谈谈数据的基础有什么?
2017-02-14 00:11:25 0 举报
AI智能生成
数据的基础主要包括数据的来源、类型、质量和处理方法。首先,数据来源于各种渠道,如传感器、日志文件、用户输入等。其次,数据有多种类型,如结构化数据(如数据库中的表格)、半结构化数据(如XML和JSON文件)和非结构化数据(如文本、图像和音频)。此外,数据质量对于数据分析的准确性至关重要,包括数据的完整性、准确性、一致性和时效性。最后,数据处理方法包括数据清洗、转换、分析和可视化等步骤,以便从原始数据中提取有价值的信息。
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大纲/内容
谈论数据的基础
数据的定义
渠道数据
成本数据
收益数据
如何获取与分析数据
确定数据的准确性
明确影响数据的因素
重视长期的数据监测
保持客观的视角
注意剔除干扰项
数据使用的方法
掌握历史数据
从历史数据中归纳规律
通过规律反向进行数据预测
数据运营分析的误区
不要用单一类型的数据去评价全局
不要夸大偶然事件,认为带来必然结果
避免用结论推导原因
避免唯数据论
运营数据说谎的手法
拉伸图表
修改坐标轴数据
故意选择有利的样本
样本规模差异
跳出数据看数据
抛弃预设立场
深挖用户行为与系统事件
尝试换位思考
整合关键数据
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