한 기업의 제품이나 업무가 기존 환경에서 많은 인상 요인의 영향을 받기 때문에, 제품이 좋은지 아닌지, 사용자의 요구를 충족시킬 수 있는지, 시장 수요가 크지 않은지, 경쟁사의 행동, 사용자 경험이 좋은지 아닌지, 큰 데이터 분석의 출발점이 될 수 있기 때문에, 결국 제품 성능을 향상시키거나 업무 능력을 향상시킬 수 있는 방법을 찾기 위해서는 데이터에 대한 다차원 빗질과 분석이 필요하다.
각 대형 데이터 분석 도구의 적용 가능성에 유의하십시오.
큰 데이터 분석 과정에서 하나의 큰 데이터 분석 도구만 사용할 수 있다는 의미는 아닙니다. 데이터 양에 따라 데이터 결과가 달라질 수 있고 요구 사항에 따라 데이터 분석에 대한 요구 사항이 다르기 때문에 적용 가능한 큰 데이터 분석 도구도 달라야 합니다. 데이터 샘플이 많거나 데이터 샘플의 품질이 높지 않은 경우 일치하는 큰 데이터 분석 도구를 적용하지 않으면 최종 데이터 분석의 정확성이 영향을 받습니다.
3, 데이터의 올바른 통합
데이터를 수집하고, 사전 처리하고, 데이터베이스에 넣어 분석하는 과정에서 좋은 분석 방법을 선택하고, 통합된 데이터를 필요에 따라 정리하여 데이터베이스에 저장하고, 데이터 변환을 요구합니다. 데이터 형식이 다르기 때문에 일반적으로 데이터를 통합해야 합니다. 때로는 여러 변수를 하나로 통합할 수도 있고, 한 변수를 다른 변수로 통합할 수도 있습니다. 데이터를 통합해야만 분석 결과의 오류를 줄일 수 있다.
4. 데이터 결과의 시각화
앞의 정리와 분석을 통해 예측 추세를 반영할 수 있는 결과가 형성됐다. 데이터 결과를 시각화해야만 기업 정보의 투명성을 높이고, 기업의 효율성을 높이며, 기업의 업무 처리를 더욱 쉽고 빠르게 할 수 있다.
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