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数据流通价值链

2024-12-31 18:13:54   0  举报

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AI智能生成

数据产品经理学习笔记“数据流通价值链”

数据分析

数据流通价值链

数据产品经理

数据学习笔记

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大纲/内容

数据生产阶段

数据收集

成本下降

人为制造的数据

客观存在的数据

数据存储

成本上升

数据整理阶段（数据预处理阶段）

同一数据源

数据质量问题

数据清理技术

可以解决部分数据质量问题

数据质量评价

评价维度：准确性、完整性、一致性、时效性、可信性、可解释

数据数量问题

数据交换与融合

解决存储类型太多的问题

数据压缩

解决数据属性、条目、分类变量类别多的问题

数据构造

解决数据关键属性和数据层次少的问题

不同数据源

数据质量问题

数据数量问题

数据交换问题

为了满足不同信息系统之间数据资源共享的需要，依据一定的原则，采取相应的技术，实现不同信息系统之间数据资源共享的过程。

建立数据交换平台或数据交换中心，由数据交换平台提供各子系统介入接口，实现数据交换平台和各信息系统的有机结合，以统一的接口统一接口规范实现数据自动提取、数据转换、数据发送、数据校验、数据审核等；

数据融合问题

多用户互联网，收集基于传感器传输的物理数据，将不同数据类型的数据进行综合、过滤、关联以及合成。

数据研究阶段（数据挖掘）

目的：描述和预测，了解数据中心潜在的规律，用历史预测未来

技术及方法

关联分析：

在大规模数据集中寻找关系，同事出现的关系，一个出现另一个必然出现的关系；

分类：

首先按照某种标准给对象贴标签，然后再根据这个贴好的标签规则对新对象进行区分、归类；

聚类：

把相似的事物分到一组；

异常点检测

回归分析

神经网络方法

Web数据挖掘

有数据没想法

先对数据进行探索和预处理，然后明确挖掘任务，最后选择合适的数据挖掘技术，得到结果信息

有想法没数据

先明确挖掘任务，然后寻找收集相关数据，进行数据预处理，最后选择合适的数据挖掘技术，得到结果信息

数据展现阶段

可视化设计

操作习惯 界面美观性

数据展现逻辑设计

数据产品界面设计的逻辑 数据指标模块按照一定的逻辑组合展示

<ol><li>空间逻辑 </li><li>时间逻辑 </li><li>用户角色逻辑 </li></ol>

数据价值体现阶段

辅助决策 正确的、明智的决策

用户根据数据分析的结果，进行某种决策判断，从而采取下一步行动，这就是数据价值最终被使用的过程

同样的数据，不同的人采用了相同或是不同的决策和行动，数据价值体现是不同的；

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