正文

數(shù)據(jù)分析的三個(gè)階段（數(shù)據(jù)分析的三個(gè)階段包括）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-24 11:08:31 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1138 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析的三個(gè)階段的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

開始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com，如需咨詢相關(guān)業(yè)務(wù)請撥打175-8598-2043，或微信：1454722008

本文目錄:

1、數(shù)據(jù)分析的過程包括哪些步驟？
2、數(shù)據(jù)分析師工作的主要內(nèi)容及所經(jīng)階段
3、數(shù)據(jù)分析五大步驟
4、數(shù)據(jù)分析的步驟

數(shù)據(jù)分析的三個(gè)階段（數(shù)據(jù)分析的三個(gè)階段包括）

一、數(shù)據(jù)分析的過程包括哪些步驟？

大數(shù)據(jù)的好處大家都知道，說白了就是大數(shù)據(jù)可以為公司的未來提供發(fā)展方向。利用大數(shù)據(jù)就離不開數(shù)據(jù)分析。而數(shù)據(jù)分析一般都要用一定的步驟，數(shù)據(jù)分析步驟主要包括4個(gè)既相對獨(dú)立又互有聯(lián)系的過程，分別是：設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析方案、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理及展現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析4個(gè)步驟。

設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析方案

我們都知道，做任何事情都要有目的，數(shù)據(jù)分析也不例外，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析方案就是要明確分析的目的和內(nèi)容。開展數(shù)據(jù)分析之前，只有明確數(shù)據(jù)分析的目的，才不會(huì)走錯(cuò)方向，否則得到的數(shù)據(jù)沒有指導(dǎo)意義，甚至可能將決策者帶進(jìn)彎路，不但浪費(fèi)時(shí)間，嚴(yán)重時(shí)容易使公司決策失誤。

當(dāng)分析的數(shù)據(jù)目的明確后，就需要把他分解成若干個(gè)不同的分析要點(diǎn)，只有明確分析的目的，分析內(nèi)容才能確定下來。明確數(shù)據(jù)分析目的的內(nèi)容也是確保數(shù)據(jù)分析過程有效進(jìn)行的先決條件，數(shù)據(jù)分析方案可以為數(shù)據(jù)收集、處理以及分析提供清晰地指引方向。根據(jù)數(shù)據(jù)分析的目的和內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)分析進(jìn)行實(shí)施計(jì)劃，這樣就能確定分析對象、分析方法、分析周期及預(yù)算，保證數(shù)據(jù)分析的結(jié)果符合此次分析目的。這樣才能夠設(shè)計(jì)出合適的分析方案。

數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集是按照確定的數(shù)據(jù)分析內(nèi)容，收集相關(guān)數(shù)據(jù)的過程，它為數(shù)據(jù)分析提供了素材和依據(jù)。數(shù)據(jù)收集主要收集的是兩種數(shù)據(jù)，一種指的是可直接獲取的數(shù)據(jù)，另一種就是經(jīng)過加工整理后得到的數(shù)據(jù)。做好數(shù)據(jù)收集工作就是對于數(shù)據(jù)分析提供一個(gè)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理就是指對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工整理，形成適合的數(shù)據(jù)分析的樣式和數(shù)據(jù)分析的圖表，數(shù)據(jù)處理是數(shù)據(jù)分析必不可少的階段，數(shù)據(jù)處理的基本目的是從大量的數(shù)據(jù)和沒有規(guī)律的數(shù)據(jù)中提取出對解決問題有價(jià)值、有意義的數(shù)據(jù)。同時(shí)還需要處理好骯臟數(shù)據(jù)，從而凈化數(shù)據(jù)環(huán)境。這樣為數(shù)據(jù)分析做好鋪墊。

數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析主要是指運(yùn)用多種數(shù)據(jù)分析的方法與模型對處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行和研究，通過數(shù)據(jù)分析從中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)部關(guān)系和規(guī)律，掌握好這些關(guān)系和規(guī)律就能夠更好的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析工作。

數(shù)據(jù)分析的步驟其實(shí)還是比較簡單的，不過大家在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時(shí)候一定寧要注意上面提到的內(nèi)容，按照上面的內(nèi)容分步驟做，這樣才能夠在做數(shù)據(jù)分析的時(shí)候有一個(gè)清晰的大腦思路，同時(shí)還需要極強(qiáng)的耐心，最后還需要持之以恒。

