2023-02-21 23:41来源:m.sf1369.com作者:宇宇
1.进行手机重启手机移动数据开关显示暗淡,可能是由于手机卡顿冲突导致,可以进行重启解决2.检查SIM卡是否开通GPRS上网业务或被临时关闭使用手机数据上网功能,电话卡需开通数据流量上网业务。可以联系电话卡当地的网络供应商,开通数据流量上网业务3.在手机设置里点击移动数据查看是否进行了限制设置4.查看手机管家是否进行流量限制,如进行了月流量限制,取消该选项即可扩展资料“移动数据流量”是指通过GPRS、EDGE、TD-SCDMA、HSDPA、WCDMA、LTE等移动通信技术上网或使用相关数据增值业务所产生的数据流量,不包含通过WLAN、CSD等其他方式上网所产生的流量,不包含按内容计费的数据增值业务(彩信、号薄管家、全曲下载、快讯等)所核减的数据流量,也不包含Blackberry、Pushmail 、M2M等集团客户及行业应用所产生的数据流量。移动数据流量单位转换关系: 1024Byte=1KB;1024KB=1MB ;1024MB=1GB;1024GB=1TB。
1.数据采集\x0d\x0a了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程,避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时,对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度,尤其是数据中的异常变化。\x0d\x0a在数据采集阶段,数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况,如此才能更好的追本溯源。另外,这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。\x0d\x0a2.数据的加工整理\x0d\x0a在明确数据分析目标基础上收集到的数据,往往还需要进行必要的加工整理后才能真正用于分析建模。数据的加工整理通常包括数据缺失值处理、数据的分组、基本描述统计量的计算、基本统计图形的绘制、数据取值的转换、数据的正态化处理等,它能够帮助人们掌握数据的分布特征,是进一步深入分析和建模的基础。\x0d\x0a3.数据分析\x0d\x0a数据分析相对于数据挖掘更多的是偏向业务应用和解读,当数据挖掘算法得出结论后,如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义,如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中便于业务理解和实施是关键。\x0d\x0a4.数据展现\x0d\x0a数据展现即数据可视化的部分,数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。数据展现除遵循各公司统一规范原则外,具体形式还要根据实际需求和场景而定。基本素质要求如下:\x0d\x0a工具:PPT、Excel、Word甚至邮件都是不错的展现工具,任意一个工具用好都很强大。\x0d\x0a形式:图文并茂的基本原则更易于理解,生动、有趣、互动、讲故事都是加分项。\x0d\x0a原则:领导层喜欢读图、看趋势、要结论,执行层欢看数、读文字、看过程。\x0d\x0a场景:大型会议PPT最合适,汇报说明Word最实用,数据较多时Excel更方便。\x0d\x0a最重要一点,数据展现永远辅助于数据内容,有价值的数据报告才是关键。
数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程,也是标准化流程的构建过程。
根据每一个过程的特点,我们可以将数据治理流程总结为四个字,即“理”、“采”、“存”、“用”。
1.理:梳理业务流程,规划数据资源
对于企业来说,每天的实时数据都会超过TB级别,需要采集用户的哪些数据,这么多的数据放在哪里,如何放,以什么样的方式放?
这些问题都是需要事先进行规划的,需要有一套从无序变为有序的流程,这个过程需要跨部门的协作,包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。
2.采:ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值
前后端将采集到的数据给到数据部门,数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程,目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
3.存:大数据高性能存储及管理
这么多的业务数据存在哪里?这需要有一高性能的大数据存储系统,在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面,为后续的管理及使用提供最大的便利。
4.用:即时查询、报表监控、智能分析、模型预测
数据的最终目的就是辅助业务进行决策,前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。
这个阶段就是数据分析师的主场,分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析,甚至是模型的预测。
数据处理方法包括数据采集、数据转换、数据分组、数据组织、数据计算、数据存储、数据检索、数据排序。数据处理的过程大致分为数据的准备、处理和输出3个阶段
大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节,其中数据质量贯穿于整个大数据流程,每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常,一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释,本文将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。