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半分钟了解数据分析6步骤 数据分析过程的6个步骤

【半分钟了解数据分析6步骤 数据分析过程的6个步骤】数据分析
是一个获取原始数据 ， 并将原始数据转换为有效信息的过程 。那数据分析师工作内容又是什么呢？
数据分析的工作看似简单 ， 其实可以细分为以下六个步骤:
1 。确定业务需求
首先 ， 数据分析师需要根据客户的需求确定业务需求 ， 从而指定使用哪些数据作为分析输入 。这一步看似简单 ， 却不能省略 。
在不了解需求的情况下 ， 你辛辛苦苦几天几夜 ， 为甲方父亲编写了苹果手机市场分析报告 。结果甲方爸爸告诉你 ， 我卖的苹果是吃的 。
当然 ， 这只是一个玩笑 ， 但是仔细确定业务需求真的很重要 。如果甲方父亲不满意 ， 最后你的一切解释都是徒劳 。“我认为这个分析结果是有用的……”甲方父亲冷冷地说:“我要的是我想的 ， 不是你想的 。”
2 。收集数据
没有数据怎么分析？所以数据分析师需要学会收集数据 。
很多人对收集数据的理解还停留在里拉人填信息的商城 。当然 ， 这也是一种方法 。其实数据来源很多 。这些数据可能来自传感器(例如 ， 交通摄像机、卫星、记录设备等 。)、面试记录、网上资源或阅读文档等 。为了得到这些数据 ， 我们也可以学习爬虫的技巧来爬取这些数据 。
3 。处理和组织数据
最初获得的数据不能直接使用 ， 数据分析师只能在数据经过处理或组织后才能对其进行分析 。很明显 。面对混乱的数据 ， 数据分析师也很难下手 。这时候数据分析师就需要把数据以表格的形式按行、按列摆放 ， 让杂乱的数据变得简单明了 ， 便于进一步分析 。
4 。清理数据
以某商场找人填信息为例 。很多人不愿意填写信息 。即使他们这样做 ， 他们可能会留下错误的信息 。同样 ， 数据处理或组织很可能导致不完整、重复或错误的数据 。
为了防止和纠正这些问题 ， 我们需要清理这些数据 。因此 ， 我总结了一些可以用来处理数据的方法:
(1)常见的解决方案包括记录匹配、识别错误数据、删除重复数据和列分段等 。
(2)将特定变量的总数与可靠数字进行比较 ， 并寻找高于或低于预定阈值的异常数据 。
(3)使用离群点检测的定量数据方法 ， 剔除可能输入错误的数据 。
(4)使用文本数据拼写检查器来减少错误键入的单词的数量 。但是这种方法有一定的局限性 ， 因为数据分析师很难判断单词本身是否正确 。
5 。探索性分析数据
清理完数据后 ， 数据分析师就可以分析数据了 。数据分析师可以应用各种探索性数据分析技术来挖掘数据中包含的信息 。有许多方法可以分析数据 ， 例如:
(1)生成描述性统计数据(如平均值或中位数)以帮助理解数据 。
(2)将数据可视化 ， 以便更直观地观察数据 。
浏览过程可能会导致额外的数据被清除或其他数据请求 。所以3、4、5这三个步骤本质上是可以迭代进行的 。
6 。主建模和算法
小时候 ， 我们经常这样抱怨数学:“数学好有什么用？如果你上街买东西 ， 你不会买配方奶粉 。”买菜不需要数学 ， 但是可以用数据分析 。
在分析数据时 ， 数据分析师还需要将数学公式或模型应用于数据 ， 以便识别变量之间的关系(如相关性或因果关系) 。一般来说 ， 我们可以根据数据中的其他变量开发模型 ， 以评估数据中的特定变量 。其中 ， 参与误差取决于模型的精度(即数据=模型+误差) 。
所以 ， 掌握好数学知识还是很有帮助的~也许 ， 你也可以用这个表达来教育还在上学的孩子 ， 让他们学好数学 ， 不要再说什么“数学无用论”了 。
写在最后
以上六点是数据分析师的日常工作内容 。这六个步骤看似简单 ， 其实博大精深 ， 每一步都需要你认真对待 。
但是 ， 要想轻松处理和操作数据 ， 还必须掌握各种数据分析的工具 ， 比如Excel、SQL、Python、Java等等 。
当你完成工作的时候 ， 不要急着放下项目 ， 要努力总结每一项工作的得失 。久而久之 ， 你也可以成为数据分析领域的大牛~


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