数据分析的过程包括哪些步骤？

发布网友 发布时间：2022-04-20 06:11

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热心网友 时间：2022-07-13 01:23

到底做到什么程度才算是一个完整的分析？其实，数据分析是有标准模板的，一共分8步走，只要全部做完就可以了。

这八个步骤是：

提出问题       5.识别异常

寻找指标       6.问题归因

现状描述       7.走势预测

梳理标准       8.结论建议

具体含义见下图

热心网友 时间：2022-07-13 01:24

数据分析工作流程：

明确目标——明确分析目的，例如：数据对象、商业目的、解决什么业务等

数据采集——数据收集，即确定数据范围，获取目标数据，整合相关数据等

数据处理——数据处理包含处理缺失数据，清洗不一致数据，关联和汇总数据等

数据分析——明确分析，基本数据分析、数据探索、复杂数据分析等

数据展现——数据展现包含数据组合信息、整合信息和观点、图表展现信息等

报告撰写——图文并茂、层次清晰，有明确的结论，提出建议和方案

热心网友 时间：2022-07-13 01:24

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。