埃森哲大数据分析方法详解：数据挖掘与清洗策略

埃森哲大数据分析方法（65P PPT）深入探讨了数据分析在当今商业环境中的重要性，它扩展了传统的商务智能范畴，特别是在云计算、大数据和移动分析等新技术的推动下。数据分析不仅涉及从海量数据中提取有价值信息，而且需要运用数学理论、行业经验和计算机工具的有效融合。 现代数据分析过程中，数据挖掘是一个关键环节，它旨在挖掘隐藏在大量、复杂、不完整且可能存在噪声的实际数据中的有价值知识。数据挖掘过程中的数据准备占据了大约60%的工作量，主要包括数据抽取、数据清洗、数据探索和数据转换四个步骤。 数据清洗是这个过程的基础，面对不完整、噪声和不一致的数据，清洗策略多种多样。处理缺失值的方法包括： 1. 忽略元组：适用于仅少数属性缺失的情况。 2. 人工填写：耗时且可能不准确。 3. 常量填充：如使用“Unknown”或特殊值，但可能引入误导性概念。 4. 使用属性均值：替换缺失值，如顾客平均收入。 5. 类内均值填充：针对特定类别内的属性均值进行填充。 6. 最可能值填充：通过回归或决策树等方法预测。 噪声数据处理则是另一个关键环节，比如通过分箱技术对有序数据进行局部平滑，将连续值归入不同的区间，并计算箱内的平均值或边界值以减少随机误差。这些技术有助于提高数据质量和准确性，以便后续的分析更为精准。 埃森哲的大数据分析方法强调了数据预处理和挖掘技术的重要性，以及如何通过创新工具和技术应对不断变化的数据环境。掌握这些技能和方法对于企业和个人来说，意味着能够更好地利用大数据资源，驱动决策，提升竞争力。在大数据时代，数据分析已经成为企业战略决策和业务优化的强大引擎。