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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(jià)值這名詞隨處可見，儼然成了一個(gè)新的風(fēng)口。在這種風(fēng)口下，數(shù)據(jù)科學(xué)家這個(gè)名詞在這種潮流下越來(lái)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(duì)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、檢索、加工、變換和傳輸，也包括數(shù)據(jù)組織，數(shù)據(jù)計(jì)算，數(shù)據(jù)檢索，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)排序等。數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)工程和數(shù)據(jù)價(jià)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(jī)結(jié)合，利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法，從錯(cuò)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(shì)、影響因素、因果關(guān)系等。甚至建立一些BI，對(duì)一些數(shù)據(jù)的有用信息進(jìn)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(guò)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(duì)缺失值進(jìn)行補(bǔ)全。 缺失補(bǔ)全，可以采用均值插補(bǔ)，同類均值插補(bǔ)，建模預(yù)測(cè)，高維映射，多重插補(bǔ)，壓縮感知或矩陣補(bǔ)全等。從經(jīng)驗(yàn)的角度來(lái)看，插補(bǔ)處理本身存在主觀性，這種估計(jì)不一定符合客觀事實(shí)。 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(duì)缺失值進(jìn)行處理。

現(xiàn)實(shí)的情況是，缺失值本身是無(wú)法預(yù)測(cè)的，也就不可能知道它缺失所屬類型，這就意味著我們無(wú)法量化插補(bǔ)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(duì)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(guò)他們對(duì)行業(yè)的理解，手動(dòng)對(duì)缺值進(jìn)行補(bǔ)充可能效果反而會(huì)更好。

插補(bǔ)有時(shí)也會(huì)存在誤區(qū)，以建模預(yù)測(cè)插補(bǔ)為例 ，當(dāng)其缺失值與其它特征無(wú)關(guān)時(shí)，用預(yù)測(cè)的方法就變得毫無(wú)意義; 但換過(guò)角度來(lái)看，如果預(yù)測(cè)結(jié)果相當(dāng)準(zhǔn)確，那就說(shuō)明選用的特征與缺失值存在相關(guān)，這時(shí)這些缺失值反而可以考慮不納入后數(shù)據(jù)集合中。

因?yàn)樾袠I(yè)不同，數(shù)據(jù)處理有些環(huán)節(jié)并不是一定會(huì)存在一個(gè)明確答案，所以這也需要數(shù)據(jù)處理人員有一個(gè)宏觀認(rèn)識(shí)。尤其團(tuán)隊(duì)合作時(shí)，需要由相關(guān)的有相當(dāng)技術(shù)和業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的人員主導(dǎo)和協(xié)調(diào)，避免項(xiàng)目產(chǎn)生失誤甚至錯(cuò)誤。 從經(jīng)驗(yàn)上講，數(shù)據(jù)處理人員的經(jīng)驗(yàn)和感知， 業(yè)務(wù)的理解，將對(duì)后期數(shù)據(jù)的分析有著關(guān)鍵的影響。

因此我們認(rèn)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(gè)階段，往往需要針對(duì)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(jì)不完善或失誤，會(huì)大幅提高整個(gè)分析項(xiàng)目失敗風(fēng)險(xiǎn)。

市場(chǎng)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?yàn)轫?xiàng)目類型較多，同時(shí)多個(gè)項(xiàng)目在進(jìn)行，客戶往往要求的時(shí)間比較趕，所以數(shù)據(jù)處理員在每個(gè)項(xiàng)目投入的精力非常有限, 易導(dǎo)致很多加班加點(diǎn)。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(wèn)卷設(shè)計(jì)，部門之間分割過(guò)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(wèn)卷設(shè)計(jì)不完善或嚴(yán)謹(jǐn)，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(huì)出現(xiàn)諸多問(wèn)題，整個(gè)過(guò)程可能會(huì)在處理要花費(fèi)大量的工時(shí)成本。 如果再加上客戶要求的項(xiàng)目時(shí)間限定，整體處理可能限入不完善和不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)那闆r，對(duì)于后期的數(shù)據(jù)分析的結(jié)果可能帶來(lái)致命的影響，就算付出更多努力，都達(dá)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(shí)代，經(jīng)驗(yàn)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(shí)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(dú)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(chǎng)調(diào)研行業(yè)發(fā)展的一個(gè)隱患。

數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展

相對(duì)于早期的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)處理思維，大數(shù)據(jù)時(shí)代著實(shí)給我們帶來(lái)了新的興奮點(diǎn)。 在傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析中，尤其對(duì)小數(shù)據(jù)的推斷性分析而言， 傳統(tǒng)的思想我們很多時(shí)候會(huì)去考慮P值的大小。 而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這個(gè)樣本數(shù)據(jù)量是劇增的，當(dāng)樣本很大時(shí)，傳統(tǒng)的P值檢驗(yàn)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(duì)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題。由于優(yōu)化技術(shù)和計(jì)算機(jī)性能的大幅提升，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析方法的工作流程被突破。

在傳統(tǒng)分析中，通常我們會(huì)先收集數(shù)據(jù)，然后人工或半自動(dòng)化的去進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，然后采用不同的手段進(jìn)行分析，然后再后驗(yàn)證結(jié)論的有效性，以及測(cè)試模擬的效果。而當(dāng)優(yōu)化技術(shù)和計(jì)算機(jī)性能的提升，并應(yīng)用現(xiàn)代IT技術(shù)，輔以統(tǒng)計(jì)學(xué)思想加上數(shù)學(xué)的發(fā)展，使這一切變得更加自動(dòng)化， 從而能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的分析，進(jìn)而幫助我們進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代。 當(dāng)我們把這些機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)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(jī)器變得更加智能，從而幫助我們快速進(jìn)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(lái)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(zhǎng)，新的分析平臺(tái)也在不斷演進(jìn)。以大數(shù)據(jù)應(yīng)用為例，從早期的Java +Hadoop +Map Reduce 平臺(tái), 逐浙過(guò)度到了(R/Python/ Scala/ Java) + Hadoop +Spark 環(huán)境等。同時(shí)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(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的響應(yīng)。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)方面, 也由傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)SQL, 擴(kuò)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(chǎng)景變得可在同一平臺(tái)上，利用集群進(jìn)行快速處理、計(jì)算和分析。另外，由于很多新型平臺(tái)由開源社區(qū)維護(hù)，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(duì)環(huán)境和平臺(tái)的變化，進(jìn)行更多的知識(shí)的積累。所有這些對(duì)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(shì)的變化下，數(shù)據(jù)處理和分析更應(yīng)成為一個(gè)整體，建立獨(dú)立的機(jī)構(gòu)/單元，分享其知識(shí)庫(kù)，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(shí)現(xiàn)一體化，從而提升其目標(biāo)問(wèn)題的可控性和保證信息提取的有效性。

結(jié)束語(yǔ)

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

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