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大数据主要是在商业和学术界催生技术革命,政府部门不会开始大数据进程是...

发布网友 发布时间:2024-05-13 01:00

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1个回答

热心网友 时间:2024-06-02 12:23

错,大数据在政府部门应用非常的普遍,比方说12306,他们也是通过大数据分析,来规划线路时间,和线路的频率,没有大数据做支撑的决策不是最优决策,

  对于大多数企业和政府机构而言,缺乏数据不是问题。实际上,情况恰恰相反:通常有太多信息可用于做出明确的决定。

  由于要整理的数据太多,因此您需要从数据中获取更多信息:

  1、您需要知道它是回答问题的正确数据;

  2、您需要根据这些数据得出准确的结论;

  3、您需要可以为您的决策过程提供信息的数据.

  简而言之,您需要更好的数据分析。使用正确的数据分析过程和工具,曾经是压倒性的大量不同信息,这将成为一个简单而清晰的决策点。

  为了提高大数据分析技能并简化决策,请在数据分析过程中执行以下五个步骤:

一、定义您的问题

  在组织或业务数据分析中,您必须从正确的问题开始。问题应该是可衡量的,清晰明了的。设计您的问题,以使您有资格解决特定问题或机会的潜在解决方案。

  例如,从一个明确定义的问题开始:政府承包商的成本不断上升,不再能够提交有竞争力的合同建议。解决此业务问题的众多问题之一可能包括:公司可以在不影响质量的前提下减少人员吗?

二、设定明确的测量优先级

  此步骤分为两个子步骤:A)确定要测量的内容,B)确定如何进行测量。

  A)确定要测量的内容

  以政府承包商为例,考虑一下回答关键问题需要什么样的数据。在这种情况下,您需要知道现有员工的数量和成本以及他们在必要的业务职能上花费的时间百分比。在回答这个问题时,您可能需要回答许多子问题(例如,人员当前是否被利用不足?如果是,则哪些流程改进会有所帮助?)。最后,在决定衡量标准时,请确保包括任何利益相关者可能提出的任何合理反对意见(例如,如果裁员,公司将如何应对需求激增?)。

  B)决定如何衡量

  考虑如何度量数据也同样重要,尤其是在数据收集阶段之前,因为度量过程将在以后备份或分散您的分析。需要执行此步骤的关键问题包括:

  1、您的时间是几点?(例如,年度费用与季度费用)

  2、您的计量单位是什么?(例如,美元兑欧元)

  3、应该包括哪些因素?(例如,仅是年薪vs年薪加上员工福利成本)

三、收集资料

  明确定义了问题并确定了测量优先级之后,现在该收集数据了。在收集和整理数据时,请记住以下几点:

  1、在收集新数据之前,请确定可以从现有数据库或现有资源中收集哪些信息。首先收集此数据。

  2、提前确定文件存储和命名系统,以帮助所有任务小组成员进行协作。此过程可以节省时间并防止团队成员两次收集相同的信息。

  3、如果您需要通过观察或访谈收集数据,请提前开发一个访谈模板以确保一致性并节省时间。

  4、将收集的数据整理成带有收集日期的日志,并随时添加任何源注释(包括执行的所有数据标准化)。这种做法可以验证您的结论。

四、分析资料

  在您收集了正确的数据以回答第1步中的问题之后,就该进行更深入的数据分析了。首先以多种不同的方式来处理数据,例如将数据绘制出来并找到相关性,或者在Excel中创建数据透视表。通过数据透视表,您可以按不同的变量对数据进行排序和过滤,并可以计算数据的均值,最大,最小和标准差–请确保避免统计数据分析的这五个陷阱。

  在处理数据时,您可能会发现自己拥有所需的确切数据,但更有可能的是,您可能需要修改原始问题或收集更多数据。无论哪种方式,对趋势,相关性,变异和异常值的初始分析都可以帮助您将数据分析的重点放在更好地回答您的问题 以及其他人可能有的反对意见上。

  在此步骤中,数据分析工具和软件非常有用。Visio,Minitab和Stata都是用于高级统计数据分析的良好软件包。但是,在大多数情况下,就决策工具而言,没有什么可以与Microsoft Excel相比。如果您需要Excel所完成的所有功能的复习或入门资料,我们建议您选择哈佛商务复习课。

五、解读结果

  在分析了数据并可能进行了进一步的研究之后,现在是时候解释您的结果了。在解释分析时,请记住,您永远无法证明假设是正确的:相反,您只能拒绝假设。这意味着无论您收集多少数据,机会总是会干扰您的结果。

  在解释数据结果时,请问自己以下关键问题:

  1、数据是否回答了您的原始问题?怎么样?

  2、数据是否有助于您防御任何异议?怎么样?

  3、您的结论是否有限制,您没有考虑过任何角度?

  如果您在所有这些问题和考虑因素下都无法理解数据,那么您可能已经得出了富有成效的结论。剩下的唯一步骤是使用数据分析过程的结果来决定最佳操作方案。

  通过遵循数据分析过程中的这五个步骤,您可以为企业或政府机构做出更好的决策,因为您的选择得到了经过可靠收集和分析的数据的支持。通过实践,您的数据分析将变得更快,更准确-这意味着您将做出更好,更明智的决策,从而最有效地运营您的组织。

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