如何提高企业的数据分析能力？
伴随企业信息化的发展，企业的核心竞争价值成为企业发展多年沉淀的业务数据。通过对企业的数据进行分析逐步形成企业的核心竞争力，我认为可以从以下几个方面来提升企业的数据分析能力：一 建立坚实的数据根基数据分析首先需要保证分析结果的准确性，所以建议企业先对数据的质量进行统一管理，结合主数据平台建立企业的数据管理标准，将内部不规范、不全面、有错误的数据进行清洗、转换、集成，用户按照不同的权限进行各自业务数据质量以及主数据的把控，保证数据的唯一性、准确性、一致性、及时性。
二 内部数据收集分析基于数据标准统一、质量监管后，将企业内部核心的业务数据进行整合、分析，搭建企业的数据分析平台，参考行业分析模型，结合企业自身管控需求，为企业量身定制满足企业当前管理需求及未来发展需要的分析模型，精确反映出企业的管理问题，助力企业精细化管理、以数字驱动企业决策，提升企业的核心竞争力。
三 外部数据引入分析基于企业内部数据分析达到一定成果后，内部数据梳理清楚，呈现数据价值之后，企业可以通过爬虫、购买等手段引入外部数据，基于大数据工具、方法，实现本企业与行业标杆企业的对标分析，了解行业的动态趋势与差距，对比行业历史发展数据情况，结合不同的分析预测算法进行企业趋势预估、风险预警规避。综上总结：企业数据分析的构建可以从根基做起，先进行内部数据治理，标准规范，后挖掘内部数据价值，规范企业管理，逐步过渡引入外部数据，实现趋势预估与预判，从而不断的提高企业的数据分析能力、风险管控能力，通过大数据建设来推进业务升级优化、经营管理水平提升。
如何提高自己的数据分析能力？
这个题目我把它拆成两个部分：第一部分解答数据分析能力是什么；第二部分写怎么培养。第一部分数据分析能力是什么？在我理解是通过专业知识解释数据现象，挖掘数据潜在价值，指导产品或者产业产出。大部分的解释数据现象原因可以直接或者间接的产生价值并且达到指导产出的目的。这其中需要的能力模型可以分为两种：一种是数据分析的专业基础能力，这种专业基础能力在高赞回答中已经囊括了，包括图标、模型、SQL等基础能力；另一种是思维能力，这里所说的思维能力就是挖掘的数据现象本质原因的能力、透过现象看本质的能力，这种思维能力同时需要对业务熟悉程度的支撑。
第二部分：明确了数据分析的能力是什么，下面说一说到底怎么培养自己数据分析的能力？当然以下只是我的看法，纯属参考。1.专业基础能力这个能力在其他回答中已经详尽的叙述了，可以直接看：张溪梦 Simon：怎么培养数据分析的能力？，你要是喜欢也可以翻看我以前的一些回答。2.复制思维说思维能力范围太广了，从事数据分析工作以来我觉得最快的锻炼自己思维能力的方法反而是看别人怎么去思考问题的。
对待同一个问题，好的数据分析师是怎么搭建整个分析框架的？他们是如何思考的。复制、思考别人的思维方法，并且在以后自己遇到的分析项目中去运用，时刻提醒自己。会让自己的分析项目有一个质的提升。3.了解业务我在第一条里面说了：数据分析的思维能力需要业务能力的支撑。远离业务场景的分析都是耍流氓，对业务的了解来源于对每个项目的亲力亲为。
使用什么方法可以增强数据网络信号的强度？
数据网络信号差也是信号差，可以向通信运营商反映或者自己网上买信号放大器。1、手机信号弱，导致网速慢？（1）由于距离通信运营商的信号塔较远导致；（2）附近有信号塔但是由于建筑物遮挡导致室内信号弱；（3）附近有信号塔但是信号塔出故障导致。前两种情况需要运营商建设信号塔（时间太长）或者安装信号放大器设备（比建信号塔时间短点，可网上自行购买几百元解决），第三者情况需要运营商修理（最快的解决办法）。
inception Net如何实现数据增强？
谢邀看到悟空问答官方给我推荐这个问题，我不得不说，这推荐是不是有点太精准了？我才前几天在头条号上发布的Inception Net如何实现数据增强，今天就给我推送这个问题，这一点我不得不服。所以接下来我就直接引用我之前写过的文章了。在CNN中，为了增大数据量避免模型的过拟合，通常都会对训练数据做数据增强处理，这篇文章主要介绍在Inception Net中是如何做数据增强的，tensorflow官方通过slim已经实现了VGG、Inception、LeNet网络的数据增强的，官网链接如下：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/preprocessing，Inception Net数据增强主要包括以下几个部分：1、将图片的像素缩放到[0,1)#将图片的像素值缩放到[0,1)image = tf.image.convert_image_dtype(image, dtype=tf.float32)2、随机裁剪图片image：一个3维的图片tensor，数据的取值范围在[0,1]，即表示已经做了归一化后的图片bbox：box的边框，[ymin,xmin,ymax,xmax]，默认是[0,0,1,1]表示使用的是整张图片min_object_covered：在随机裁剪图片的时候必须要包括box边框的比例aspect_ratio_range：随机裁剪的图片,宽/高的比例需要满足的范围area_range：随机裁剪的图片需要占图片的比例max_attempts：随机裁剪，尝试的最多次数，超过最大尝试次数返回整张图片返回的是一张裁剪之后的图片和随机裁剪所选的区域，后面会通过tensorflow对这个区域进行标注，裁剪的图片就是从这个区域中选择的。
3、随机变化图片的参数(翻转、亮度、饱和度、色度、对比度)在随机变化图片参数的时候，tensorflow提供了一种fast_mode模型，从名字上理解就是快速模型，在fast_mode模型中没有做比较耗时处理的色度变换和对比度变换，由于参数变换的顺序也会影响最终生成的图片，在变换参数的时候也还加入了不同变化顺序。
a、随机水平翻转# 随机水平翻转distorted_image = tf.image.random_flip_left_right(distorted_image)b、亮度、饱和度、色度、对比度的随机变换4、将图片的像素转换到[-1,1]区间内distorted_image = tf.subtract(distorted_image, 0.5)#减去0.5distorted_image = tf.multiply(distorted_image, 2.0)#乘以2第一步将图片转换到[0,1]区间内，通过除以255，通过最后两步可以将图片转换到[-1,1]区间内。
将图片转换到[0,1]区间，其实就是做了一个0(最小值)/255(最大值)的变化，将图片转换到[-1,1]区间相当于做了128(最小值)/128(最大值)，实验证明[-1,1]区间比[0,1]的准确率要高一些。注意：对图片的像素区间做了转换之后，在预测图片类标的时候，也需要对图片的像素区间进行相同的缩放。
文章TAG：Augmentation 增强 数据