数据分析提升的局限在哪里

  • 日期:10-26
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原始标题:数据分析增强的局限性在哪里?

在当今的大数据时代,企业和个人都可以深刻地感受到节奏在加快,信息在爆炸,知识在迭代。对于公司而言,有许多方法可以应对大数据时代的机遇和挑战,例如聘请数据分析师或仅使用数据分析工具(例如DataFocus或tableau)。企业仍然生活在大数据环境中,因此大数据热潮中的人们认为,数据分析可以解决所有问题。但是,我们遇到了很多业务和个人业务,或者生活和工作中的事物,数据分析的可行性不足。而且,许多企业将在数据分析中遇到瓶颈,并且在升级到一定程度后将无法改进。在这方面,我们之前已经讨论过数据分析的垂直限制,例如数据量问题,业务模型问题,实际应用问题。

从本质上讲,它是事物的本质。有人可能会问,可以说任何东西都可以数字化吗?在上一篇文章之后,许多人会相信可以通过有意识的迭代和优化来改善数据分析,但并非所有企业模型都可以分析数据。持续改进,我们说数据分析思维是提高数据分析价值的最重要方法。任何有赖于数据分析的问题都可以通过有意识的数据思考得到改善。但是,某些公司的业务或个人行为的特征是运气和不可抗力。例如,如果您购买彩票,是否可以通过有效分析来提高500w的机会?显然不可能。这种与数据和运气无关的事情,并不是基于有意识的数据思维来提高效果的。

我们大多数东西既是数据又是运气。对于那些纯粹的运气,例如购买彩票和投机A股。就像2018-2019年的A股一样,几乎对于公众而言,A股市场都是运气。这种事情,我们不能通过数据思考来提高效果,而是为了纯粹的力量或数据分析。诸如下个月如何提高销售额,什么产品正在爆炸式增长,客户喜欢什么样的服务等事情,这种提升效果非常明显,并且可以不断进行分析。回到搜狐,看看更多

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增强数据分析的局限性在哪里?

2019-09-23 11:20

来源:DataFocus

原始标题:数据分析增强的局限性在哪里?

在当今的大数据时代,企业和个人都可以深刻地感受到节奏在加快,信息在爆炸,知识在迭代。对于公司而言,有许多方法可以应对大数据时代的机遇和挑战,例如聘请数据分析师或仅使用数据分析工具(例如DataFocus或tableau)。企业仍然生活在大数据环境中,因此大数据热潮中的人们认为,数据分析可以解决所有问题。但是,我们遇到了很多业务和个人业务,或者生活和工作中的事物,数据分析的可行性不足。而且,许多企业将在数据分析中遇到瓶颈,并且在升级到一定程度后将无法改进。在这方面,我们之前已经讨论过数据分析的垂直限制,例如数据量问题,业务模型问题,实际应用问题。

从本质上讲,它是事物的本质。有人可能会问,可以说任何东西都可以数字化吗?在上一篇文章之后,许多人会相信可以通过有意识的迭代和优化来改善数据分析,但并非所有企业模型都可以分析数据。持续改进,我们说数据分析思维是提高数据分析价值的最重要方法。任何有赖于数据分析的问题都可以通过有意识的数据思考得到改善。但是,某些公司的业务或个人行为的特征是运气和不可抗力。例如,如果您购买彩票,是否可以通过有效分析来提高500w的机会?显然不可能。这种与数据和运气无关的事情,并不是基于有意识的数据思维来提高效果的。

我们大多数东西既是数据又是运气。对于那些纯粹的运气,例如购买彩票和投机A股。就像2018-2019年的A股一样,几乎对于公众而言,A股市场都是运气。这种事情,我们不能通过数据思考来提高效果,而是为了纯粹的力量或数据分析。诸如下个月如何提高销售额,什么产品正在爆炸式增长,客户喜欢什么样的服务等事情,这种提升效果非常明显,并且可以不断进行分析。回到搜狐,看看更多

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