做大数据时有哪些技巧？

      现在数据已经成为了一些企业的“天”。近年来，越来越多的公司已经意识到数据分析的价值，并已跳上大数据旅行车。事实上，现在一切都被监控和测量，产生了大量的数据流，通常比公司能处理的还要快。问题是，根据定义，大数据很大，所以数据收集中的小差异或错误会导致大问题、错误信息和不准确的推断。
     对于大数据，以业务为中心分析其挑战是实现这一目标的唯一途径，即确保公司制定数据管理战略。然而，有一些技术可以优化您的大数据分析，并最大限度地减少可能渗入这些大数据集的“噪音”。以下是几个技术技巧做参考：

优化数据收集
    数据收集是最终导致业务决策的事件链中的第一步。确保收集到的数据与业务利益指标的关联性是很重要的。定义影响公司的数据类型，并分析如何提高利润。本质上，考虑客户行为及其对您业务的针对性，然后使用这些数据进行分析。存储和管理数据是数据分析中的一个重要步骤。必须保持数据的质量和分析效率。把垃圾带出去
    脏数据是大数据分析的祸害。这包括不准确、冗余或不完整的客户信息，这可能会对算法造成严重损害，并导致较差的分析结果。基于脏数据做出决策是一个有问题的场景。清理数据至关重要，包括丢弃不相关的数据，只保留高质量、最新、完整和相关的数据。手动干预不是一个理想的例子，不可持续且主观，因此数据库本身需要清理。这种类型的数据以各种方式渗透到系统中，包括与时间相关的传输，例如更改客户信息或存储在数据仓库中，这可能会破坏数据集。肮脏的数据可能会影响明显的行业，例如营销和潜在的客户生成，但是基于错误信息的业务决策也可能会对财务和客户关系产生不利影响。后果是普遍的，包括挪用资源、优先事项和时间。
     这个脏数据问题的答案是控制措施，以确保进入系统的数据是干净的。具体来说，重复自由、完整和准确的信息。一些应用程序和公司专门从事反调试技术和数据清理。这些渠道应该针对任何对大数据分析感兴趣的公司。数据健康是营销人员的首要任务，因为不良数据质量的连锁效应可能会大大降低企业成本。
    为了充分利用数据，必须花时间确保质量足以为决策和营销策略提供准确的业务视图。

标准化数据集
        在大多数业务情况下，数据来自不同的来源和格式。这些不一致可能会转化为错误的分析结果，这可能会极大地扭曲统计推断。要避免这种可能性，必须确定标准化的数据帧或格式并严格遵守。数据集成
         如今，大多数企业都包含不同的自治部门，因此许多企业都有独立的数据存储库或“孤岛”。这非常困难。一个部门对客户信息的更改不会转移到另一个部门，因此将根据不正确的源数据做出决策。为了解决这个问题，有必要建立一个中央数据管理平台，整合所有部门，从而确保数据分析的准确性，因为所有部门都可以立即访问任何更改。

数据隔离
    即使数据组织整合，也可能是分析上的问题。在这种情况下，将数据分组是有帮助的，记住分析试图实现的目标。这样，可以分析子群内的趋势，这可能更有意义，更有价值。当查看可能与整个数据集无关的高度特定的趋势和行为时，尤其如此。
      数据质量对大数据分析至关重要。许多公司试图使用分析软件直接去潜水，不管系统里有什么。导致不正确的推断和解释，这很昂贵，可能会给公司带来损失。定义一个明确、管理良好的数据库管理平台是企业进行大规模数据分析不可或缺的工具。