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公司在实施和使用大数据分析时容易犯哪些关键错误？

在实施和使用大数据分析时，公司容易犯以下关键错误：

数据质量问题：数据的质量会影响到最终分析结果。数据清洗和预处理不当会引入错误，影响数据分析的准确性。
缺少目标明确的问题陈述：在进行数据分析之前，需要明确分析目标和问题陈述，理解分析的数据集和目标之间的关系。
缺少时间规划：大数据分析需要大量的时间和资源，如果没有合理的时间规划，可能会导致项目陷入困境。
缺乏可视化分析：将数据分析结果可视化可以帮助团队更容易地理解和分析。
数据安全和隐私问题：大数据分析过程中，可能会涉及到敏感数据。因此，数据安全和隐私问题也需要特别关注。

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中国联通范济安：希望通过机器学习纯算法分析找出新的创新点

对于未来，范济安认为关注SQL on Hadoop和Machine learning最值得关注。他表示，现在联通的大数据分析还是基于业务经验来建模分析。...我所负责的集团大数据中心的职责是采集、整合、存储全联通集团的数据并将其开发成产品，对内对外提供服务。 CSDN：能否介绍您在项目实施中曾使用过哪些大数据技术？...CSDN：能否分别从软件、硬件、开发者的角度谈谈，大数据在您的行业落地目前主要面临哪些挑战？...在Docker环境里开发Hadoop应用等等是我们目前主要面临的挑战。 CSDN：根据您的了解，技术人员容易犯哪些错误导致大数据实践的失败？...CSDN：大数据领域的新技术发展很快，相关的开源软件日新月异，从整个大数据应用来说，您认为哪些技术趋势值得关注？范济安：SQL on Hadoop和Machine learning。

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【译】统计学教会我们的10件事

在之前的帖子中，我曾指出大数据中一个关键问题，即忽略了应用统计学。但是许多应用统计学中犀利的概念确实与大数据分析密不可分。...为此，我觉得我得回答我上一贴的第二个问题：“当我们在思考大数据时代时，我们到底理解了哪些统计学概念？” 鉴于网络总是喜欢列“前十名单”，那我也就列出十个概念。...在纠正多重检验中，一个很普遍的选择就是使用错误发现率来控制所谓的显著性是错误发现的比率。人们喜欢这种方法是因为其可以视错误发现为发现信号中的干扰率。...在用电脑分析你的数据之前，记得先给数据制图业余分析师最容易犯的错误就是直接去用些花哨的软件建一个模型去框住你的大数据集。如果不事先制图，你就会错过一些最显而易见的东西，比如安斯库姆四重奏。 ?...提前定义好成功的标准这一点也许是最简单，但却是在统计学和决策理论中最关键的一点。有时候你的目标可能是发现一些新关联；如果你提前将此设为研究的目标，当然是个不错的想法。

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观点 | 运行机器学习项目，你需要避开这四个常见错误

选自datanami 作者：Michael Levin 机器之心编译参与：Ellen Han、微胖作为机器学习和数据分析的专家，在与不同领域企业合作开发和实现机器学习项目方面，我们有着丰富经验，这些领域包括制造...利用我们自己以及其他人的样例，就会看到让我们付出惨痛代价但本可加以避免的错误。以下就是机器学习过程中，公司容易犯下的四个典型错误。测试错误如何证明机器学习真有商业价值？...但是，很多公司犯了一个根本错误：在测试时，变量比模型还多。 A/B 测试中，『A』与『B』唯一的区别就是生成结果的模型。所有其他变量应该是一样的。...零售业务中，存货出货很慢时，用算法来预测所有出货很慢产品的零值，就十分关键了，如果我们想要优化 SMAPE 的话。...因此，你想要问的应该是：「哪些天，我需要额外帮助？」，你回答问题的方式也要做相应调整。都有意义吗？度量、算法以及测试或许预示着成功，但是，如果实施方式有误，模型就有可能出现偏差。

