當嘗試創(chuàng)建綠色企業(yè)時，需要考慮很多事情。其中需要意識到的一件事是可持續(xù)性和技術的交集。

提高綠色企業(yè)運營效率的方法之一是投資大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)對綠色企業(yè)的好處

有些人懷疑企業(yè)能否投資數(shù)字技術并保持綠色環(huán)保。幸運的是，技術可以為綠色企業(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。
• 越來越多的企業(yè)正在使用大數(shù)據(jù)來規(guī)劃供應鏈路線，以降低其運輸?shù)奶甲阚E。
• 數(shù)據(jù)分析技術幫助企業(yè)優(yōu)化營銷策略，更輕松地接觸綠色客戶。

新技術使大數(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)應考慮的主要數(shù)據(jù)集類型

數(shù)據(jù)集構成了分析、機器學習模型或研究的基礎，做出錯誤的選擇可能會導致有偏差的結果、糟糕的預測或浪費資源。

據(jù)McKinsey稱，將數(shù)據(jù)融入運營并以數(shù)據(jù)為導向的企業(yè)更有可能獲得更多客戶。在決定值得考慮購買哪個數(shù)據(jù)集之前，先來了解一下可供選擇的關鍵數(shù)據(jù)集類型：

• 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)或實數(shù)，通常用于定量測量。數(shù)值數(shù)據(jù)集在科學、工程、金融和社會科學等各個領域都很常見。數(shù)值數(shù)據(jù)的示例包括溫度讀數(shù)、股票價格、測試分數(shù)或年齡。
• 雙變量。這是一種涉及兩個變量或屬性的數(shù)據(jù)集。這些通常一起分析，以了解其關系或聯(lián)系。雙變量分析對于探索一個變量的變化如何影響另一個變量非常有用。例如，研究一個人的收入與其教育水平之間的關系就是雙變量分析。
• 多變量。多變量數(shù)據(jù)集包含兩個以上的變量或屬性。其涉及同時分析多個變量以揭示數(shù)據(jù)中的復雜關系和模式。采用多變量分析技術來探索這些相互作用。多元數(shù)據(jù)集的示例可以包括有關個人收入、教育水平、年齡和地理位置的數(shù)據(jù)。
• 分類。該數(shù)據(jù)集包含屬于不同類別或組的數(shù)據(jù)。這些通常使用標簽或標稱值而不是數(shù)值來表示。分類數(shù)據(jù)可用于表示性別、顏色、車輛類型或職位等屬性。分析分類數(shù)據(jù)集通常涉及頻率計數(shù)、百分比和可視化，例如條形圖或餅圖。
• 相關性。相關數(shù)據(jù)集通常是指用于測量兩個或多個變量之間的統(tǒng)計關聯(lián)或相關程度的數(shù)據(jù)。相關系數(shù)是一種常用的統(tǒng)計量，用于量化變量之間關系的強度和方向。正相關表明變量傾向于向同一方向移動，而負相關則相反。相關數(shù)據(jù)集可以幫助確定變量是否相關以及相關程度如何。

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，并為特定項目選擇正確的數(shù)據(jù)集：

定義項目的目標：首先明確定義項目的目的和目標。想解決什么問題?想回答什么問題?了解項目的范圍，對于確定相關數(shù)據(jù)至關重要。

• 確定關鍵變量：確定哪些變量或特征對于分析至關重要。這些變量應該與項目目標直接相關。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)類型和格式：數(shù)據(jù)可以有多種形式，包括結構化(表格數(shù)據(jù))、非結構化(文本、圖像、視頻)或半結構化(JSON、XML)。這就是為什么應該確定哪種格式最適合項目需求。
• 考慮數(shù)據(jù)源：可能的來源包括公共數(shù)據(jù)集、專有數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡抓取、調查、API和傳感器數(shù)據(jù)。確保數(shù)據(jù)源信譽良好、可靠且可合法訪問。

總結

根據(jù)NewVantagePartners最近的一份報告，截至2023年，91.9%的企業(yè)設法從數(shù)據(jù)投資中實現(xiàn)可衡量的價值。從值得信賴的提供商那里選擇正確的數(shù)據(jù)集，是確保數(shù)據(jù)驅動項目的完整性和成功的重要一步。

它支撐著整個數(shù)據(jù)分析過程，是獲得可靠見解、做出明智決策和實現(xiàn)有意義結果的關鍵。數(shù)據(jù)集的質量和適用性會顯著影響分析、研究或機器學習模型的準確性、可靠性和有效性。