當嘗試創建綠色企業時，需要考慮很多事情。其中需要意識到的一件事是可持續性和技術的交集。

提高綠色企業運營效率的方法之一是投資大數據。

大數據對綠色企業的好處

有些人懷疑企業能否投資數字技術并保持綠色環保。幸運的是，技術可以為綠色企業提供幫助的原因有很多。這些包括：

• 大數據可以幫助企業創建產品原型，以最大限度地減少材料浪費。
• 越來越多的企業正在使用大數據來規劃供應鏈路線，以降低其運輸的碳足跡。
• 數據分析技術幫助企業優化營銷策略，更輕松地接觸綠色客戶。

新技術使大數據解決方案更加環保。例如綠色數據中心，其為試圖降低碳足跡的企業創造了奇跡。

綠色企業應考慮的主要數據集類型

數據集構成了分析、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McKinsey稱，將數據融入運營并以數據為導向的企業更有可能獲得更多客戶。在決定值得考慮購買哪個數據集之前，先來了解一下可供選擇的關鍵數據集類型：

• 數字。數值數據集由可以表示為數字的數據組成。這些數字可以是整數或實數，通常用于定量測量。數值數據集在科學、工程、金融和社會科學等各個領域都很常見。數值數據的示例包括溫度讀數、股票價格、測試分數或年齡。
• 雙變量。這是一種涉及兩個變量或屬性的數據集。這些通常一起分析，以了解其關系或聯系。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。多變量數據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據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。多元數據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據。
• 分類。該數據集包含屬于不同類別或組的數據。這些通常使用標簽或標稱值而不是數值來表示。分類數據可用于表示性別、顏色、車輛類型或職位等屬性。分析分類數據集通常涉及頻率計數、百分比和可視化，例如條形圖或餅圖。
• 相關性。相關數據集通常是指用于測量兩個或多個變量之間的統計關聯或相關程度的數據。相關系數是一種常用的統計量，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。相關數據集可以幫助確定變量是否相關以及相關程度如何。

如何選擇正確的數據集?

以下指南可幫助確定數據需求，并為特定項目選擇正確的數據集：

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，對于確定相關數據至關重要。

• 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。列出需要包含在數據集中的屬性。
• 確定需要的數據類型和格式：數據可以有多種形式，包括結構化(表格數據)、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。
• 考慮數據源：可能的來源包括公共數據集、專有數據庫、網絡抓取、調查、API和傳感器數據。確保數據源信譽良好、可靠且可合法訪問。

總結

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

它支撐著整個數據分析過程，是獲得可靠見解、做出明智決策和實現有意義結果的關鍵。數據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。