如何进行数据处理和分析?——九数云
互联网时代,数据处理和分析的重要性不言而喻,本篇文章分享了对数日常,希望对你有帮助。
1.数据比对的场景
新旧指标的对比,新指标上线替换就应用;全新指标上线,证实数据准确;同预期不符或数据波动大,进行数据查验;应用端数据不一致,维度汇总不一致给出解释;数据A和相关数据B不匹配,交叉验证。以上都是在数据处理和分析时,需要数据比对的场景。
2.数据团队的心态
数据技术有门槛,但数据是公司的数据、是业务的数据。
数据本身没有价值,数据脱离业务应用,就只是磁盘上的文件而已。
对数占用了数据团队大量的时间和精力,消耗耐心和斗志,这种情况下应秉持怎样的心态?
下面是数据团队避无可避的问题:
1)提升团队数据素养
对数属于不复杂但大多数人做不好事情,好的数据团队人人都是数据处理和分析师,具有数据思维,懂业务。清楚业务规则,懂业务数据流向。清楚数据映射的业务流程,识别数据问题的业务构成。遇到问题知道从什么地方分析原因,知道要看什么数据。
2)提升公司数据意识和数据产品的可信度
数据有天然门槛和屏障,如何拉齐各方的认知;如何方便用户去使用数据;当不缺数据的时候,如何有效使用数据;如何给用户呈现数据;产品思维,数据是结果但对数据的理解是主观的。如何直观、不引导的客观呈现数据处理和分析的结果?
3)解放人力实现自动化
化被动为主动,怎样从无尽的对数中抽离。能提前识别异常、提示变动、给出对照。数据稳定,线下数据走通后,便可以逐步切线上,固化比对逻辑。
3.对数对数,对的是什么
在数据处理和分析中,对数就是实际和预期的弥合,为什么A不是B。
A是数据部门输出的数据,B可能是之前某版本的数据、可能是心理预期、可能是某业务线的手工数据、可能是去年同期数据、可能是上个月的数据。
解决方案有几种:证实“A是对的”;证否“B是错的”。
证实”A/B都是对的,但有cdef造成了两者的数据差异”。
都要给出结论、对照和明细凭据。
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