綠色企業(yè)如何利用大數(shù)據(jù)？
當(dāng)嘗試創(chuàng)建綠色企業(yè)時(shí)，需要考慮很多事情。其中需要意識(shí)到的一件事是可持續(xù)性和技術(shù)的交集。
提高綠色企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的方法之一是投資大數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)對(duì)綠色企業(yè)的好處
有些人懷疑企業(yè)能否投資數(shù)字技術(shù)并保持綠色環(huán)保。幸運(yùn)的是，技術(shù)可以為綠色企業(yè)提供幫助的原因有很多。這些包括：
大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)創(chuàng)建產(chǎn)品原型，以最大限度地減少材料浪費(fèi)。 越來(lái)越多的企業(yè)正在使用大數(shù)據(jù)來(lái)規(guī)劃供應(yīng)鏈路線，以降低其運(yùn)輸?shù)奶甲阚E。 數(shù)據(jù)分析技術(shù)幫助企業(yè)優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)策略，更輕松地接觸綠色客戶(hù)。新技術(shù)使大數(shù)據(jù)解決方案更加環(huán)保。例如綠色數(shù)據(jù)中心，其為試圖降低碳足跡的企業(yè)創(chuàng)造了奇跡。
綠色企業(yè)應(yīng)考慮的主要數(shù)據(jù)集類(lèi)型
數(shù)據(jù)集構(gòu)成了分析、機(jī)器學(xué)習(xí)模型或研究的基礎(chǔ)，做出錯(cuò)誤的選擇可能會(huì)導(dǎo)致有偏差的結(jié)果、糟糕的預(yù)測(cè)或浪費(fèi)資源。
據(jù)McKinsey稱(chēng)，將數(shù)據(jù)融入運(yùn)營(yíng)并以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的企業(yè)更有可能獲得更多客戶(hù)。在決定值得考慮購(gòu)買(mǎi)哪個(gè)數(shù)據(jù)集之前，先來(lái)了解一下可供選擇的關(guān)鍵數(shù)據(jù)集類(lèi)型：
數(shù)字。數(shù)值數(shù)據(jù)集由可以表示為數(shù)字的數(shù)據(jù)組成。這些數(shù)字可以是整數(shù)或?qū)崝?shù)，通常用于定量測(cè)量。數(shù)值數(shù)據(jù)集在科學(xué)、工程、金融和社會(huì)科學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域都很常見(jiàn)。數(shù)值數(shù)據(jù)的示例包括溫度讀數(shù)、股票價(jià)格、測(cè)試分?jǐn)?shù)或年齡。 雙變量。這是一種涉及兩個(gè)變量或?qū)傩缘臄?shù)據(jù)集。這些通常一起分析，以了解其關(guān)系或聯(lián)系。雙變量分析對(duì)于探索一個(gè)變量的變化如何影響另一個(gè)變量非常有用。例如，研究一個(gè)人的收入與其教育水平之間的關(guān)系就是雙變量分析。 多變量。多變量數(shù)據(jù)集包含兩個(gè)以上的變量或?qū)傩浴Ｆ渖婕巴瑫r(shí)分析多個(gè)變量以揭示數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系和模式。采用多變量分析技術(shù)來(lái)探索這些相互作用。多元數(shù)據(jù)集的示例可以包括有關(guān)個(gè)人收入、教育水平、年齡和地理位置的數(shù)據(jù)。 分類(lèi)。該數(shù)據(jù)集包含屬于不同類(lèi)別或組的數(shù)據(jù)。這些通常使用標(biāo)簽或標(biāo)稱(chēng)值而不是數(shù)值來(lái)表示。分類(lèi)數(shù)據(jù)可用于表示性別、顏色、車(chē)輛類(lèi)型或職位等屬性。分析分類(lèi)數(shù)據(jù)集通常涉及頻率計(jì)數(shù)、百分比和可視化，例如條形圖或餅圖。 相關(guān)性。相關(guān)數(shù)據(jù)集通常是指用于測(cè)量?jī)蓚€(gè)或多個(gè)變量之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)或相關(guān)程度的數(shù)據(jù)。相關(guān)系數(shù)是一種常用的統(tǒng)計(jì)量，用于量化變量之間關(guān)系的強(qiáng)度和方向。正相關(guān)表明變量?jī)A向于向同一方向移動(dòng)，而負(fù)相關(guān)則相反。相關(guān)數(shù)據(jù)集可以幫助確定變量是否相關(guān)以及相關(guān)程度如何。如何選擇正確的數(shù)據(jù)集？
以下指南可幫助確定數(shù)據(jù)需求，并為特定項(xiàng)目選擇正確的數(shù)據(jù)集：
定義項(xiàng)目的目標(biāo)：首先明確定義項(xiàng)目的目的和目標(biāo)。想解決什么問(wèn)題？想回答什么問(wèn)題？了解項(xiàng)目的范圍，對(duì)于確定相關(guān)數(shù)據(jù)至關(guān)重要。 確定關(guān)鍵變量：確定哪些變量或特征對(duì)于分析至關(guān)重要。這些變量應(yīng)該與項(xiàng)目目標(biāo)直接相關(guān)。列出需要包含在數(shù)據(jù)集中的屬性。 確定需要的數(shù)據(jù)類(lèi)型和格式：數(shù)據(jù)可以有多種形式，包括結(jié)構(gòu)化（表格數(shù)據(jù)）、非結(jié)構(gòu)化（文本、圖像、視頻）或半結(jié)構(gòu)化（JSON、XML）。這就是為什么應(yīng)該確定哪種格式最適合項(xiàng)目需求。 考慮數(shù)據(jù)源：可能的來(lái)源包括公共數(shù)據(jù)集、專(zhuān)有數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)抓取、調(diào)查、API和傳感器數(shù)據(jù)。確保數(shù)據(jù)源信譽(yù)良好、可靠且可合法訪問(wèn)。總結(jié)
根據(jù)NewVantagePartners最近的一份報(bào)告，截至2023年，91.9%的企業(yè)設(shè)法從數(shù)據(jù)投資中實(shí)現(xiàn)可衡量的價(jià)值。從值得信賴(lài)的提供商那里選擇正確的數(shù)據(jù)集，是確保數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)項(xiàng)目的完整性和成功的重要一步。
它支撐著整個(gè)數(shù)據(jù)分析過(guò)程，是獲得可靠見(jiàn)解、做出明智決策和實(shí)現(xiàn)有意義結(jié)果的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和適用性會(huì)顯著影響分析、研究或機(jī)器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性、可靠性和有效性。
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