数据流通价值链
2024-12-31 18:13:54 0 举报AI智能生成
数据产品经理学习笔记“数据流通价值链”
作者其他创作
大纲/内容
数据生产阶段
数据收集
成本下降
人为制造的数据
客观存在的数据
数据存储
成本上升
数据整理阶段（数据预处理阶段）
同一数据源
数据质量问题
数据清理技术
可以解决部分数据质量问题
数据质量评价
评价维度：准确性、完整性、一致性、时效性、可信性、可解释
数据数量问题
数据交换与融合
解决存储类型太多的问题
数据压缩
解决数据属性、条目、分类变量类别多的问题
数据构造
解决数据关键属性和数据层次少的问题
不同数据源
数据质量问题
数据数量问题
数据交换问题
为了满足不同信息系统之间数据资源共享的需要，依据一定的原则，采取相应的技术，实现不同信息系统之间数据资源共享的过程。
建立数据交换平台或数据交换中心，由数据交换平台提供各子系统介入接口，实现数据交换平台和各信息系统的有机结合，以统一的接口统一接口规范实现数据自动提取、数据转换、数据发送、数据校验、数据审核等；
数据融合问题
多用户互联网，收集基于传感器传输的物理数据，将不同数据类型的数据进行综合、过滤、关联以及合成。
数据研究阶段（数据挖掘）
目的：描述和预测，了解数据中心潜在的规律，用历史预测未来
技术及方法
关联分析：
在大规模数据集中寻找关系，同事出现的关系，一个出现另一个必然出现的关系；
分类：
首先按照某种标准给对象贴标签，然后再根据这个贴好的标签规则对新对象进行区分、归类；
聚类：
把相似的事物分到一组；
异常点检测
回归分析
神经网络方法
Web数据挖掘
有数据没想法
先对数据进行探索和预处理，然后明确挖掘任务，最后选择合适的数据挖掘技术，得到结果信息
有想法没数据
先明确挖掘任务，然后寻找收集相关数据，进行数据预处理，最后选择合适的数据挖掘技术，得到结果信息
数据展现阶段
可视化设计
操作习惯
界面美观性
界面美观性
数据展现逻辑设计
数据产品界面设计的逻辑
数据指标模块按照一定的逻辑组合展示
数据指标模块按照一定的逻辑组合展示
- 空间逻辑
- 时间逻辑
- 用户角色逻辑
数据价值体现阶段
辅助决策
正确的、明智的决策
正确的、明智的决策
用户根据数据分析的结果，进行某种决策判断，从而采取下一步行动，这就是数据价值最终被使用的过程
同样的数据，不同的人采用了相同或是不同的决策和行动，数据价值体现是不同的；
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