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数据分析最容易犯的7个错误，请绕行！

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【统计学习】统计学教会我们的10件事

在数据统计中，有10个概念与大数据分析密切相关。这10个概念聚焦在数据预测准确性，交互分析等方面。在之前的帖子中，我曾指出大数据中一个关键问题，即忽略了应用统计学。...但是许多应用统计学中犀利的概念确实与大数据分析密不可分。为此，我觉得我得回答我上一贴的第二个问题：“当我们在思考大数据时代时，我们到底理解了哪些统计学概念？”...在纠正多重检验中，一个很普遍的选择就是使用错误发现率来控制所谓的显著性是错误发现的比率。人们喜欢这种方法是因为其可以视错误发现为发现信号中的干扰率。...在用电脑分析你的数据之前，记得先给数据制图业余分析师最容易犯的错误就是直接去用些花哨的软件建一个模型去框住你的大数据集。如果不事先制图，你就会错过一些最显而易见的东西，比如安斯库姆四重奏。 ?...提前定义好成功的标准这一点也许是最简单，但却是在统计学和决策理论中最关键的一点。有时候你的目标可能是发现一些新关联；如果你提前将此设为研究的目标，当然是个不错的想法。

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数据可视化的重要性及常见用例

数据可视化和大数据大数据和数据分析项目的日益普及使得可视化比以往任何时候都更加重要。公司越来越多地使用机器学习来收集大量数据，这些数据可能难以分类、理解和解释。...通过分析价格随时间的变化情况，数据分析师和财务专业人士可以发现趋势。后勤领域：航运公司可以使用可视化工具来确定最佳的全球航运路线。数据可视化的常用工具数据可视化工具可以以多种方式使用。...用户可以设置可视化工具来生成自动仪表板，通过关键绩效指标 ( KPI ) 跟踪公司绩效并直观地解释结果。生成的图像还可能包括交互功能，使用户能够操纵它们或更仔细地查看数据以进行提问和分析。...还可以集成旨在在数据已更新或发生预定义条件时提醒用户的指标。许多业务部门实施数据可视化软件来跟踪自己的举措。...答：各种类型的可视化包括柱形图、折线图、条形图、堆积条形图、双轴图、饼图、Mekko 图、气泡图、散点图和子弹图。数据分析中使用的各种可视化技术有哪些？答：数据分析中使用了各种可视化技术。

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讨论了大数据分析容易面临的大数据自大、算法演化、看不见的动机导致数据生成机制变化等陷阱，以及对我国大数据产业发展的借鉴。...并且，前面发现的系统性误差仍然存在，也就是过去犯的错误如今仍然在犯。因为遗漏了某些重要因素，GFT还是病得不轻。为什么传说中充满荣光的大数据分析会出现如此大的系统性误差呢？...进一步说，由于某个大数据是否是总体跟研究问题密不可分，在实证分析中，往往需要人们对科学抽样下能够代表总体的小数据有充分认识，才能判断认定单独使用大数据进行研究会不会犯“大数据自大”的错误。...这一模式在商业上非常必要，但是在数据生成机制方面，却会出现使用者搜索的关键词并非出于使用者本意的现象。...在GFT案例中，Lazer等人指出，谷歌公司从未明确用于搜索的45个关键词是哪些；虽然谷歌工程师在2013年调整了数据算法，但是谷歌并没有公开相应数据、也没有解释这类数据是如何搜集的。

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【资讯】大数据分析项目成功的五项基本原则

大数据市场目前的焦点问题是：从社交网络、APP和市场调查等多种数据源收集海量数据容易，但真正产生商业价值的大数据分析项目的实施依然很难。...根据Cloudera提出的大数据三大应用模式Transform、Active Archive和Exploration，大数据分析目前大多处于前两个模式，只有少数企业真正能够进入大数据分析的实质性阶段。...近日，数据挖掘分析专家Shankar根据17年的商业分析经验（服务过的客户包括Home Depot、Best Buy、可口可乐、宝洁等），提出了成功实施大数据业务分析项目的五项基本原则。...一、定义范围每家企业都面临业务增长和降低成本挑战，领导层需要清楚哪些是紧迫问题，然后IT专家能够聚焦在几个关键领域，通过数据分析查找问题根源，例如某条产品线的销售业绩为何下滑。...二、找到合适的推手大数据分析项目需要一个同时能跟企业高管和技术管理者进行有效沟通，又能够在多个业务部门之间协调的善于沟通的项目领导者或者说推手，能够在控制和沟通分析成果方面扮演重要角色

