如何制定企业数据分析管理规范
1.在开始之前建立明确的分析目标
随着企业每天产生的数据量呈指数级增长，对TB级信息进行排序可能会成为问题并降低分析效率。如此大的数据集需要更长的时间来过滤和正确组织。对于处理具有高带宽的多个流数据的公司而言，对业务和分析目标有清晰的路线可以帮助减少决策失误。
为数据建立明确的目标并创建过滤掉不相关或不明晰的数据点的参数非常重要。这有助于预筛选数据集，并通过减少噪声使过滤和分类更容易。此外，您可以更专注于测量特定KPI，以进一步从流中过滤出正确的数据。
2.简化和集中数据流
分析套件面临的另一个问题是协调来自多个流的不同数据。企业具有内部，第三方，客户和其他数据，必须将其视为更大整体的一部分，而不是孤立地查看。因为不同的来源可能使用独特的格式或不同的样式，因此保留数据可能会损害数据洞察力。
在允许多个数据流连接到您的数据分析软件之前，您的第一步应该是建立一个集中收集数据并统一整理数据的流程。这种集中化使得将数据无缝地输入数据分析工具变得更加容易，同时也简化了用户查找和操作数据的方法。考虑如何最好地设置数据流以减少源数量，最终生成更多统一集。
3.在存储之前过滤您的数据
无穷无尽的数据引发了对质量和数量的质疑。虽然有更多的信息是可取的，但当数据被噪声和不相关的点包围时，数据就失去了它的用处。未刷新的数据集使得以后发现洞察、正确管理数据库和访问信息变得更加困难。
在数据仓库和访问之前，请考虑使用适当的流程来清理数据以生成干净的集合。创建确保数据相关性的阶段，同时有效地过滤掉不相关的数据。此外，请确保流程尽可能自动化，以减少资源浪费。实现数据分类和预分类等功能有助于加快数据过滤过程。
4.建立明确的数据管理规则
目前数据最大新兴问题之一是数据管理。由于许多来源的敏感性 – 消费者信息，敏感的财务细节等等 – 关于谁有权访问信息的问题正成为数据管理的核心话题。此外，允许自由访问数据集和存储可能会导致操作错误和删除，这可能会造成数据破坏。
关于谁有权限访问数据，何时以及如何访问数据，建立清晰明确的规则至关重要。创建分层权限系统（读取，读取/写入，管理）可以减少错误和避免泄露。此外，以便于访问不同组的方式对数据进行排序有助于更好地管理数据访问，而无需为所有团队成员设置权限。
5.创建动态数据结构
很多时候，存储数据会减少到单个数据库，从而限制了操作数据的方式。静态数据结构对于保存数据是有效的，但在分析和处理数据时它们是有限的。相反，数据管理者应更加重视创建更深入分析的结构。
动态数据结构提供了一种存储实时数据的方法，允许用户更好地连接点。使用三维数据库，找到快速重塑数据的方法，以及创建更多相互关联的数据孤岛，可以帮助实现更敏捷的商业智能。生成数据库和结构，以简化访问和与数据交互，而不是隔离它。
数据管理和分析领域不断发展。对于分析团队而言，创建面向未来的基础架构并为用户提供最佳分析体验至关重要。通过建立最佳数据分析规范并尽可能地实践，让企业可以显着提高其依靠数据产生的决策建议的质量。
数据分析主要能什么什么工作？
不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专门的人员。但不同行业的需求情况也存在区别，我同学有从事这行业的，他们参加的CDA数据分析师课程，目前CDA已与国内多所高校进行了战略合作，搭建大数据实验室与共建专业。
数据分析专业怎么样？
数据分析专业前景很广阔的，还是很值得学习的。
随着大数据技术在各行各业应用的越来越广，数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝，相应地，数据分析师这个岗位也越来越受到关注，越来越多的小伙伴也转行做数据分析，因为大家不仅看到的是未来数据分析的发展前景，而且数据分析师的薪资待遇也很不错！
岗位缺口大，就业薪资高，而且这个岗位对学历的要求不是特别高，对经验的要求也不算严格，从而数据分析师，在大数据时代，迎来了黄金就业期。
数据分析师，这是数据分析职业的起点。有些企业则会根据自身所处行业特点，赋予数据分析师一些更具体的岗位名称，例如业务分析师、运营分析师、数据库分析师和财务数据分析师等。除了所处的行业不同、业务不同，对于技术来说万变不离其宗，所有数据分析师的最主要职能都是针对业务或运营问题或需求，去获取、清洗、分析数据，并呈现数据分析结果，辅助企业做出判断或决策。
通过搜索BOSS直聘和领英，发现其上面有上有10万 个数据分析师职位空缺，其中绝大部分是互联网行业的需求。值得注意的是，虽然国内现有很多数据分析师员工，但其数量占比依旧很少，职位空缺却占到了市场的50%之多。大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。
从销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。
分析和管理数据怎么解释？
看你的留言的类别是企业管理，我就从企业对数据的管理切入：
分析：主要侧重有目的和无目的性质的发现数据的特点或者规律，这种特点和规律是过去的，进而用这种特点去指导企业现在或者未来的经营管理。分析，是对数据的应用。
管理：主要是数据搜集、分类、存储、加工、挖掘、应用等。管理，是非应用侧面的，具体我也不知道怎么形容。
归纳使用excel进行数据分析与管理的注意事项？
这个太广泛了。例如使用图表进行分析；数据分析工具进行分析等等。添加分析工具的步骤（以excel2007为例）：1、点击左上角office按钮，选择excel选项；2、在对话框左侧选择“加载项”，在右侧列表中选择“分析工具库”，点击“转到…”按钮；3、勾选“分析工具库”按钮，点击确定；完成。4、显示：excel的数据选项卡最右侧，添加了数据分析选项。
