通过参加数据分析专业委员会数据分析师（CPDA）培训并获得认证，使我们建立了良好的数据分析思维、掌握了一定的数据分析方法和技能，并结合实际工作进行相关的应用研究。本文通过对用户数据库中的数据进行挖掘分析，分析用户的离网现状、原因，挖掘出电信用户流失的影响因子，通过计算、分析，得出影响因子的阈值。并通过对大学生样本获取的被赢回顾客数据，探究电信行业大学生用户的赢回策略。

入了解时代所需的5条数字情报规则，我们似乎已经进入大数据时代了。您可能没有意识到，现在是洞察时代，大大小小的公司都在尽可能多地收集数据，但很少有公司真正具有分析数据所必需的手段，随着对洞察力的需求不断增长，大数据的破坏力已成为常态。

数据如何真正地是力量，但仅在数据可用和有见地时才如此。对于希望避免大数据泛滥的组织，可以使用一些工具来帮助他们充分利用数据，而不是被数据淹没。

数据科学家通常将“机器学习过程”归因于在进行数据科学项目时应遵循的路线图，本文末尾的信息图提供了详细的工作流程，它的一般性足以涵盖几乎所有数据科学项目，让我们深入研究“从原始数据到洞察的7个步骤”中的每一个，以了解如何执行此重要过程。

数据中心经理如何验证数据的准确性，增强公司对提高能源效率的承诺以及跟踪关键基础设施投资的ROI的承诺，对于许多团队而言，分析工具已成为成功的关键，但是企业经常忽略这样一个事实，即解决方案完全取决于输入到系统中的数据质量，如果未验证数据的准确性，则分析工具将无法提供可信赖且有用的结果，这可能给企业带来严重的问题，这可能是一个大胆的表述，但是由于人们误解了分析可以以某种方式神奇地解决不良数据的问题，因此公司常常在部署分析解决方案时无法实现其业务目标。

当企业正确处理事情时，大数据是一种非常有价值的工具，可以提供特定类型的分析来帮助这些公司找到或维持成功，但是如果没有员工知道如何解释数据并将其应用于公司的日常运营和未来计划，那么即使是强大的大数据资源也基本上没有用。以下是三种日益重要的大数据分析类型。让我们看看为什么企业需要雇用对他们有深刻了解的人。