現有海量資訊,但是很多項不全,如何做資料分析

時間 2021-12-22 03:30:59

1樓:無言真君

企業管理有公共管理有類似之處,凡講究效率,就必須提升標準化率,而標準化則往往忽略了個性化、創造力。這就是說為的公平和效率難以兼得。

然在資訊化時代,許多管理工作可以通過資訊化系統來完成,這就大大節省了成本。因此,可以通過趨向個性化的標準,來實現公平與效率兼得。當然,要設計出兼具效率與公平的管理系統,需要兼顧一般原則和創造力原則,將各個判別標準細化,這是一個複雜的系統工程。

請專家吧!

2樓:名字沒問題

不一定每次具體分析時涉及到的那幾個變數正好缺資料吧。

而且,樣本數有100萬,就算差50萬也沒問題的。

因為樣本達到一定量時,很多變數的分佈已經能滿足統計分析的要求了。

嚴格來說,很多變數在樣本量大於30時,差不多就可以了。

3樓:匿名使用者

這個是可以的。

當資料不完全的時候,我們需要對資料進行分析的時候,我們無法通過該資料進行自己想要的結果。

這時候,我們需要對資料進行交叉對比,並且引用外部資料。用外部資料對內部資料進行證偽及真實性考量。

還有,做資料的圖形化,並且與外部資料的圖形進行趨勢分析。

外部資料包括,標杆企業資料、同行資料、統計局資料、隨機調查問卷資料,等等。

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