作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
数据是企业运营的基础设施。数据是最宝贵的资源，数据量越大，知识和信息越多，业务分析就越精准有效。作为一名资深的数据分析师或数据科学家，你的工作就是要将数据转化为洞察力、价值发现和行动指引。数据不仅仅是海量的，而且还包含着各种各样的噪声和毒素。比如垃圾邮件、虚假信息、恶意攻击等。如何处理好数据，是一个数据科学家必备的技能。
在企业进行业务决策时，有些数据可能只是作为辅助工具存在，并不能提供足够的信息，所以需要对这些数据进行清洗和挖掘，才能真正发挥其价值。例如，在电商平台上，每天都会产生成千上万条订单数据，但只关注用户购买的商品数量或金额并不能帮助企业更好地进行产品和服务的设计和改进，所以这些数据需要被进一步加工、整理和分析才能得到更有用的指标。而对于用户使用习惯、浏览偏好、喜爱的品牌、电影类型、流行音乐风格等数据，则可以用于个性化推荐、个性化广告等领域。
本文通过从实际案例出发，阐述数据增长、降维的基本概念、原理、方法、优缺点、应用场景，并最后给出一些实践建议。希望能够对大家有所帮助！
2.基本概念术语说明
- 数据增长：数据增长是指企业从业者通过新的渠道收集、整理、分析和处理数据，创造、优化业务流程及产品体系，提升生产效率和竞争能力，进而促进组织利润的一种活动。它是一项长期、持续、系统性的过程，通常是指组织中的每一个员工都参与到数据收集、管理和分析中去。
数据增长的三个阶段：
①原始数据：原始数据是从事任何数据分析工作的人员不可或缺的一环。它主要包含组织现有系统生成的各种数据的集合，如结构化数据、非结构化数据、图像数据、文本数据等。
②增量数据