数据分析的具体流程是什么数据分析流程的首要步骤是 _经验分享

数据分析工作流程有哪些?
1、数据获取

从字面的意思上讲，就是获取数据。数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。

2、数据处理

数据的处理需要掌握有效率的工具，这些工具有很多，比如Excel、SQL等等，Excel及高端技能：基本操作、函数公式、数据透视表、VBA程序开发。

3、分析数据

分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。因此，熟练掌握一些统计分析工具不可免。我们可学习SPSS，而SPSS不用编程，简单易学。十分适合新手，同时经典挖掘软件，需要编程。而R语言开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。

4、数据可视化

【数据分析的具体流程是什么数据分析流程的首要步骤是】就目前而言，很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分，只需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报就可以了。你所做的前期一系列的工作展示给你的领导。

数据分析的具体流程是什么?一、数据收集
数据收集是数据分析的最基本操作，你要分析一个东西，首先就得把这个东西收集起来才行。由于现在数据采集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等工具，它们都能通过简单的配置完成复杂的数据收集和数据聚合。
二、数据预处理
收集好以后，我们需要对数据去做一些预处理。千万不能一上来就用它做一些算法和模型，这样的出来的结果是不具备参考性的。数据预处理的原因就是因为很多数据有问题，比如说他遇到一个异常值(大家都是正的，突然蹦出个负值)，或者说缺失值，我们都需要对这些数据进行预处理。
三、数据存储
数据预处理之后，下一个问题就是：数据该如何进行存储?通常大家最为熟知是MySQL、Oracle等传统的关系型数据库，它们的优点是能够快速存储结
数据分析的流程是什么?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。
完整的数据分析包括哪些步骤?
完整的数据分析主要包括了六大步骤，它们依次为：分析设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等，所以也叫数据分析六步曲。

①分析设计

首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导。

②数据收集

数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。

③数据处理

数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。

④数据分析

数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

⑤数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，即用图表说话。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、瀑布图、漏斗图、帕雷托图等。

⑥报告撰写

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。

数据分析的过程包括哪些步骤？
大数据的好处大家都知道，说白了就是大数据可以为公司的未来提供发展方向。利用大数据就离不开数据分析。而数据分析一般都要用一定的步骤，数据分析步骤主要包括4个既相对独立又互有联系的过程，分别是：设计数据分析方案、数据收集、数据处理及展现、数据分析4个步骤。
设计数据分析方案
我们都知道，做任何事情都要有目的，数据分析也不例外，设计数据分析方案就是要明确分析的目的和内容。开展数据分析之前，只有明确数据分析的目的，才不会走错方向，否则得到的数据没有指导意义，甚至可能将决策者带进弯路，不但浪费时间，严重时容易使公司决策失误。
当分析的数据目的明确后，就需要把他分解成若干个不同的分析要点，只有明确分析的目的，分析内容才能确定下来。明确数据分析目的的内容也是确保数据分析过程有效进行的先决条件，数据分析方案可以为数据收集、处理以及分析提供清晰地指引方向。根据数据分析的目的和内容涉及数据分析进行实施计划，这样就能确定分析对象、分析方法、分析周期及预算，保证数据分析的结果符合此次分析目的。这样才能够设计出合适的分析方案。
数据收集
数据收集是按照确定的数据分析内容，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。数据收集主要收集的是两种数据，一种指的是可直接获取的数据，另一种就是经过加工整理后得到的数据。做好数据收集工作就是对于数据分析提供一个坚实的基础。
数据处理
数据处理就是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合的数据分析的样式和数据分析的图表，数据处理是数据分析必不可少的阶段，数据处理的基本目的是从大量的数据和没有规律的数据中提取出对解决问题有价值、有意义的数据。同时还需要处理好肮脏数据，从而净化数据环境。这样为数据分析做好铺垫。
数据分析
数据分析主要是指运用多种数据分析的方法与模型对处理的数据进行和研究，通过数据分析从中发现数据的内部关系和规律，掌握好这些关系和规律就能够更好的进行数据分析工作。
数据分析的步骤其实还是比较简单的，不过大家在进行数据分析的时候一定宁要注意上面提到的内容，按照上面的内容分步骤做，这样才能够在做数据分析的时候有一个清晰的大脑思路，同时还需要极强的耐心，最后还需要持之以恒。
数据分析工作的全部过程有几个步骤?
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

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