ビッグデータ分析のための10のヒント - ダミー

Excelデータの分析を最大限に活用したいですか？ビッグデータを効果的かつ効率的に使用するための10のヒントを以下に示します。

あなたの仕事は埋葬された財宝を探すことを検討します。

埋葬された財宝を探すのと同様のプロセスとしてデータ分析を見るべきです。

つまり、データマイニングは金採掘に似ています。あなたは、貴重なナゲットを探して、データを掘り下げたり、細分化したりしています。この努力は辛抱強く退屈なことがあります。

<！しかし、永続性と少しの運があれば、あなたが見逃してしまった機会と脅威の両方について、しばしば（しばしば？）価値のある洞察を見つけることができます。

あなたはそれを覚えておきたいと思います。

より多くのデータを収集する

より多くのデータを収集し、収集したデータを保存して保存することをお勧めします。

言い換えれば、私たちがすでに収集しているデータを駄目に破棄したり、不注意に失ったり愚かに捨てたりしないでください。そのデータは貴重なものになる可能性があります。今日は貴重ではないなら、誰が知っていますか？これは将来のある時点にあるかもしれません。

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それに直面する。データが豊富になればなるほど、クールな洞察力があなたに飛び出す可能性が高くなります。

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追加データを作成する

追加のデータを作成します。

さて、それは馬鹿に聞こえるかもしれません。しかし、場合によっては、非常に経済的に有用なデータを作成することができます。

ここに簡単な例があります：あなたがビジネスを経営する場合、顧客にどのようにあなたを見つけさせるか尋ねます。その結果、マーケティング活動に大きな洞察が得られます。

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おそらく、もっと多くのデータを作成するための興味深い方法があります。

定期的に実験を行う

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ABテストやパイロット研究による実験などのデータ作成方法は、経済的に特別価値のあるデータを提供することができます。

ティモシー・フェリスのベストセラー・ブック

には、製品の実現可能性を評価するためにペイパークリックを使用する方法が記載されています。これは素晴らしいアイデアであり、多くの場合、フォーカスグループよりも正確な分析結論が導かれることでしょう。 <！あなたのコンピュータとその大規模なデータセットが広く利用され、使いやすくなる前の年齢の統計について知っていれば、あなたはその傾向があるかもしれません。（あなたのデータセットとあなたのサンプルを使って） - > 小さなデータセットに基づいて判断と判断を下す。今日、それは本当に可愛いです。今日では、巨大なデータセットで作業する必要があります。可能であれば、「大きくなって」、大きなデータセットや大きなデータセットやサンプルを使用してください。

データ分析を委任しない

多くのマネージャーやビジネスオーナーの観点から、若手の技術に精通した若手人材を育てることは、本当に良いデータ分析を行うための最良のアプローチのように思えるかもしれません。

しかし、多くのデータ分析をしている人と話すなら、あなたが本当にやりたいことは、このプロジェクトで作業できる最も賢明で経験豊富なチームメンバーを割り当てることです。言い換えれば、あなたが本当にこの仕事をしたがっている人々は、おそらくそれをやる時間がない人です。

おそらく、実際には、あなたが巨大プーダバハーなら、あなた自身でデータ分析を行うべきです。

再び、埋葬された宝の鉱業に似たこの作品について考えてみましょう。発見する可能性のある洞察は非常に貴重なものです。若い若者や若者が好きかもしれませんが、経験が不足しているか、まだ十分に発達した戦略思考スキルを持っていないため、顕著なチャンスや潜在的に壊滅的な脅威を逃したくはありません。

無意味なデータを捨てる時間

ここはばかげた考えです。時には、タイムスタンプ付き受注のクロス集計、Webサイトの分析データ、サードパーティのトランザクションログなど、一見無意味なデータに時間を掛けることが時々あります。

あなたは何を見つけるか分からない。時には最も洞察力のあるものが最も驚くべき場所から来ることがあります。

内部データソースのインベントリ

内部管理アイテム：内部データソースのインベントリを保持したいと考えています。リストには、会計システムやWebサーバーの分析ファイル以外のものも含まれているはずです。あなたがそれについて考え始めると、あらゆる種類の面白いデータが存在します。そして、あなたが慎重でないと、この物のいくつかが失われたり忘れられたりするでしょう。