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美林?jǐn)?shù)據(jù)
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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡(jiǎn)稱：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國(guó)內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

如何巧用大數(shù)據(jù)分析工具提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

2022-06-09 17:45:44 次
大量的數(shù)據(jù)中隱藏著商業(yè)價(jià)值，各行各業(yè)都在做大數(shù)據(jù)分析，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，但是卻很少有人關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題，數(shù)據(jù)分析質(zhì)量高不高，直接影響數(shù)據(jù)分析成果的價(jià)值，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量才是數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵。
 數(shù)據(jù)質(zhì)量體現(xiàn)為數(shù)據(jù)的正確性、準(zhǔn)確性、不矛盾性、一致性、完整性和集成性這六大方面。數(shù)據(jù)質(zhì)量在數(shù)據(jù)分析的各個(gè)環(huán)節(jié)都應(yīng)加以控制和保證，從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析到最后數(shù)據(jù)分析成果展現(xiàn)及應(yīng)用，其中數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)。《哈佛商業(yè)評(píng)論》的一項(xiàng)研究表明，人們將80%的時(shí)間用于數(shù)據(jù)清理和組織，而數(shù)據(jù)分析時(shí)間僅占20%。有了Tempo，數(shù)據(jù)預(yù)處理將變得簡(jiǎn)單高效！下面我們來(lái)看看其中一些重要的功能。
 Tempo 支持多種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，包括對(duì)行、列、表的30余種數(shù)據(jù)預(yù)處理節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清理，集成，變換，歸約等數(shù)據(jù)預(yù)處理，為挖掘分析做好準(zhǔn)備。其中行處理包括：數(shù)據(jù)過濾、排序、隨機(jī)抽樣、數(shù)據(jù)平衡等；列處理包括：重命名、屬性過濾、屬性生成、隨機(jī)數(shù)生成、缺失值處理、字符型/數(shù)值型/日期型屬性變換、設(shè)置角色等；表處理包括：數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)追加、數(shù)據(jù)拆分、數(shù)據(jù)分解、分類匯總、表轉(zhuǎn)置等；高級(jí)處理包括：數(shù)據(jù)平滑、主成分分析、因子分析、孤立點(diǎn)分析、RFM、季節(jié)解構(gòu)、異常值檢測(cè)、奇異值分解、分箱、局部多項(xiàng)式回歸、過程查詢分析器等。
 以某企業(yè)的全國(guó)銷售訂單分析為例，在構(gòu)建挖掘分析模型前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。
 
第一步，數(shù)據(jù)連接
 
將銷售訂單數(shù)據(jù)表與客戶信息數(shù)據(jù)表做數(shù)據(jù)表連接，連接方式為內(nèi)連接，如下圖所示，將兩表以城市、顧客姓名及訂單號(hào)相同為連接條件，組合成包含銷售訂單信息及客戶信息的數(shù)據(jù)寬表。
數(shù)據(jù)接入
可視化配置
 
第二步，數(shù)據(jù)過濾
 
通過數(shù)據(jù)過濾節(jié)點(diǎn)，將寬表數(shù)據(jù)中符合分析條件的數(shù)據(jù)篩選出來(lái)，如下圖所示，篩選出銷售額大于50萬(wàn)的客戶。
 
數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)處理
 
 第三步，屬性生成
通過屬性生成節(jié)點(diǎn)，構(gòu)造新的屬性。如下圖所示，構(gòu)建新的屬性產(chǎn)品平均單價(jià)和凈利潤(rùn)。
數(shù)據(jù)屬性生成
 數(shù)據(jù)屬性生成
第四步，缺失值處理
 
將所有字段進(jìn)行缺失值處理，支持對(duì)不同的字段類型采用不同的缺失值處理方式，如下圖所示，如數(shù)值型字段支持用平均值、最大值、最小值、中位數(shù)、眾數(shù)或自定義等方式進(jìn)行缺失值的處理，字符型和日期型數(shù)據(jù)支持最多次數(shù)項(xiàng)、最少次數(shù)項(xiàng)或自定義方式進(jìn)行缺失值處理。
數(shù)據(jù)缺失值處理
?數(shù)據(jù)缺失值處理
 
第五步，異常值檢測(cè)
 
異常值檢測(cè)利用原始數(shù)據(jù)的分布特征情況，對(duì)存在異常和噪聲的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別。如下圖所示，可基于四分位距進(jìn)行異常值檢測(cè)也可根據(jù)業(yè)務(wù)情況自定義異常值條件來(lái)檢測(cè)異常值，支持直接刪除異常值、用均值替換異常值、僅輸出異常值及標(biāo)記異常值并輸出整表等操作。這里我們自定義折扣點(diǎn)大于1或銷售額小于0或者訂單數(shù)量基于四分位距的異常值點(diǎn)，不作為分析數(shù)據(jù)，將異常值直接刪除，從而進(jìn)行下一步分析。（我們也可以將異常值數(shù)據(jù)輸出單獨(dú)分析，也許能發(fā)現(xiàn)一些業(yè)務(wù)問題）
數(shù)據(jù)異常值檢測(cè)
?數(shù)據(jù)異常值檢測(cè)
 
第六步，數(shù)值型屬性變換
 
根據(jù)客戶的銷售額情況，請(qǐng)客戶分為小客戶、大客戶、重要客戶三個(gè)等級(jí)。如下圖所示，數(shù)值型屬性變換_區(qū)間轉(zhuǎn)字符，我們定義銷售額在50-100萬(wàn)的客戶為小客戶，100萬(wàn)-500萬(wàn)的為大客戶，500萬(wàn)以上的為重要客戶。
數(shù)值型屬性變換
?數(shù)值型屬性變換
 
第七步，主成分分析
 為了減少變量數(shù)目并避免多重共線性，用主成分分析方法，在保留原有數(shù)據(jù)90%信息的基礎(chǔ)上提取主成分，然后再用主成分參與構(gòu)建模型。
主成分分析方法
?
 主成分分析方法
第八步，設(shè)置角色
 
將主成分分析的計(jì)算結(jié)果作為自變量，構(gòu)建KMeans聚類模型，進(jìn)行模型評(píng)估，將模型結(jié)果輸出到指定的關(guān)系庫(kù)中，如下圖所示。
數(shù)據(jù)挖掘分析
?數(shù)據(jù)挖掘分析
運(yùn)用Tempo通過使用靈活多樣的數(shù)據(jù)預(yù)處理手段，大大提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)構(gòu)建挖掘模型提供了更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，同時(shí)使構(gòu)建的挖掘模型更貼合業(yè)務(wù)實(shí)際，為后續(xù)業(yè)務(wù)應(yīng)用打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)！
 
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