현재 위치 - 회사기업대전 - 기업 정보 공시 - 데이터를 심층적으로 살펴보기 위한 일반적인 방법 및 핵심 사항

데이터를 심층적으로 살펴보기 위한 일반적인 방법 및 핵심 사항

1. 거친 것부터 미세한 것까지

문제가 발생한 지점을 초기에 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 문제의 차원은 관리에 따라 다릅니다. 구조와 비즈니스 모델 일반적으로 소매업체는 사람, 물건, 장소로 나눌 수 있습니다.

사람 : 구매 사용자에 따라 분류됩니다.

상품 : 판매되는 모든 제품과 카테고리를 예로 들면, 고기는 앞다리살과 뒷다리살로 나뉘며, 과일은 수입산과 국산산입니다.

상점 : 국가->성->시->군->상점 등 국가행정구역과 화동지역 등 기업의 지역구분을 포함한 판매지역 및 구분 -> 특정 지역 -> 특정 매장.

2. 세분성 조합

세분성 데이터는 서로 다른 차원의 교차 조합으로 구성됩니다. 다양한 세분성에서 동일한 측정 값의 변화 추세는 문제를 정확하게 찾고 가능한 기회를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. .

예: 2019년 3월 강소구(지역 차원 = 강소구, 시간 차원 = 2019년 3월), 2019년 화동구 돼지고기(지역 차원 = 화둥구, 시간 차원 = 19년, 제품 규격 = 돼지고기).

3. 측정항목

비즈니스의 실제 성과를 측정하는 지표로, 서로 다른 측정값 간에 일대일 또는 간접적 상관관계가 있습니다.

예를 들어 매출이 증가하고 총 이익이 증가하지만 고객 흐름은 증가하지만 고객 주문은 감소합니다. 이 관계는 분석에 매우 중요합니다.

4. 비교 대상

비교가 없고 놀라움도 없습니다. 올바른 비교 대상을 선택하는 것은 매우 중요합니다.

일반 비교: 공간 비교(예: 다른 지역 간 비교), 시간 비교(예: 다른 연도의 같은 달 비교), 프로세스 비교(예: 주문량과 도착량 비교) ), 그러나 비교는 종종 숫자를 읽는 실제 과정을 기반으로 한 일부 분할 및 조합이 있지만 모두 원래 차원의 분할을 기반으로 하며 동일하게 유지됩니다.

Qingteng 편집자가 데이터를 심층적으로 보는 일반적인 방법과 핵심 포인트, 시작 방법을 공유해 드립니다. 빅데이터 엔지니어링에 큰 관심이 있다면 이 글이 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 분석가와 빅데이터 엔지니어의 기술과 자료에 대해 더 알고 싶다면 이 사이트의 다른 기사를 클릭하여 알아볼 수 있습니다.

copyright 2024회사기업대전