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大数据在医疗领域的七大应用

利用大数据分析，按照过往记录、图表信息和患者特点，医院能识别高风险病人，并提供必要的护理，从而降低再入院率。...分析医院系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。...保护患者的身份信息：UnitedHealthcare等保险商利用大数据分析，使医疗诈骗犯和盗用身份者无所遁形。该公司对语音转文本的记录（比如打给呼叫中心的电话）进行分析，从而找出诈骗者。...这家保险公司还利用大数据来预测哪类治疗方案更有可能成功。 7. 更高效的诊所：随着诊所的发展，容纳更多医生和更多患者变得更具挑战性。...以上只是大数据对医疗领域产生重大影响的七个方面。医生和医院管理者获得的数据越多，就越容易发现趋势，越容易对患者数据进行标准化整合，也越容易找到治疗过程中的瓶颈。

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数据中心在合并过程中七个存储错误

企业合并的关键是如何将两家公司的IT基础设施组合起来。IT部门在确保合并成功方面起着关键作用，但也是企业合并失败的主要原因。在企业急于完成合并时，IT专业人员在存储方面通常会犯七个常见错误。...它向IT规划人员显示了他们需要关心哪些数据块需要存储和保护。 2 错误-IT部门不了解目标第二个错误是，IT部门在不了解组织运行的各种流程以及利益相关者的关注的情况下实施迁移。...多站点组织的关键在于确定每个位置的作用，以及在特定位置需要哪些数据来支持特定角色。IT团队不要让多站点方法导致数据效率低下。即使在多站点组织中也存在巩固和优化数据存储的机会。...例如，在一个拥有500TB数据的数据中心中，如果将工作集的数据减少到75TB，将会使其管理变得更加容易。 5 错误-缺少运营成本大多数组织在合并过程中犯的第五个错误是假设合并需要大量额外的IT支出。...6 错误-无尽的升级 IT部门假定存储升级和系统更新是一种常态，在合并时尤其如此，“新系统”可能实际上是旧系统，而企业在合并时也许不再需要另一个旧系统。

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如何从一开始就设计好数据分析的基本框架

可以规避哪些常见的错误？以及，今天的你如何亡羊补牢？关于数据分析，避免6个错误 1. 走得太快，没空回头看路初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”...3个简单防护措施，帮你少走弯路少犯错误远比你想的重要，因为错误一旦发生，很容易耗费大量的工程时间和资源来弥补错误。...他们不仅仅实在看用户在某个页面停留了多少时间，他们更需要知道用户被页面中的哪些部分吸引，且积极专注地浏览了多少时间。这样可以帮助媒体网站设计新的标题，页面设计和内容选择，以延长这样的注意力停留时长。...活动数据会告诉你哪些没有购买行为的客户按照何种顺序浏览网站，注意到了什么，点击了什么，在离开网站前做了什么。当你跟踪这个线路，你可以了解如何修改这种行为，来增加他们下次访问时购买的可能性。...有段时间，公司的支付APP团队听说很多本想向朋友索取款项的用户不慎把钱反而支付给了朋友，因为“索取款项”和“支付款项”的按钮放在一块很容易按错。

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【大数据分析报告】大数据+机器学习将成为大部分企业的标配

四、大数据的影响　　站在未行者的前方　　处于一个步伐不断加速的环境中，一个细节的忽视就会对底线产生重大的影响，一个错误多犯几次的影响将会是灾难性的。...对其当前地位的战略重要性而言，大数据的优势在短时间内就显现了出来。但这一报告发现，尽管大数据分析技术相对较新却分布广泛，86%的公司已经使用某种形式的大数据分析了。...此外，公司也变得更加容易接受建立在大数据分析方法论上的新技术。　　　60%的IT公司使用大数据，在产业采用大数据达到最高度的过程中，科技企业带路前行。...金融服务公司比其他产业内的公司更加重视大数据分析的价值，当出现新技术时也更早的采纳，其中67%的调查对象称它为保持竞争力的必需品，68%期望在两年内使用机器学习捕捉商业洞见。　　　　...利用一个全套解决方案，这个过程可以进一步流水线化，这个解决方案能帮助你识别出大数据分析能为你的哪些业务带来最多的利益。未来数据会非常大，对于有效使用数据的公司而言，发展潜力是无穷尽的。

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