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大家好,我是《钰鸣网络》,专注于互联网引流干货运营分享!加我微信私信我,即可获取18种推广获客方法+各种引流工具,帮助您轻松获取客户! 这个数字不对。 为什么A的数据和B的数据不一致? 为什么这个通常是C,现在变成了D? 为什么这么高?或者为什么这么低? ——我的对数日 一旦有人质疑一个数字,所有人都会崩溃。 尤其是在业务分析会议和月度会议中,数据团队面临着反复和高频的拷问,不同的需求者从不同的角度等待着答案和解释。 领导:不明白,为什么没有人能给出正确的数据 商业:技术给出的结果不准确……数据质量差,又不能使用,又要自己计算,数据量太大无法移动。 数据团队:没有记录数据,没有设计业务数据库,没有定义指标逻辑,不知道运营逻辑和策略调整对数据的影响。数据在逻辑上是这样处理的,这不是您想要的。我该怎么解释呢 很天真,很无语,还想工作! 没有模型设计,没有展示,没有系统和流程梳理,没有组织理性,没有数据意识和数据团队状态,没有业务斗争。 现在,在我要做的工作之前,我想讲一下对数是如何工作的。 希望通过这篇文章,和数据领域的朋友们聊聊正常数据提问的处理方法,以及不同场景下数据团队观点的输出。 新旧指标对比,新指标在线替换申请; 新指标上线,确认数据准确性; 如数据与预期不符或波动较大,应检查数据; 解释了应用程序端不一致的数据和不一致的维度汇总。 数据A与相关数据B不匹配,交叉验证。 数据技术有一个阈值,但数据是公开的公司数据,业务数据。 数据本身没有价值。数据只是磁盘上的一个文件,没有业务应用程序。 当对数占用了数据团队大量的时间、精力、耐心和动力时,他们的心态是什么 以下是数据团队无法回避的问题: 1)提高团队数据素养 对数并不复杂,但大多数人都做不好。优秀的数据团队都是具有数据思维和业务理解的数据分析师。 了解业务规则和业务数据流。了解数据映射的业务流程,并识别数据问题的业务组件。 知道在哪里分析问题的原因,知道看什么数据。 2)提高公司的数据意识和数据产品的可信度 数据有天然的门槛和壁垒,如何把各方的认知拉在一起 如何在不缺少数据的情况下让用户更容易使用数据,如何有效地使用数据,如何将数据呈现给用户 在产品思维中,数据是结果,但对数据的理解是主观的。 如何在没有指导的情况下,直观、客观地呈现数据 3)解放人力,实现自动化 如何化被动为主动,如何摆脱无穷对数。 能够提前发现异常,及时改变并进行对比。 数据稳定。脱机数据传递后,即可逐渐切线,并固化比较逻辑。 对数是实际的和预期的桥接。为什么A不是B A是数据部门输出的数据。B可能是前一个版本的数据,心理预期,某业务线的手工数据,去年同期的数据,上个月的数据。 有几种解决方法:证明A是对的;检查B是错的。 确认A/B都是真的,但是有一个CDEF导致了两者的数据差异 应给出结论、比较和详细的证据。 数据比较是有目的的数据分析。 2013年,知名咨询公司Gartner对一组数据进行了总结、总结和提炼Gartner将数据分析分为四个层次,即: 描述分析——发生了什么 诊断分析——为什么会发生这种情况 预测分析——可能发生的事情 PrescriptiveAnalysis——做什么 数据比较是描述性分析,即对数据基础进行拆解。 那么数据比较的过程就是描述性数据分析的过程,可以按照如下顺序进行: 确定分析的目的和思路; 数据准备、处理和分析; 撰写数据结论和报告。 以下是如何使想法可执行的方法。 1)假设验证证实了分析思维 (1)具体控制项目[A-B] 识别问题,明确目标,得到A和B的正确区别。 首先,定义参考条目A和B的定义,判断它们的定义、口径和算法是否一致 (2)数据流向及控制指标组成 比较数据流,分析数据组成和计算过程。 确定是否过滤或过滤比较项、时间、口径、统计粒度、度量和维度。 (3)收集数据进行证伪推断并得出结论 准备详细的基础数据,导入excel,使用VLOOKUP和数据透视表进行关联分析,记录过程数据,提供结果数据。 示例:统计结果比较(值1vs数据2,差异值)、12个细节、差异细节比较。 在你知道分析的目的和计划之前,不要计算它们。 1)基础知识一致性验证 指标设计流程:定义、计算公式、统计维度(时间)、维度含义、属性定义。 指标技术属性:技术模式、数据来源、更新时间。 Example1:实时指标和离线指标不一致。原因可以直接解释: 更新时间自然是不同的。脱机是一种批量调度任务的方式,而实时则对数据的定时有要求。在某些场景下,无法保证与离线时相同的一致性。 计算逻辑不对齐,离线逻辑比较复杂,支持补偿逻辑,实时处理比较简单; 数据源不一致,如某些场景下日志不完全一致。 Example2:支付率单位:%。城市平均成绩不等于国家价值。 2)提出验证 检查一下,这是否是正常的商业变化,比如大繁荣,广告业在1月和2月淡季的周期性异常。 不一致的跨维度汇总,向上处理汇总记录时缺少数据。 3)反向验证 任务状态数据更新状态集群崩溃、任务失败、任务超时或源数据系统字段发生变化。 