对5年数据分析工作的总结

本文探讨了数据部门在企业中的关键角色,如何通过维护指标体系、数据整合与仓库设计、以及实验和算法应用,提升决策效率。作者将数据部门比喻为诸葛亮,强调了输入、分析和输出环环相扣的过程,以及面临的挑战和策略选择。

从事数据工作至今已五年多。忆往昔,还看今朝。

就聊聊,数据部门这个角色承担的职责,以及如何完成好这些职责。

企业数字化,信息化的加速是整个时代的趋势。数据部门可类比于部队中的情报部门,好比诸葛亮。或者类比成人体的中枢神经系统,包括大脑&脊髓。

数据部门的终极目标。用一句话来总结:通过信息化,提升企业决策效率。

决策是人做的。信息化是帮助人做判断的。归根结底,我们做的事情是影响人的决策。

具体拆分成三个重点part。

第一:指标

关键词,推动。沟通。数据流。

通过维护指标体系,帮助重要的决策者。及时掌握业务情况并做出准确判断。

比如对长期业务盈利的预期,还能不能挣钱?对当前风险的判断,业务要扩张还是收缩?。

完成这件事情,需要深入的了解业务。同时,给出技术方案。比如,了解业务产生所有的数据的明确含义。设计数据流转结构,来支持报表的呈现。

其中的难题是,如何影响决策?

假如你是诸葛亮,需要做到运筹帷幄,决胜千里之外。需要。同时达成几件事情。1。及时掌握所有情报;2、能够预测到事情的发展。3、通过简洁的沟通让老板听从你的建议。

总结。输入。分析。输出。最终目的是为了输出。分析是为输出服务的,输入是为了分析服务。环环相扣。

输入方面的困难。

数据源需要整合。数据仓库架构需要。指标需要设计。

数据源的整合。标准是,对数据来源及含义充分了解,做到准确不遗漏。数据可能来源于五湖四海,我们要先把他们汇集到一个湖泊里。

数据仓库的架构。标准是,结构清晰,最大化复用。

指标的设计。包括指标的挑选和层次的设计。需要从无数可能的指标中。挑选最重要的指标。表达最核心的业务逻辑。并且有良好的分层设计,当上层指标发生变化时,能够快速定位引发变化的具体特征。

 

第二:实验

第三:算法

未完待续。。。

光伏储能虚拟同步发电机VSG并网仿真模型(Similink仿真实现)内容概要:本文档介绍了光伏储能虚拟同步发电机(VSG)并网仿真模型的Simulink实现方法,重点在于通过建立光伏储能系统与虚拟同步发电机相结合的仿真模型,模拟其在并网过程中的动态响应与控制特性。该模型借鉴了同步发电机的惯性和阻尼特性,提升了新能源并网系统的频率和电压支撑能力,增强了系统的稳定性与可控性。文档还提及相关电力系统仿真技术的应用,包括逆变器控制、储能配置、并网稳定性分析等,并提供了完整的Simulink仿真文件及技术支持资源链接,便于科研人员复现与二次开发。; 适合人群:电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及从事新能源并网技术开发的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究光伏储能系统在弱电网条件下的并网稳定性问题;②掌握虚拟同步发电机(VSG)控制策略的设计与仿真方法;③支持高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与创新研究;④为微电网、智能电网中的分布式能源接入提供技术参考。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink模型文件与文档说明逐步操作,重点关注VSG控制模块的参数设置与动态响应分析,同时可延伸学习文中提及的MPPT、储能管理、谐波分析等相关技术,以提升综合仿真能力。
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