浅析数据分析流程是怎么样的?

杰米粉2021-11-09 15:24

  数据分析是从数据中提取信息的过程,其在各个领域发挥着非常重要的作用。数据分析是检查、清理、转换和建模数据的过程,它有助于从数据中发现规律并制定更加科学的决策,已被广泛应用于自然科学、社会科学和管理科学的各个领域。

  数据分析的流程一般为:数据采集→数据传输→数据预处理→数据统计与建模→数据分析/挖掘→数据可视化/反馈。

  01 数据采集

  数据采集一般需要包含两大基础功能。

  通过埋点来采集数据。

  将采集的数据传输到指定的服务器端。

  不论是采集数据,还是传输数据,都要求数据采集SDK能最大限度地保证数据的准确性、完整性和及时性,这就要求数据采集能处理很多细节方面的问题,比如用户标识、网络策略、缓存数据策略、同步数据策略、数据准确性和数据安全性等。

  02 数据预处理

  数据预处理主要包括数据清理和数据整理。

  03 数据统计与建模

  数据统计与建模是指对数据计算均值、方差等统计值,通过描述性统计分析掌握数据特性,完成对已知数据的解释;根据已有数据建立模型以对未来数据进行预测、分类,从而解决实际应用问题。

  04 数据分析/挖掘

  大数据分析与挖掘已经成为大数据时代重要的技能之一,社会对这方面的人才的需求随着数据的增长而不断增长。数据分析师这个职业变得越来越重要,数据分析能力也变得尤为重要。

  05 数据可视化

  数据可视化是指将数据统计分析及建模结果通过图形化的方式表现出来,直观展示数据特性及数据模型的性能。

  使用可视化来表示数据的概念已经有几百年的历史了。今天,随着技术和商业智能(BI)技术的进步,有许多工具可以帮助创建可视化。技术已经使得快速处理大量数据成为可能。技术可能会继续推进创建可视化的能力——也许是通过音频描述用户想要看到的内容,或者是通过机器学习来创建可视化。

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浅析数据分析流程是怎么样的?

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