数据分析精度（数据分析精进）-大唐2025

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使用分层法的原则：层内数据波动尽可能小，层间数据差别尽可能大。

层次分明：数据流图应该遵循分层原则，将系统按照不同的抽象层次进行划分，确保图表的层次清晰，便于理解和管理。粒度适中：加工的粒度应该适中，即每个加工应该完成一个相对独立的功能，不应该太大或太小。

分层原则：每一层都有独立的功能和任务，层与层之间通过接口进行通信。模块化原则：每一层都是一个独立的模块，可以独立设计、开发和测试。

系统抽样例如，某工厂连续性生产，为检验产品的质量，按每隔1小时取下 5 分钟的产品，并做全部检验，这种抽样方法是系统抽样。分层抽样例如，研究者欲研究某市社区护士工作的满意度。

一共有三点原则：以调查所要分析和研究的主要变量或相关变量作为分层标准。以保证各层内部同质性强和各层之间的异质性强、突出总体内在结构的变量作为分层变量。以那些已有明显层次区分的变量作为分层变量。

1、数据清洗是大数据技术中的数据预处理要完成的任务。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。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。

2、数据清洗的重要性数据质量是至关重要的因素。如果我们用不准确、不完整或不相关的数据作为基础，那么分析的结果也会失去可靠性。数据清洗可以帮助我们理解数据集，并正确地处理数据集中的任何问题，从而得出准确的结论。

3、错误的数据非常重复，这些数据被称为脏数据。我们需要借助工具，按照一定的规则清理这些脏数据，以确保后续分析结果的准确性。这个过程是数据清洗。常用的数据清洗方法主要有以下四种：丢弃、处理和真值转换。

优化算法是指对算法的有关性能进行优化，如时间复杂度、空间复杂度、正确性、健壮性。大数据时代到来，算法要处理数据的数量级也越来越大以及处理问题的场景千变万化。

AI运营主要做：数据管理、算法优化、用户支持与反馈。数据管理：AI运营需要负责数据的采集、整理和管理，确保相关数据的准确性和完整性。这对于机器学习和深度学习算法的训练和优化非常重要。

智能优化算法是一种启发式优化算法，包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、粒子群算法等。·智能优化算法一般是针对具体问题设计相关的算法，理论要求弱，技术性强。

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

(1)优化数据收集数据收集是最终导致业务决策的事件链中的第一步，确保收集的数据和业务感兴趣的指标的相关性非常重要。定义对企业有影响的数据类型，以及分析如何增加价值。

）漏斗分析比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

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