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【MBAChina網(wǎng)訊】近年隨著大數(shù)據(jù)的興起，數(shù)據(jù)價值這名詞隨處可見，儼然成了一個新的風(fēng)口。在這種風(fēng)口下，數(shù)據(jù)科學(xué)家這個名詞在這種潮流下越來越顯得高大上，數(shù)據(jù)處理一詞卻成了枯燥泛味的工作代名詞。

調(diào)研公司中的數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)處理 是對數(shù)據(jù)的采集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸，也包括數(shù)據(jù)組織，數(shù)據(jù)計算，數(shù)據(jù)檢索，數(shù)據(jù)統(tǒng)計排序等。數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)工程和數(shù)據(jù)價值提取的基本環(huán)節(jié)。

數(shù)據(jù)分析 則是與數(shù)據(jù)處理有機結(jié)合，利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法，從錯綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系中梳理出事物的聯(lián)系，比如發(fā)展趨勢、影響因素、因果關(guān)系等。甚至建立一些BI，對一些數(shù)據(jù)的有用信息進行可視化呈現(xiàn)，并形成數(shù)據(jù)故事。

以缺失值處理為例，由于涉及環(huán)節(jié)過多，通常有不同的做法，如可考慮直接使用含有缺失值的特征, 或采用刪除缺失特征的方法。當(dāng)然也可對缺失值進行補全。 缺失補全，可以采用均值插補，同類均值插補，建模預(yù)測，高維映射，多重插補，壓縮感知或矩陣補全等。從經(jīng)驗的角度來看，插補處理本身存在主觀性，這種估計不一定符合客觀事實。 從技術(shù)角度而言，雖然有各種分析方法，但大多是從理論分析出發(fā)，對缺失值進行處理。

現(xiàn)實的情況是，缺失值本身是無法預(yù)測的，也就不可能知道它缺失所屬類型，這就意味著我們無法量化插補方法的效果。另外由于各行業(yè)或領(lǐng)域的不同，其應(yīng)用效果也存在較大的差異，尤其針對一些專業(yè)的領(lǐng)域，一些專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員可能通過他們對行業(yè)的理解，手動對缺值進行補充可能效果反而會更好。

插補有時也會存在誤區(qū)，以建模預(yù)測插補為例 ，當(dāng)其缺失值與其它特征無關(guān)時，用預(yù)測的方法就變得毫無意義; 但換過角度來看，如果預(yù)測結(jié)果相當(dāng)準(zhǔn)確，那就說明選用的特征與缺失值存在相關(guān)，這時這些缺失值反而可以考慮不納入后數(shù)據(jù)集合中。

因為行業(yè)不同，數(shù)據(jù)處理有些環(huán)節(jié)并不是一定會存在一個明確答案，所以這也需要數(shù)據(jù)處理人員有一個宏觀認識。尤其團隊合作時，需要由相關(guān)的有相當(dāng)技術(shù)和業(yè)務(wù)經(jīng)驗的人員主導(dǎo)和協(xié)調(diào)，避免項目產(chǎn)生失誤甚至錯誤。 從經(jīng)驗上講，數(shù)據(jù)處理人員的經(jīng)驗和感知， 業(yè)務(wù)的理解，將對后期數(shù)據(jù)的分析有著關(guān)鍵的影響。

因此我們認為數(shù)據(jù)處理是數(shù)據(jù)分析之前的必要環(huán)節(jié)。在這個階段，往往需要針對原始數(shù)據(jù)收集，提取，特征屬性的建立，維度的設(shè)定。 這些都將直接決定了后續(xù)數(shù)據(jù)分析的成敗，乃至數(shù)據(jù)分析方法或模型的選取。 如果數(shù)據(jù)處理階段的設(shè)計不完善或失誤，會大幅提高整個分析項目失敗風(fēng)險。

市場調(diào)研公司內(nèi)部一般數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析部門是分開的。因為項目類型較多，同時多個項目在進行，客戶往往要求的時間比較趕，所以數(shù)據(jù)處理員在每個項目投入的精力非常有限, 易導(dǎo)致很多加班加點。調(diào)研公司中數(shù)據(jù)處理人員一般較少涉及到研究部門早期的問卷設(shè)計，部門之間分割過于清晰。在這種數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)分析被分割的狀態(tài)中，如果早期的問卷設(shè)計不完善或嚴(yán)謹，最終原始數(shù)據(jù)可能存在不結(jié)構(gòu)化、業(yè)務(wù)邏輯前后矛盾的現(xiàn)象，后期數(shù)據(jù)處理中會出現(xiàn)諸多問題，整個過程可能會在處理要花費大量的工時成本。 如果再加上客戶要求的項目時間限定，整體處理可能限入不完善和不嚴(yán)謹?shù)那闆r，對于后期的數(shù)據(jù)分析的結(jié)果可能帶來致命的影響，就算付出更多努力，都達不到預(yù)想的效果。

