埃森哲大数据分析方法：学习笔记

最新推荐文章于 2022-05-06 00:14:23 发布
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分类专栏： 数据分析
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本文介绍了埃森哲大数据分析的方法，重点关注数据清洗阶段的异常值判别和处理。异常值判断涉及物理判断法和统计判断法，如拉依达准则、格拉布斯准则和狄克逊准则。对于缺失值处理，文章提到了数据探索和数据转换的重要性。整个数据分析流程包括业务理解、数据理解、数据准备等步骤。

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数据分析框架

第一步&业务理解

第二步&数据理解：数据收集、数据清洗

数据清洗：异常值判别

异常值判断方法有：物理判断法&统计判断法

       1、物理判断法：根据人们对客观事物、业务等已有的认识，判别由于外界干扰、人为误差等原因造成实测数据偏离正常结果，判断异常值。通常比较困难、主观性较强。

       2、统计判断法：给定一个置信概率，并确定一个置信限，凡超过此限的误差，就认为它不属于随机误差范围，将其视为异常值。常用的统计学方法<

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BPR学习，深入解读 埃森哲业务流程再造BPR方法论
cdfunlove的博客
01-19 1230
通过高层访谈洞察战略方向，中层与员工访谈及资料收集梳理流程现状，涵盖组织架构、业务流程、经营报表等多方面，进而进行深入的分析讨论、经济模型分析、运营模式评估与行业对标，最终形成详实报告，为流程再造提供全面准确的现状依据。科学编制部门绩效指标，构建完善的绩效考核管理体系，详细评估信息系统支持并精准预估所需成本与时间，编制精准的部门职责说明，确保流程优化设计科学合理、切实可行，有效提升业务流程效率与质量。分享成功案例与变革愿景，解答员工疑虑，提高员工对变革的认知度与认同感，争取员工积极支持与参与。
117页PPT埃森哲-物流行业信息化整体规划方案
最新发布
zuoan1993的博客
08-03 1991
130PPTSAP汽车制造企业ERP蓝图规划整体解决方案72页PPT丨智能制造基于C2M供应链IT总体规划项目建议方案92页大型制造业智能制造数字化转型规划项目报告.pptx86页PPT敏捷制造与卓越服务业务模型设计（交付版）92页PPTEPC工程总包项目型成套SAP ERP解决方案。通过这些核心内容，埃森哲的物流行业信息化整体规划项目帮助企业构建一个高效、透明、技术驱动的物流运营模式，提升企业的市场响应速度和客户服务能力，实现可持续的业务增长。
埃森哲大数据分析方法
12-10
埃森哲公司的对外培训材料，详细介绍了数据分析的方法，各类算法的原理，以及进行数据分析和挖掘的具体流程。对学习数据分析和挖掘具有非常好的知道意义
埃森哲数据分析
10-15
埃森哲数据分析方法
埃森哲大数据分析培训课件，概述+框架+方法+工具
12-06
写给想要跨界、初入大数据领域，以及想了解数据业务模式的朋友 众所周知，大数据不再只是简简单单的数据大这一事实了，而最重要的应是对大数据进行分析。只有通过分析，我们才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。 当前，越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量、速度、多样性等等都呈现出不断增长的复杂性，因此，大数据分析方法在这一领域也就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。 基于此，我们也来分享一下全球最大的管理咨询公司——「埃森哲」的大数据分析方法，看看他们具体是如何进行的。全文以 PPT 的形式展开。 由于本人需要下载其他资料，还请朋友们略微赞助一点论坛币给我。 先在这里谢过大家！！！
纯干货！埃森哲的大数据分析框架分享-part 2
weixin_43931438的博客
10-27 1304
接着上一篇的内容，这篇主要讲在PPT中提到的几种分析方法以及每种方法的实现方式。
埃森哲大数据分析方法讲义
12-09
埃森哲大数据分析方法讲义，不错的资料
大数据分析四大分析要素
中琛魔方大数据
03-25 1542
　　任何数据分析过程都包括四大要素：场景+数据+工具+方法，数据分析起点必须来源于某个场景下的需求，根据需求目标（场景），搭建分析框架（方法），提取需要的数据指标（数据），用适合的工具实现，最后提炼结论，给出建议或策略。 　　01场景 　　首先，移动互联网化+传统企业转型触网使数据获取难度大大降低，其次，云存储和云计算使存储和计算成本降低，最后，人工智能和商业智能使数据价值凸显，越...
埃森哲大数据分析方法（65P PPT）.ppt
07-19
数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合
65 页 PPT，看看人家埃森哲是如何系统化做好数据分析的
数据分析
04-08 917
众所周知，大数据不再只是简简单单的数据大这一事实了，而最重要的应是对大数据进行分析。只有通过分析，我们才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。当前，越来越多的应用涉及到...
