大数据分析的步骤有哪些

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2020-07-03 09:33:36

  数据分析过程的主要活动包括识别信息需求,收集数据,分析数据,评估和提高数据分析的有效性。下面,中琛魔方将为大家详细介绍这四个步骤。

大数据分析的步骤有哪些


  一,识别需求


  信息需求是确保数据分析过程有效性的主要条件,并且可以为数据收集和分析提供明确的目标。识别信息需求是管理者的责任。管理人员应根据决策和过程控制的需求提出信息需求。就过程控制而言,管理者应识别用于支持过程输入,过程输出,资源分配的合理性,过程活动的优化以及过程异常的发现所需的信息。


  二,收集数据


  收集数据的目的是确保数据分析过程有效的基础。组织需要收集数据的内容,渠道和方法的计划。


  三,分析数据


  分析数据是将通过处理,分类和分析收集到的数据转化为有价值的信息,通常使用以下方法:旧的七个工具:即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;七个新工具:关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。


  四,过程改进


  数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时评估以下问题的有效性:首先,为决策提供的信息是否充分和可信,以及由于信息不足,不准确和滞后而导致决策错误的问题;第二个问题是信息在持续改进质量管理体系、过程和产品方面起到的作用是否达到预期,以及在产品过程中使用数据分析是否有效?第三是收集目的是否明确,收集的数据是否真实,充分,信息通道是否畅通。第四,数据分析方法是否合理,风险是否控制在可接受的范围内;实用数据分析所需的资源是否得到保证。


  中琛魔方大数据平台温馨提醒:在进行数据分析的时候一定要做好数据分析的细节工作,希望这篇文章能够给大家带来帮助,只有做好这些步骤,才能够做好数据分析的工作。

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