热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 数据库 > 正文

干货分享:数据分析的6大基本步骤

干货分享:数据分析的6大基本步骤-​数据分析一直是一个老生常谈的话题。目前,很多企业都已将数据分析技术运用到了日常的商业活动中,但是有些企业还是在观望。今天,小编将从数据分析的最基

​数据分析一直是一个老生常谈的话题。目前,很多企业都已将数据分析技术运用到了日常的商业活动中,但是有些企业还是在观望。今天,小编将从数据分析的最基本概念和数据分析的基本步骤两个方面入手,谈谈数据分析。

一、数据分析的概念

数据分析就是运用恰当的分析方法,分析所收集的海量资料,并运用高效的分析工具将之归类、归纳,从中提炼出最有价值的资料,总结形成有效结论,挖掘数据最大价值的过程。

二、数据分析的基本步骤

数据分析的基本步骤包括明确思路,制定计划、数据收集、数据处理、数据分析、数据显示和报告撰写

1.明确思路,制定计划。

清晰的数据分析思路是有效进行数据分析的首要条件,清晰的思路也是整个数据分析过程的起点。思路清晰,可为资料的收集、处理和分析提供明确的指导。想清楚之后,就可以开始制订计划,只有思路清晰,方案才能确定,这样分析才会更科学、更有说服力。

2.数据收集

数据收集是按照一定的数据分析框架,收集与项目相关数据的过程。数据收集为数据分析提供资料和依据。数据收集的类型包括一手数据和二手数据。一手数据是指能直接获得的数据,如公司内部数据库;二手数据是指需要加工整理后获得的数据,如公开出版物中的数据。收集资料的来源主要有数据库、公开出版物、互联网、市场调查等。

3.数据处理

数据处理就是将项目所需要的资料收集进行处理,形成适合数据分析的方式。因为数据质量会直接影响数据分析的效果,所以它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目标就是从大量、混乱、难懂的数据中提取并导出有价值的、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转换、数据提取、数据计算等处理方法。

4.数据分析

数据分析就是运用适当的分析方法和工具,对收集到和处理过的数据进行分析,提取出有价值的信息,形成有效结论的过程。如今,许多企业会选择使用专业的数据分析工具,并根据自己的需要进行分析。Smartbi是国内知名品牌,主要从事商业智能BI和大数据BI分析平台软件产业的研发与服务。能够满足企业级最终用户报告、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、人工智能智能分析等大数据分析需求。

5.数据显示

通过数据分析,隐藏在数据中的关系和规律将逐渐出现。此时,数据显示模式的选择尤为重要。数据最好是以表格和图形的形式呈现,即用图表说话。

6.报告撰写

数据分析报告是对整个数据分析过程的总结与呈现。数据分析的原因、过程、结果和建议通过报告完整呈现,供决策者参考。一个好的数据分析报告,不仅要有明确的结论、建议和解决方案,而且要图文结合、有层次,可以让读者一目了然。

大家现在对数据分析的过程有没有更清楚了呢?明确数据分析的基本步骤是数据分析的基础和前提,我们必须注意打好基础!


推荐阅读
  • Python与R语言在功能和应用场景上各有优势。尽管R语言在统计分析和数据可视化方面具有更强的专业性,但Python作为一种通用编程语言,适用于更广泛的领域,包括Web开发、自动化脚本和机器学习等。对于初学者而言,Python的学习曲线更为平缓,上手更加容易。此外,Python拥有庞大的社区支持和丰富的第三方库,使其在实际应用中更具灵活性和扩展性。 ... [详细]
  • 本文由公众号【数智物语】(ID: decision_engine)发布,关注获取更多干货。文章探讨了从数据收集到清洗、建模及可视化的全过程,介绍了41款实用工具,旨在帮助数据科学家和分析师提升工作效率。 ... [详细]
  • 知识图谱与图神经网络在金融科技中的应用探讨
    本文详细介绍了融慧金科AI Lab负责人张凯博士在2020爱分析·中国人工智能高峰论坛上的演讲,探讨了知识图谱与图神经网络模型如何在金融科技领域发挥重要作用。 ... [详细]
  • 英特尔推出第三代至强可扩展处理器及傲腾持久内存,AI性能显著提升
    英特尔在数据创新峰会上发布了第三代至强可扩展处理器和第二代傲腾持久内存,全面增强AI能力和系统性能。 ... [详细]
  • 本文整理了关于Sia去中心化存储平台的重要网址和资源,旨在为研究者和用户提供全面的信息支持。 ... [详细]
  • Python 数据可视化实战指南
    本文详细介绍如何使用 Python 进行数据可视化,涵盖从环境搭建到具体实例的全过程。 ... [详细]
  • 从0到1搭建大数据平台
    从0到1搭建大数据平台 ... [详细]
  • SSAS入门指南:基础知识与核心概念解析
    ### SSAS入门指南:基础知识与核心概念解析Analysis Services 是一种专为决策支持和商业智能(BI)解决方案设计的数据引擎。该引擎能够为报告和客户端应用提供高效的分析数据,并支持在多维数据模型中构建高性能的分析应用。通过其强大的数据处理能力和灵活的数据建模功能,Analysis Services 成为了现代 BI 系统的重要组成部分。 ... [详细]
  • 如何高效启动大数据应用之旅?
    在前一篇文章中,我探讨了大数据的定义及其与数据挖掘的区别。本文将重点介绍如何高效启动大数据应用项目,涵盖关键步骤和最佳实践,帮助读者快速踏上大数据之旅。 ... [详细]
  • PHP开发人员薪资水平分析:工程师平均工资概况
    PHP开发人员薪资水平分析:工程师平均工资概况 ... [详细]
  • 在前一篇文章《Hadoop》系列之“踽踽独行”(二)中,我们详细探讨了云计算的核心概念。本章将重点转向物联网技术,全面解析其基本原理、应用场景及未来发展前景。通过深入分析物联网的架构和技术栈,我们将揭示其在智能城市、工业自动化和智能家居等领域的广泛应用潜力。此外,还将讨论物联网面临的挑战,如数据安全和隐私保护等问题,并展望其在未来技术融合中的重要角色。 ... [详细]
  • C++基础教程:探索随机数生成
    生活充满了不确定性,这些不确定因素使我们的生活更加丰富多彩。本文将探讨如何在C++编程中利用随机数增加程序的趣味性和实用性。 ... [详细]
  • 构建基于Python的用户画像系统
    用户画像在现代企业运营中扮演着重要角色,尤其在大数据分析和精准营销领域。本文旨在介绍用户画像的基础概念及其重要性,并通过Python编程语言实现一个基础的用户画像系统。 ... [详细]
  • 区块链与IDCC大数据产业的深度融合
    本文探讨了区块链技术如何与IDCC大数据产业结合,推动新型基础设施建设的发展,解决了传统数据处理中的诸多难题,并提出了具体的解决方案。 ... [详细]
  • 探索聚类分析中的K-Means与DBSCAN算法及其应用
    聚类分析是一种用于解决样本或特征分类问题的统计分析方法,也是数据挖掘领域的重要算法之一。本文主要探讨了K-Means和DBSCAN两种聚类算法的原理及其应用场景。K-Means算法通过迭代优化簇中心来实现数据点的划分,适用于球形分布的数据集;而DBSCAN算法则基于密度进行聚类,能够有效识别任意形状的簇,并且对噪声数据具有较好的鲁棒性。通过对这两种算法的对比分析,本文旨在为实际应用中选择合适的聚类方法提供参考。 ... [详细]
author-avatar
吴小彬x
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有