不論傳統(tǒng)行業(yè)，或當(dāng)下的大數(shù)據(jù)時代，經(jīng)驗表明數(shù)據(jù)處理往往在數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)鏈中占到80% -90% 以上的工時消耗。有的公司更是出于成本考慮，將整體數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)單獨外包，使得原始數(shù)據(jù)缺乏積累和數(shù)據(jù)管理混亂。這是市場調(diào)研行業(yè)發(fā)展的一個隱患。

數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展

相對于早期的傳統(tǒng)統(tǒng)計處理思維，大數(shù)據(jù)時代著實給我們帶來了新的興奮點。 在傳統(tǒng)統(tǒng)計分析中，尤其對小數(shù)據(jù)的推斷性分析而言， 傳統(tǒng)的思想我們很多時候會去考慮P值的大小。 而在大數(shù)據(jù)時代，這個樣本數(shù)據(jù)量是劇增的，當(dāng)樣本很大時，傳統(tǒng)的P值檢驗顯得不再那么重要，轉(zhuǎn)而更多的處理和分析手段， 變成了對目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問題。由于優(yōu)化技術(shù)和計算機性能的大幅提升，傳統(tǒng)統(tǒng)計分析方法的工作流程被突破。

在傳統(tǒng)分析中，通常我們會先收集數(shù)據(jù)，然后人工或半自動化的去進行數(shù)據(jù)清理，然后采用不同的手段進行分析，然后再后驗證結(jié)論的有效性，以及測試模擬的效果。而當(dāng)優(yōu)化技術(shù)和計算機性能的提升，并應(yīng)用現(xiàn)代IT技術(shù)，輔以統(tǒng)計學(xué)思想加上數(shù)學(xué)的發(fā)展，使這一切變得更加自動化， 從而能實現(xiàn)實時或近實時的分析，進而幫助我們進入機器學(xué)習(xí)時代。 當(dāng)我們把這些機器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計分析成果，連接至硬件，并輔以相應(yīng)的應(yīng)用邏輯，就可以使機器變得更加智能，從而幫助我們快速進人工智能領(lǐng)域， 這些都是數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)分析和IT技術(shù)發(fā)展的成果。

隨著近年來大數(shù)據(jù)的興起，數(shù)據(jù)分析環(huán)境和工具上也出現(xiàn)了一些新的變化，使得數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析的界定也不再那么明顯，數(shù)據(jù)人才也被更多的要求數(shù)據(jù)處理和分析均需擅長，新的分析平臺也在不斷演進。以大數(shù)據(jù)應(yīng)用為例，從早期的Java +Hadoop +Map Reduce 平臺, 逐浙過度到了(R/Python/ Scala/ Java) + Hadoop +Spark 環(huán)境等。同時也出現(xiàn)了包括一些流式數(shù)據(jù)的處理和分析的方案，Storm, Kafka，F(xiàn)lume等工具的應(yīng)用，使得流式數(shù)據(jù)的處理和分析變得更有效，甚至實時或近實時的響應(yīng)。在數(shù)據(jù)倉庫方面, 也由傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫SQL, 擴展到了非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),如：Hive，Mongodb，Spark Sql，Redshift, Elastic Search等工具的應(yīng)用，使數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用變得也更為緊密，處理和分析功能上也更加完善和統(tǒng)一。在這種改變之下，一些數(shù)據(jù)處理和分析場景變得可在同一平臺上，利用集群進行快速處理、計算和分析。另外，由于很多新型平臺由開源社區(qū)維護，更新迭代很快，因而技術(shù)坑也不少，數(shù)據(jù)處理和分析人員還因此需要針對環(huán)境和平臺的變化，進行更多的知識的積累。所有這些對于數(shù)據(jù)處理和分析的從業(yè)人員，也提出了更高的要求。

在這種形勢的變化下，數(shù)據(jù)處理和分析更應(yīng)成為一個整體，建立獨立的機構(gòu)/單元，分享其知識庫，使其能在一致的需求目標(biāo)下發(fā)揮更高的效率，避免各自為陣。應(yīng)從整體數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流上，使其從原始數(shù)據(jù)收集，質(zhì)量控制，特征建立，模型選擇實現(xiàn)一體化，從而提升其目標(biāo)問題的可控性和保證信息提取的有效性。

結(jié)束語

數(shù)據(jù)處理看似簡單，真正做好則不易。數(shù)據(jù)處理與分析只有進行有效的前后銜接，才能真正挖掘出數(shù)據(jù)的價值。

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