绿色企业如何利用大数据？

绿色企业如何利用大数据？

• 大数据可以帮助企业创建产品原型，以最大限度地减少材料浪费。
• 越来越多的企业正在使用大数据来规划供应链路线，以降低其运输的碳足迹。
• 数据分析技术帮助企业优化营销策略，更轻松地接触绿色客户。

新技术使大数据解决方案更加环保。例如绿色数据中心，其为试图降低碳足迹的企业创造了奇迹。

绿色企业应考虑的主要数据集类型

数据集构成了分析、机器学习模型或研究的基础，做出错误的选择可能会导致有偏差的结果、糟糕的预测或浪费资源。

据McKinsey称，将数据融入运营并以数据为导向的企业更有可能获得更多客户。在决定值得考虑购买哪个数据集之前，先来了解一下可供选择的关键数据集类型：

• 数字。数值数据集由可以表示为数字的数据组成。这些数字可以是整数或实数，通常用于定量测量。数值数据集在科学、工程、金融和社会科学等各个领域都很常见。数值数据的示例包括温度读数、股票价格、测试分数或年龄。
• 双变量。这是一种涉及两个变量或属性的数据集。这些通常一起分析，以了解其关系或联系。双变量分析对于探索一个变量的变化如何影响另一个变量非常有用。例如，研究一个人的收入与其教育水平之间的关系就是双变量分析。
• 多变量。多变量数据集包含两个以上的变量或属性。其涉及同时分析多个变量以揭示数据中的复杂关系和模式。采用多变量分析技术来探索这些相互作用。多元数据集的示例可以包括有关个人收入、教育水平、年龄和地理位置的数据。
• 分类。该数据集包含属于不同类别或组的数据。这些通常使用标签或标称值而不是数值来表示。分类数据可用于表示性别、颜色、车辆类型或职位等属性。分析分类数据集通常涉及频率计数、百分比和可视化，例如条形图或饼图。
• 相关性。相关数据集通常是指用于测量两个或多个变量之间的统计关联或相关程度的数据。相关系数是一种常用的统计量，用于量化变量之间关系的强度和方向。正相关表明变量倾向于向同一方向移动，而负相关则相反。相关数据集可以帮助确定变量是否相关以及相关程度如何。

如何选择正确的数据集？

以下指南可帮助确定数据需求，并为特定项目选择正确的数据集：

• 定义项目的目标：首先明确定义项目的目的和目标。想解决什么问题？想回答什么问题？了解项目的范围，对于确定相关数据至关重要。
• 确定关键变量：确定哪些变量或特征对于分析至关重要。这些变量应该与项目目标直接相关。列出需要包含在数据集中的属性。
• 确定需要的数据类型和格式：数据可以有多种形式，包括结构化（表格数据）、非结构化（文本、图像、视频）或半结构化（JSON、XML）。这就是为什么应该确定哪种格式最适合项目需求。
• 考虑数据源：可能的来源包括公共数据集、专有数据库、网络抓取、调查、API和传感器数据。确保数据源信誉良好、可靠且可合法访问。

总结

根据NewVantagePartners最近的一份报告，截至2023年，91.9%的企业设法从数据投资中实现可衡量的价值。从值得信赖的提供商那里选择正确的数据集，是确保数据驱动项目的完整性和成功的重要一步。

它支撑着整个数据分析过程，是获得可靠见解、做出明智决策和实现有意义结果的关键。数据集的质量和适用性会显著影响分析、研究或机器学习模型的准确性、可靠性和有效性。