数据分析主要有哪几个步骤

发布网友 发布时间：2022-04-20 20:25

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热心网友 时间：2022-06-30 03:53

1.明确分析目的和思路：在进行数据分析之前，首先考虑的应该是“为什么要展开数据分析？我要解决什么问题？从哪些角度分析数据才系统？用哪个分析方法最有效？”，而不是“这此分析需要出多少页报告？打算用高级分析算法试试…”这样的思维方式。只有明确了分析目的和思路，数据分析的方向才不会跑偏，才能得出有意义的结论。
2.数据收集：明确了分析目的，接下来就是开工收集数据了。数据的来源有很多种，例如原始数据（第一手数据）、数据库（第二手数据）、公开出版物、互联网、市场调查等。公司普遍都有数据库，常用于公司业务等方面的分析；《世界发展报告》、《中国人口统计》等是很常用的公开出版物，具有一定的权威性。利用国家统计局网站、*机构网站、传播媒体网站等，是最常用的互联网获取数据方式。
3.数据处理：包括数据清洗、转换、分组等处理方法。我们拿到的数据，通常情况下是不可直接使用的，比如数据有丢失、重复、有录入错误或存在多余维度等情况。只有经过处理后的数据才可以使用。
4.数据分析：在明确分析思路的前提下，选用适合的分析方法对处理后的数据进行分析。
5.数据展现：将分析结果用图表来展现。这也是需要花费一番功夫的，比如你想展示本月的网站用户转化率情况，可以选择柱形图，但为了体现每阶段用户流失情况，以漏斗图展示更为直观贴切。所以数据展现阶段，你需要思考“采用这个图表，能否清晰的表达出分析结果？我想表达的观点是否完全展示出来了？”
6.报告撰写：将数据分析的整个过程和结果，以书面的形式向他人说明。需要将分析目的、数据来源、分析过程、分析结论和建议等内容展现在报告中。
以上就是数据分析的流程，希望你我共同努力，在数据分析师的道路上，不断升级打怪，*自我，朝着专家领域进发！

热心网友 时间：2022-06-30 05:11

付费内容限时免费查看回答1、业务理解最初的阶段集中在理解项目目标和从业务的角度理解需求，同时将这个只是转化为数据挖掘问题的定义和完成目标的初步计划。2、数据理解数据理解阶段从初始数据收集开始，通过一些活动的处理，目的是熟悉数据，识别数据的质量问题，首次发现数据的内部属性，或是探测引起兴趣的子集去形成隐含信息的假设3、数据准备数据准备阶段包括从未处理数据中构造最终数据集的所有活动。这些数据将是模型工具的输入值。这个阶段的任务有可能执行多次，没有任何规定的顺序。任务包括表、记录和属性的选择，以及为模型工具转换和清洗数据。4、建模在这个阶段，可以选择和应用不同模型技术，模型参数被调整到最佳的数值。一般，有些技术可以解决一类相同的数据挖掘问题。有些技术在数据形成上有特殊要求，因此需要经常跳回到数据准备阶段5、评估到项目的这个阶段，你已经从数据分析的角度建立了一个高质量显示的模型。在开始最后部署模型之前，重要的事情是彻底的评估模型，检查构造模型的步骤，确保模型可以完成业务目标。这个阶段的关键目的是确定是否有重要业务问题没有被充分考虑。在这个阶段结束后，一个数据挖掘结果使用的决定必须达成6、部署通常，模型的创建不是项目的结束。模型的作用是从带护具中找到知识，获得的知识需要便于用户使用的方式重新组织和展现。根据需求，这个阶段可以产生简单的报告，或是实现一个比较复杂的、可重复的数据挖掘过程。在很多案例中，这个阶段是由客户而不是数据分析人员承担部署的工作。

热心网友 时间：2022-06-30 06:45

有描述性数据分析 ，推断型数据分析，深度数据分析，你要说的是哪一种？