业务数据收集及分析方案 第1篇
在完成数据处理之后，数据分析人员能够使用数据图形向管理层和业务人员展示相关的业务指标。借助图形的展现手段,能更加有效,直观地发现原始数据中存在的问题。所谓数据图形泛指在屏幕中显示的,可直观展示数据属性,是一种很好的将数据直观,形象地呈现出来的手段。数据图形的可视化有助于快速,有效地表达数据关系。接下来我们介绍一些常用的能够直观的展现数据的图形。常言道,字不如表,表不如图。借助图形的展现手段,能更加有效,直观地发现数据中存在的问题。
常用的图形包括频率直方图,饼图,柱形图,条形图,折线图,散点图。
在直角坐标系中,确定横轴和纵轴上的数据。横轴是根据数据的最大值和最小值把数据分为m组,组距等于全距除以m,各数据组的边界范围按左闭右开区间。
用于描述和表现一个或多个成分占全部的百分比。使用饼图时需要注意,首先,饼图中的成分最好小于6个,其次,各成分额的和必须等于100%,最后,成分比例必须与图形区域的面积比例一致。
绘制饼图某水果商店为了解哪些水果比较受欢迎，编制各种水果销售的情况如下表。饼图的应用场景是用来反映部分占整体的百分比,该水果店使用饼图是最适当的。
在绘制饼图时,需要考虑下面的要点。
条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱形图。此外,条形图有简单条形图、复式条形图等形式。绘制条形图有3个要素,分别为组数,组宽度和组限。组数把数据分成几组，指导性的经验是将数据分成5到10组之间。通常来说，每组的宽度是一致的。组数和组宽度的相关,一个经验标准是近似组宽度等于（最大值-最小值）/组数。组限分为组下限（进入该组的最小可能数据）和组上限（进入该组的最大可能数据），并且一个数据只能在一个组限内。绘制条形图时，不同组之间有空隙
折线图是一种常见的数据图表形式,是数字或定量数据的直观表示,它显示了两个变量之间的关系。变量可以是任何数据,例如,数量,百分比,或时间间隔。这些变量分别位于图表的横轴和纵轴上。折线图看起来像在图表上从左到右的一条或多条连接点的线,每个点代表一个数据值,显示随时间而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。折线图有3种主要类型,分别为简单折线图,多折线图和复合折线图。
下表给出了某企业3个产品的月销售数据,用折线图绘制各产品月销售额。
散点图是指数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,所以可以选择合适的函数对数据点进行拟合。
用两组数据构成多个二维数据点，考察数据点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结数据点的分布模式。散点图为数据分析提供关键信息，我们可以观察2组数据之间是否存在数量关联趋势。其次,如果存在关联趋势,是线性还是曲线的。最后，如果有某一个点或者某几个点偏离大多数点，也就是离群值，通过散点图可以一目了然识别离群值。从而可以进一步分析这些离群值是否可能在建模分析中对总体产生很大影响。
下表所列数据为收集的某个钢件的淬火温度X与硬度Y之间的数据。分析两个变量之间是否有相关性。将表中的第二和第三列数据绘制成如下散点图，可见随着淬火温度上升,钢的硬度上升
业务数据收集及分析方案 第2篇
在数据清洗之后,为了方便数据的使用需要对数据进行进一步处理,这就是数据加工的概念。数据加工包括数据转化,数据抽取,数据合并,数据分组,和数据计算这些高级操作处理方法。在进行数据处理之前,先要对数据变量进行一些介绍。
变量就是我们常说的字段,在Excel数据表中对应列,在统计学中,称为变量。常用的数据类型有字符型数据,数值型数据, 日期型数据。
字符型数据,也称为文本数据,由字符串组成,它是不能进行算术运算的文字数据类型,它包括中文字符,英文字符,数字字符。字符型数据可以用于数据分类,比如,性别可以分为男或女,省份可以按各省进行分类,我们就可以通过这些分类数据进行分类研究。
数值型数据是直接使用自然数或度量单位进行计量的数值数据。例如:收入、成本,利润,销售额这些变量均为数值型数据。对于数值型数据,可以直接用算术运算方法进行汇总和分析。
日期型数据用于表示日期或时间数据，它可以进行算术运算，所以它是特殊的数值型数据。日期型数据主要应用在时间序列数据中,比如,企业按日期的订单。
数据抽取是指抽取原数据表中部分字段或记录的部分信息,形成一个具有新字段和新记录的新数据表。主要方法有字段拆分和随机抽样。随机抽样方法主要有简单随机抽样,分层抽样,系统抽样等。
数据合并是指综合数据表中部分字段的信息或不同的记录数据,组合成一个新字段或新记录数据。主要有两种操作方法,字段合并和记录合并。字段合并,是将某几个字段合并为一个新字段。记录合并，也称为纵向合并，是将具有共同的数据字段,结构,不同的数据表记录信息,合并到一个新的数据表中。
