERP)软件中。

优化您的数据3.完善您的数据

在此阶段,确定您收集的数据是否适合您的预期目的。检查您的数据源以检查它是否完整,电流和准确。你可能需要修改 或修改数据,无论是在术语还是格式化或统计上讲(例如,识别异常值,非标准分布等)。 

4.建立和完善关系 

由于您的用户将在使用策略和决策的数据时会产生新的查询,因此您的数据源之间应该定义关系。

5. 检查您的数据准备活动

确保您的数据准备计划将导致您需要的结果。查看现有指标并检查您获得的结果是否与之一致。最后,确保您符合业务需求。

数据分析和您的财务和会计团队

围绕数据分析和自动化的技术继续前进,为我们带来进一步中断的前景。数据已成为一个关键的企业资产,可以使您的组织成为差异的世界。

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本博客文章中包含的信息仅用于广义信息和教育目的。这并不构成对任何主题的专业建议。本文不作为专业建议的替代品。

Topics: 商业智能工具和解决方案

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