检查data drift、divergence、skew是否正常。 业务口径数据与数据库数据映射的一致性不同含义指标名称相同。 1)数据准备 在分析的基础上,准备数据采集,如系统导出、数据提取等。 2)数据处理(清洗、转换、提取、计算) 基本数据准备好后,按照既定的思路进行计算、比较、处理所需的数据进行分析。 3)数据分析(数据统计、数据挖掘、数据呈现) 通过对比,找出差异并进行分析,使用合适的分析方法和工具(Excel适用于大多数场景)对处理后的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效的结论。 1)明确的结论 哪些数据是准确的,是什么原因导致了数据的差异,差异的构成和比例是否合理 是否要修理计划和困难是什么? 2)结果演示 数据对比报告不需要细腻,可以逻辑清晰,图表搭配,层次分明。 让读者一眼就能了解到差异和差异的构成可以是数值比较的结果、差异的细节、比较的过程和细节。 用饼图和柱状图就足够了。柱状图查看差异,饼状图查看差异的构成。 在处理被动数据对比后,如何将被动变为主动,进行正常的数据监测,不再花心思和精力去处理,提高数据的健康度,对异常数据进行监测和提示,实现数据可得、可查、可提示、可预警。 唯一的艰难之路:数据质量标准是基础,在制定数据质量计划标准,定期进行数据质量盘点和数据治理! 这条路需要数据团队有决心、有信心、有耐心和毅力来微调适合企业的数据标准。 需要为每个数据域、数据实体、数据项,甚至字段和属性定义数据标准并验证数据质量。 (GB / t36344 - 2018标准) 例子: 完整性:表示数据元素和数据记录的完整性,如字段是否有空值、指标数据的维度是否足以支持业务分析等。 准确性:数据的可靠性,如数据的正确性、格式的合规性、唯一性、无脏数据等。 一致性:表示同一数据及其关联数据的一致性。例如,同一指标在不同场景下的数值是否一致。 时效性:基于时间的正确性、基于时间点的时效性、定时。例如,是否可以保证1分钟内的实时延迟,或是否可以保证每天早上9点离线更新。 (GB/T36344-2018数据质量评价标准-数据质量评价流程) 在建立数据规范的基础上,可以进行数据质量改进行动,即所谓的数据清理。 数据清理是指从数据库表中纠正和删除不准确的数字据。 1)数据清理 确定数据问题; 评估问题和解决方案; 清理计划:修正、删除、合并、替换、完成; 数据应用和定期质量评估。 2)数据清洗实践要点 数据问题是服务数据问题,需要多个人员参与,并综合考虑上下游交互影响,包括生成和使用数据的影响。 根本的方法是提高源端的质量,并增加系统接口和数据库输入的局限性,如某些字段非空校验、数据类型校验、唯一约束等。 让备份!让备份!让备份! 监测预警是一种将被动转化为主动的方法,可以根据数据质量规则制定监测策略。 使用数据质量监控工具,显示数据异常或数据波动,确保对业务数据稳定性的控制感,确保数据的准确性和问题解决的及时性。 我们不讨论质量规则,我们来谈谈波动性。什么样的指标波动可以被认为是异常 指标波动并不可怕,数据波动是业务的正常情况,业务自然会发生数据变化。 例如,每周销售额肯定是不同的,没有商业场景就没有办法谈论波动。 但是和之前的1000W一样,这周只有200W,是不正常的状态吗 监测可以根据公司的业务情况和数据情况进行综合评估,并通过绝对值预警和相对值预警进行设置。 具体方法包括绝对值法、同比法和时序法、周期平滑法、假设检验法(3σ原理)、时间序列法和算法模型法。 在设计新需求时,提前做好数据比对工作。 实时评估线上线下不同的差异,找出问题的可能原因并解决,选择技术架构方案,或预评估差异。 1)再说一遍:生意,生意,生意 数据必须与业务结合才能有意义。只有熟悉了业务,才能看到数据背后隐藏的信息。 对行业缺乏了解,公司的业务认知、数据应用和数据分析结果就会偏离,变得高高在上或空中楼阁。 要了解上下游数据,还要弄清楚公司的行业结构,对行业上下游业务情况有一个大致的了解。 2)数据的敏感性 数据本身是客观的,但被解释的数据是主观的。 同样的数据,由不同的人分析可能会得出完全相反的结论,所以我们一定不要带着意见提前分析。 例如,如果没有合适的指标预警方法,可以在波动值超过5%时临时设置预警。 如果一个变量是正态分布的,其95%的值落在均值的两点以内。 3)迭代思想 企业在不断调整和发展,它们所依赖的系统和数据也在不断变化。相应的指标也需要随着业务调整,以更准确地衡量业务。 4)细控,不追求极细 细分是深入分析的基础,但不追求极致细节,细分意味着复杂性,决定公司团队的数据意识是否与业务精细化管理相匹配的阶段。 本文由@沈莫阳大家都是产品经理原创发布。未经允许,禁止转载。 图片来自Unsplash,基于CCO协议。 这篇文章的内容由互联网用户贡献。本文仅代表作者个人观点。本小编不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本网站涉嫌抄袭侵权/违法内容联系小编删除!

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