数据分析的基本流程和方法(数据分析的一般流程与步骤)

slime2022-04-11 16:39

在大数据时代,数据分析的重要性显得更加突出,但是数据分析是一个相对比较专业的领域。数据分析的目的性很强,数据收集、数据处理和数据建模都要围绕数据分析的目的展开;同时数据分析有对专业知识和技巧要求比较高,如概率统计、数学建模的等。本文将介绍数据分析的基本流程和方法,并以一个数据分析的具体实例来来揭开数据分析的神秘面纱。

某大型牙膏制造企业为了更好地拓展产品市场,有效地管理库存,公司董事会要求销售部门根据市场调查,找出公司生产的牙膏销售量与销售价格、广告投入等之间的关系,从而预测出在不同价格和广告费用下的销售量。

数据分析的基本流程和方法(数据分析的一般流程与步骤)

定义问题

明确数据分析目标是数据分析的出发点。明确数据分析目标就是要明确本次数据分析要研究的主要问题和预期的分析目标等,简单的说就是定义问题。

针对这个具体问题,最根本的目标是预测不同价格和广告费用下的销售量,而且也决定了途径,找出牙膏销售量与销售价格和广告投入之间的关系。所以预期的分析目标确定了,就是预测不同价格和广告费用下的销售量,主要问题如何找到牙膏销售量与销售价格和广告投入之间的关系。

当对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时,一般用机理分析方法进行数据分析,但是如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制,无法分析实际对象内在的因果关系,建立合乎机理规律的数学模型,那么通常的办法是搜集大量的数据,基于对数据的统计分析找到相关因素的关系。

预测牙膏销量的问题,是一个“灰箱”问题,无法准确地在已掌握市场运行规律的基础上去推理分析药膏销量与价格和广告投入之间的关系,再者,要考虑到市场中不只是只有一家牙膏公司。显然,整个问题是无法通过简单推理分析来确定销量与价格和广告投入之间的关系的。

收集数据

正确收集数据是指从分析目标出发,排除干扰因素,正确收集服务于既定分析目标的数据。正确的数据对于实现数据分析目的将起到关键性的作用。如何正确的收集数据呢?简单的说就是用恰当的数据收集方法收集正确的的数据。

总体上讲有三类原始数据收集的方法原始数据包括实验方法、调查方法、观察方法等,

实验研究是一种受控的观测方法,通过一个或多个自变量的变化来评估它对一个或多个因变量产生的效应。统计调查研究(survey research)已经广泛应用于各个领域,包括政治学、社会学、经济学、教育学和管理学科。它是以研究样本的数据为基础辨析总体状况的研究方法。实地研究(fieldresearch)是对自然状态下的研究对象进行直接观察,收集一段时期内若干变量的数据。实地研究(fieldresearch)是对自然状态下的研究对象进行直接观察,收集一段时期内若干变量的数据。每种数据收集的方法都有自己的优缺点和适用范围,这里不详谈。

针对这个问题将采用样本统计调查(sample survey)的方法,但是该收集那些数据呢?研究的主要问题就是发现本公司牙膏销量与牙膏价格和广告投入的关系。正确的数据肯定包含该公司各个销售周期的销售量、销售价格和广告投入。但是从上面的分析中可以看到,本公司的牙膏销量绝对和其他公司的牙膏价格有关系,因此把其他牙膏公司的销售价格也作为数据收集对象。

数据处理

在明确数据分析目标基础上收集到的数据,往往还需要进行必要的加工整理后才能真正用于分析建模。数据的加工整理通常包括数据缺失值处理、数据的分组、基本描述统计量的计算、基本统计图形的绘制、数据取值的转换、数据的正态化处理等,它能够帮助人们掌握数据的分布特征,是进一步深入分析和建模的基础。

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