数据分组是根据数据分析的目的将数值型数据进行等距或非等距分组,这个过程也称为数据离散化，其用途通常是用于查看分布，如消费分布，收入分布，年龄分布等。其中,用于绘制分布图X轴的分组变量,是不能改变其顺序的,一般按分组区间从小到大进行排列,这样才能观察数据的分布规律。
简单计算就是指通过对已有字段进行字段通过加减乘除等简单算术运算计算得出新的字段。还有的是函数计算,比如,日期计算,数据标准化,加权求和,平均值和总和。
我们总结一下，数据处理主要是指对原始数据进行清洗和加工处理，使之系统化,条理化,以符合数据分析的需要,同时也可用图表形式将数据展示出来,以便简化数据,使之更容易理解和分析。数据处理之后就是数据分析,是指用适当的分析方法及工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值信息,形成有效结论的过程。到了这个阶段,要能驾驭数据开展数据分析,就要涉及到工具和方法的使用。一般的数据分析我们可以通过Excel电子表格工具完成,而高级的数据分析就要采用专业的Python编程进行了。
业务数据收集及分析方案 第3篇
数据清洗是对数据进行重新审查和校验的过程,目的在于删除重复信息、纠正存在的错误,并提供数据一致性。数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉” ,指发现并纠正数据中可识别的错误的最后一道程序数据清洗就是将多余重复的数据筛选清除,将缺失的数据补充完整,将错误的数据纠正或删除。常用的数据清洗方法主要有以下4种,分别为丢弃,补全处理,不处理,和真值转换。让我们来研究这四种常见的数据清洗方法。
丢弃数据就是直接删除有缺失值或无效值的行对应的整条记录或列对应的字段,以减少趋势数据记录对整体数据的影响,从而提高数据的准确性。但这种方法并不适用于任何场景，因为丢失意味着数据特征会减少，以下两个场景不应该使用丢弃的方法,数据集中存在大量数据记录不完整和数据记录缺失值明显的数据分布规则或特征。
与丢弃相比，补充是一种更常用的缺失值处理方法，通过某种方法补充缺失的数据,形成完整的数据记录对后续的数据处理。分析和建模非常重要。估算方法是一种常用的补全缺失数据的，它就是用某个变量的样本均值，中位数,或者众数代替无效值和缺失值,这种办法简单,但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能比较大。另一种办法通过变量之间的相关分析或逻辑推论进行估计，比如某一产品的购买情况可能和家庭收入有关,可以根据调查对象的家庭收入推算购买这一产品的可能性。
不处理是指在数据预处理阶段，不处理缺失值的数据记录。这主要取决于后期的数据分析和建模应用。许多模型对缺失值有容忍度或灵活的处理方法,因此在预处理阶段不能进行处理。
承认缺失值的存在，并将数据缺失作为数据分布规律的一部分，将变量的实际值和缺失作为输入维度参与后续数据处理和模型计算。然而,变量的实际值可以作为变量值参与模型计算，而缺失值通常不能参与计算，因此需要转换缺失值的真实值。
除了上述清洗方法之外,我们还需考虑一致性检查,根据每个特征的合理取值范围和相互关系,检查数据是否规范,是否超出正常范围,逻辑上不符或相互矛盾的数据。比如年龄、体重、考试成绩出现了负数,都是超出了正常的范围。一个好用的工具对数据清洗工作和一致性检查是很有帮助, Excel, SPAA, SAS软件都能根据定义的取值范围进行识别筛选。
业务数据收集及分析方案 第4篇
第三方数据是从外部数据源购买的数据,许多不同的数据提供商都销售这类数据,而且可以通过许多不同的途径访问这些数据。选择第三方数据段的原因通常是对公共数据的补充,从第三方数据源获取数据的方法一般通过第三方数据运营商提供的数据交换接口。数据分析人员在购买第三方数据时,有许多因素需要注意。需要了解数据提供者如何收集信息，何时从何处获得信息。我们还想知道他们提供的数据字段类型。由于第三方数据的数量和范围,我们可以使用它来扩展我们自己的数据集,当我们将第三方数据与企业内部数据相结合时,来自第三方的数据有可能非常强大。
业务数据收集及分析方案 第5篇
一是细化落实“一报告一清单”。合理利用全国检察业务统计系统沉淀的资源，结合湖北省人民检察院综合决策分析系统，会前根据《方案》、重要业务数据提示等要求，对存在的问题、原因及对策等进行全面分析，拟定分析报告和问题清单，将责任明确到相关部门，并与业务部门充分沟通交流，确保分析详实中肯。
二是细化落实“一会商一点评”。形成由案管部门全面分析，业务部门结合认领任务、剖析原因，分管领导进行点评，检察长提出具体指示意见，加重点关注数据个性化制定的“4+N”会商模式。2022年以来，该院案件管理部门通过《主要业务数据指标综合决策分析报告》及《案件质量问题清单》，提示问题180余个并跟踪监督全部整改完成。
三是细化落实“一事项一督办”。会后由案管部门根据会商意见将问题清单及具体工作要求下发至各责任部门，结合流程监控，注重加强对60项主要业务数据案卡核查和提示，定期开展重点案件专项监控及清单相关数据日常审核、通报，打造业务数据提醒、研判、整改、反馈闭环。