基于matlab的拉伊达准则
11-11
基于MATLAB的拉伊达准则，可用于信号粗大误差与野值的处理
埃森哲软件定义数据中心咨询方案
09-12
软件定义数据中心，埃森哲的咨询方案，希望能够帮助到大家
matlab 基于拉依达检验法（3σ准则） 实现多类别多参数的批量检验异常值与异常样本
学术的尽头是分享，技术的尽头是开源
05-06 9316
matlab 拉依达检验法（pauta） 异常值检验 多参数异常值检验
拉依达准则——(3σ)
m0_46246301的博客
06-05 2万+
拉依达准则——(3σ) 引言 有时在数据分析上，需要对某些偏离点进行剔除，我们可以考虑拉依达法则（3σ），以提高数据的准确性。 概念 假设一组检测数据只含有随机误差，对其进行计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个区间，认为凡超过这个区间的误差，就不属于随机误差而是粗大误差，含有该误差的数据应予以剔除。 这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理，它是以测量次数充分大为前提。 此方法对于数据量较小的数据集是不可靠的，需要选择其他方法进行剔除偏离点。 使用原理 在正态分布中σ代表标准
【数据异常校验】狄克逊准则（Dixon Criterion）处理异常数据
探索世界，改变世界
09-20 2万+
在统计学中，Dixon的Q检验或简单的Q检验用于识别和拒绝异常值。假设正态分布，根据Robert Dean和Wilfrid Dixon以及其他人的说法，这个测试应该在数据集中谨慎使用，并且不要超过一次。要对错误数据应用Q测试，请按增加值的顺序排列数据并按定义计算Q：   其中的差距是绝对差问题的异常和最近的数它之间。如果Q  &gt;  Q 表，其中Q 表是对应于样本大小和置信水平的参考值...
【数据异常校验】拉依达准则( PauTa Criterion 或 3σ准则) 处理异常数据
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09-20 3万+
拉依达准则是指先假设一组检测数据只含有随机误差，对其进行计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个区间，认为凡超过这个区间的误差，就不属于随机误差而是粗大误差，含有该误差的数据应予以剔除。 这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理，它是以测量次数充分大为前提（样本&gt;10），当测量次数少的情形用准则剔除粗大误差是不够可靠的。   3σ法则为： 数值分布在（μ-σ,...
C#使用拉依达准则（3σ准则）剔除异常数据（.Net剔除一组数据中的奇异值）
祝紫山（大可山人）博客[GDI+,WPF, .Net图形图像]
07-11 2万+
3σ准则又称为拉依达准则，它是先假设一组符合正态分布的检测数据只含有随机误差，对其进行计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个区间，认为凡超过这个区间的误差，就不属于随机误差而是粗大误差（奇异值），含有该误差的数据应予以剔除。对数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974，根据大概率原则，剔除小部分奇异数据。 在正态分布中σ代表标准差,μ代表均值。x=μ即为图像的对称轴 3σ原则： 数值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6827 数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544 数值分布
65 页的 PPT演示，看看埃森哲是如何系统化做好数据分析的
jiawoxuexiqq30294961的博客
01-06 1393
当前，越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量、速度、多样性等等都呈现出不断增长的复杂性，因此，大数据分析方法在这一领域也就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。 基于此，我们也来分享一下全球最大的管理咨询公司——「埃森哲」的大数据分析方法，看看他们具体是如何进行的。全文以 PPT 的形式展开，并围绕着四个模块进行： 目录 1 概述 2 数据分析框架 ...
拉依达准则剔除数据异常
herogui的专栏
10-31 1万+
///     /// 拉依达准则剔除数据异常     ///     public class DataExceptionHelper     {         List ListNum;         double Mean = 0.0;         int BadDataNum = -1;//坏值的个数         public DataExc
埃森哲大数据分析方法：融合数学、统计与机器学习的应用
埃森哲大数据分析方法.pptx是一份关于如何有效利用大数据进行深入分析的实用指南。它强调了大数据分析是一个多层面的过程，结合了数学理论、行业经验和计算机工具的协同作用。 首先，数学与统计学知识是数据分析的...
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