数据科学中数据收集的终极指南

作者阿里云代理 文章分类 分类:新闻快递 阅读次数 已被围观 84

在当今世界,数据对任何一家企业的成功都起着关键作用。企业的目标受众、竞争对手产生的数据、工作领域的信息以及企业自己收集的数据可能会帮助找到更多客户、分析业务决策、重新优化业务模型或进入到其他市场。数据将帮助企业定义其可以解决的问题,并提供更好的服务,准确地了解客户的需求。

根据麦肯锡全球研究所发布的研究报告,与传统企业相比,数据驱动的企业获得客户的可能性是23倍,留住客户的可能性是6倍,盈利的可能性是19倍。

近年来,全球数据量大幅增长。90%的数据是在过去两年中产生的。IDC的研究表明,到2025年,大数据将达到约1ZB。根据最近发布的一份研究报告,全球每天产生的数据量约为2.5万亿字节。

但是数据本身没有任何意义,除非它是根据企业的业务想要实现的目标或想要解决的问题进行收集和分析的。这就是数据科学面临挑战的地方。

本文将重点介绍处理数据的第一步,也可能是最重要的一步——数据收集。定义企业需要哪些数据以及如何收集这些数据至关重要,因为企业所有进一步操作都将基于这些数据。收集错误的数据意味着其他所有工作都将徒劳无功,因为它不会带来正确的见解或为企业提供所需的信息。

先从数据科学的简要概述开始,因为从数据中提取有洞察力的信息是其核心。

什么是数据科学?

数据科学发现并揭示了趋势,揭示了企业可用于更好决策、创造创新产品和服务以满足客户需求的见解。

数据科学结合了不同的领域,如统计学、科学方法、人工智能和数据分析。数据科学家获得从互联网、智能手机、客户和其他服务收集的数据分析的各种知识和技能,以提供见解。

数据科学家从数据库中收集相关数据,然后清理、处理、分析以及指定有用的数据。下一个任务是找到能够引导企业获得丰富见解的模式。

因此,数据科学家负责收集数据、制定分析策略、可视化数据,并使用Python和R等编程语言使用数据构建模型。他们将模型部署到应用程序中。

在进一步的数据操作之前,先专注于数据收集。

数据科学中的数据收集

数据收集是在特定的成熟技术的帮助下,在测量和分析不同类型信息的同时收集数据。收集的数据类型取决于需要解决的问题。这是任何一个数据科学家开展项目的起点,因为总有一些东西可以修复或改进。

数据收集有多种方法,具体取决于要获取的数据类型。其中一些包括使用技术收集,而另一些则通过人工收集的:

  • 在应用程序和网站中内置数据收集工具;
  • 用于从车辆或机械等设备收集数据的传感器;
  • 跟踪社交媒体、博客、评论、论坛和其他渠道上的活动,帮助企业了解有关客户的更多信息;
  • 在线完成的调查和问卷调查;
  • 焦点小组、访谈、研究性学习时的直接观察。

但在开始使用任何数据收集方法之前,需要完成一些重要的步骤。

数据收集过程的路线图

(1) 问自己一个准确的问题

定义需要解决的一个问题是数据收集过程路线图的第一步。在开始整个过程之前,应该制定明确的目标。例如企业是一个在线服装销售平台,但是客户较少。因此,其目标将是吸引更多人访问网站,并增加销售额。

现在有多种改进方法,例如通过吸引老年客户或来自特定地区的人员来扩大目标受众。这就是企业采用大数据的原因和着力之处,以找出其客户是谁,以及什么可以引起其他客户的注意。

或者,可以通过实施更多技术解决方案或简单地改善交付流程来改善他们的购物体验。

众所周知的是,数据收集在于质量不在于数量,质量决定对最终目标的理解:收集数据的目的是什么,以及它应该如何为解决确切的问题提供帮助。

(2) 指定数据类型

根据企业的目标,下一步将是定义哪种数据对其更有利。它可以是定量的或定性的。第一个包含数字,而第二个更复杂,可能会因客户反馈到决策过程而异。

需要记住的是,并不需要所有的数据,因为需要回答一个准确的问题。指定其需要的数据类型将帮助处理数据。

(3) 概述消息来源

根据需要的数据,应该决定可以在哪里收集数据:在企业内部、第三方或外部来源。

这种趋势表明,使用外部数据可以获得更好的结果,因为它可以让企业跟踪竞争对手,并为其提供更广阔的前景。选择这条道路在法律法规和道德标准方面似乎更为复杂。但是,如果想更广泛地了解情况,这是值得的:该领域已经做了什么,竞争对手面临什么问题,以及企业如何改进其服务以使他们做得更好。

此外还要牢记道德问题,企业必须确保其客户了解从他们那里收集的数据。否则,可能会卷入数据丑闻,就像Facebook公司和剑桥分析公司遭遇的数据泄露事件一样。其次,企业的法律团队应跟踪他们的数据收集方法是否遵守使用第三方数据源的法律。

企业还可以联系政府机构或开始调查,这是收集数据科学数据的标准工具。

最后但同样重要的是,企业可以根据现有数据创建用户角色。了解客户的行为和需求可以开发强大的洞察力来推动其下一个商业理念。当无法从其他来源获取更多数据时,通常使用这一工具。

(4) 定义时间范围

这不仅仅是关于企业需要什么数据;当数据最有益时,衡量时间线也很重要。例如,需要指定客户在其网站上的行为或确定他们在特定时期内的地理位置和搜索历史。

虽然用户一直在生成数据,但企业有责任确定数据何时对其有效。

(5) 不要忘记数据存储

在收集数据之前,企业应该定义如何存储数据。许多工具将帮助其收集和组织结构化和非结构化数据。结构化数据主要由数字和数值组成,而非结构化数据更为复杂,包括传感器、文本文件、音频和视频文件等。找到合适的数据管理工具对于进一步处理和管理至关重要。

(6) 收集数据

最后,企业可以进行实际的数据收集。考虑可能发生的要求和隐私问题以及安全问题。然后进行重复。

数据收集遵循每个步骤,这是升级业务的无限过程。随着新工具和技术几乎每天都在出现,企业客户的行为可能会发生变化,可能会出现新的渠道,并且会出现新的问题。因此,企业可能将不得不重复这些步骤,以获取有关客户或业务处理领域的更多信息,改进解决方案并开发新的解决方案,为此还需要了解数据收集之后的步骤。

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