11、数据处理与Python深度学习库全解析

数据处理与Python深度学习库全解析

1. 明确测量指标

在进行数据分析时，首先要为测量指标设定明确的优先级，这可分为两个子步骤：确定测量内容和确定测量方法。

1.1 确定测量内容

以政府承包商为例，要考虑回答初始问题所需的数据。比如，需收集当前员工数量、成本以及员工在必要业务职能上花费的时间等信息。在此过程中，还会衍生出其他问题，如员工是否存在未充分利用的情况，以及如何应对。同时，要考虑利益相关者和公司其他人员的合理反对意见，例如裁员后需求激增但无法及时招聘足够人员的情况。

1.2 确定测量方法

思考如何测量数据同样重要，尤其是在收集数据之前。此阶段需考虑以下关键问题：
- 时间范围：明确分析所涉及的时间跨度。
- 测量单位：确定使用的测量单位，如数量、金额等。
- 重要因素：考虑影响数据的重要因素。

2. 数据收集

确定问题和测量优先级后，即可开始收集数据。收集过程中需注意以下要点：
1. 确定可用信息 ：先查看现有数据库和资源，收集其中的数据，这种方式简单易行且能节省成本。若需要更多信息，再寻找其他来源。
2. 确定命名和存储系统 ：选择合适的命名系统和文件存储系统，便于团队成员协作，避免重复收集信息。
3. 制定访谈模板 ：若通过访谈和观察收集数据，需提前制定访谈模板，以节省时间并保证过程的连续性。
4. 整理收集的数据 ：尽可能保持数据的有序性，可使用记录收集