主数据管理(MDM)的具体内容

主数据管理主要包括数据建模、数据整合、数据发布和数据监控四个方面。 数据建模 数据建模阶段主要是完成以下几项工作。 ·创建结构:根据对主数据的设计,在系统中建立主数据的相关结构,包括主数据分类、主数据...
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什么是数据的投资收益度及公益度 大数据

什么是数据的投资收益度及公益度

如果投资收益好,企业积极性就高,如果公益性好,政府扶持力度就大,二者如能结合则最佳。数据创新是逐利性和公益性并存的,其逐利性不仅表现在经济利益上,也表现在社会认可上。没有好处和回报,谁都不会求变。 公...
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什么是数据的基础约束度

基础约束是指体制、机制、政策、资本等约束,常常是能否实施的关键。 数据兼具主动流动性和被动流动性。主动流动性,比如基因数据的传承,是不以个人的意愿改变而改变的。被动流动性是指外界的强力干扰,比如各个行...
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什么是数据的价值密度

产业链上单位时间内创造的产值往往决定能否承受信息数据化初期的成本和风险,产值越大,密度就越高,数据创新所承担的风险度也就越高,成功的可能性就相对较大。这就是价值密度。 例如,金融证券等行业,在很短的时...
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什么是数据生产要素理论

在大数据时代,数据的实质正在发生根本性的改变,数据已经从记录过程的依据发展成为生产要素。原有的生产要素大致分为:能源、矿产、土地及其他自然资源,劳动力,资本(诸如货币或货币等价物等)三大类。在过去某一...
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一手数据与二手数据的区别

按照来源的不同,数据分为一手数据和二手数据两种: · 一手数据是通过查找或购买无法获取的,只能通过亲自调研获取,相应的采集方法是实地调查。 · 二手数据是别人已经整理出来的,只要查找或购买就能获取,相...
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因子分析的四个基本步骤 数据分析

因子分析的四个基本步骤

因子分析的核心问题有两个:一是如何构造因子变量;二是如何对因子变量进行命名解释。因此,因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。 因子分析通常包括以下四个基本步骤。 1. 确定原有变量...
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统计分析与数据挖掘的主要区别

统计分析与数据挖掘有什么区别呢?从实践应用和商业实战的角度来看,这个问题并没有很大的意义,正如“不管白猫还是黑猫,抓住老鼠才是好猫”一样,在企业的商业实战中,数据分析师分析问题、解决问题时,首先考虑的...
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数据挖掘的发展历史

数据挖掘的发展历史 数据挖掘起始于20世纪下半叶,是在当时多个学科发展的基础上发展起来的。随着数据库技术的发展应用,数据的积累不断膨胀,导致简单的查询和统计已经无法满足企业的商业需求,急需一些革命性的...
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数据化运营的主要内容

数据化运营,首先是要有企业全员参与意识,要达成这种全员的数据参与意识比单纯地执行数据挖掘技术显然是要困难得多,也重要得多的。只有在达成企业全员的自觉参与意识后,才可能将其转化为企业全体员工的自觉行动,...
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举例说明什么是关联规则算法 数据分析

举例说明什么是关联规则算法

根据客户对商品的购买发现商品之间的相关性。 例如关联规则,这类分析方法可以方便地展现产品与产品之间的相关关系。 “啤酒与尿布”是最著名的使用关联规则的案例之一。 零售超市通过分析客户购买清单发现,啤酒...
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