二、數(shù)據(jù)分析師工作的主要內(nèi)容及所經(jīng)階段

【導(dǎo)讀】隨著社會(huì)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用越來越廣泛，隨之而來的是很多人意識到，互聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)行過程中，會(huì)產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)，而將這些數(shù)據(jù)通過整理分析后，可以應(yīng)用于商業(yè)與服務(wù)業(yè)，這是一個(gè)巨大的藍(lán)海。因此也就有了數(shù)據(jù)分析師這個(gè)崗位，那么數(shù)據(jù)分析師工作內(nèi)容是什么呢?今天小編就帶大家了解一下數(shù)據(jù)分析師工作的主要內(nèi)容及所經(jīng)階段，希望對大家有所幫助。

1.承認(rèn)業(yè)務(wù)需求

首要，數(shù)據(jù)分析師需求根據(jù)客戶的要求，承認(rèn)業(yè)務(wù)需求，然后指定將哪些數(shù)據(jù)作為分析輸入。這一進(jìn)程看似簡略，但是卻不行省掉。

在沒有搞清需求的情況下，你忙活了好幾天，還熬了幾個(gè)大夜，給甲方爸爸收拾出了蘋果手機(jī)商場的分析陳述，作用甲方爸爸告知你我賣的蘋果是用來吃的。

當(dāng)然，這也僅僅一個(gè)笑話，但細(xì)心承認(rèn)業(yè)務(wù)需求的確非常重要。假設(shè)甲方爸爸不滿意，到終究你一切的解說都是白搭的?！拔矣X得這樣的分析作用是有用的……”甲方爸爸冷冷一句：“我要我覺得，不要你覺得?！?/p>

2.收集數(shù)據(jù)

沒有數(shù)據(jù)怎樣分析呢?所以數(shù)據(jù)分析師需肄業(yè)會(huì)收集數(shù)據(jù)。

許多人關(guān)于收集數(shù)據(jù)的了解還逗留在在商場里拉人填信息上面。當(dāng)然，這也不失為一種方法。其實(shí)，數(shù)據(jù)的來歷有許多。這些數(shù)據(jù)有或許是來自傳感器(例如，交通攝像機(jī)、衛(wèi)星、記載設(shè)備，等)，也有或許是來自采訪記載、在線資源或閱覽文檔等等。想要獲取這些數(shù)據(jù)，我們還可以學(xué)習(xí)爬蟲技術(shù)來爬數(shù)據(jù)。

3.處理和組織數(shù)據(jù)

最初獲得的數(shù)據(jù)并不能直接運(yùn)用，有必要通過處理或組織后，數(shù)據(jù)分析師才干對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。明顯。面臨雜亂無章的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師也很難下手。這時(shí)，數(shù)據(jù)分析師就需求將數(shù)據(jù)以表格的方式放置內(nèi)行和列中，讓雜亂的數(shù)據(jù)變得簡略明晰，以便進(jìn)行進(jìn)一步分析。

4.收拾數(shù)據(jù)

以在商場找人填寫信息為例，許多人并不樂意填寫信息，即便他真的寫了，也有或許留下虛偽信息。相同，數(shù)據(jù)被處理或組織也很有或許導(dǎo)致數(shù)據(jù)不完整、重復(fù)或許差錯(cuò)等問題。

為了防止和糾正這些問題，我們需求對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行收拾。因此，我總結(jié)了一些可用于處理數(shù)據(jù)的方法：

(1)常見的解決方法包括記載匹配、辨認(rèn)不正確的數(shù)據(jù)、刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)和列切割等。

(2)將特定變量的總數(shù)與牢靠數(shù)字進(jìn)行比較，查找高于或低于預(yù)定閾值的反常數(shù)據(jù)。

(3)運(yùn)用反常值檢測的定量數(shù)據(jù)方法，消除或許輸入差錯(cuò)的數(shù)據(jù)。

(4)運(yùn)用文本數(shù)據(jù)拼寫查看器來削減差錯(cuò)鍵入的單詞數(shù)量。不過這一方法有一定的局限性，由于數(shù)據(jù)分析師很難判別單詞自身是否正確。

5.探求性分析數(shù)據(jù)

對數(shù)據(jù)進(jìn)行收拾后，數(shù)據(jù)分析師就可以對數(shù)據(jù)打開分析了。數(shù)據(jù)分析師可以運(yùn)用探求性數(shù)據(jù)分析的各種技術(shù)來開掘數(shù)據(jù)中包括的信息。分析數(shù)據(jù)的方法有許多，例如：

(1)生成描述性計(jì)算數(shù)據(jù)(例如平均值或中位數(shù))以協(xié)助了解數(shù)據(jù)。

(2)將數(shù)據(jù)可視化，然后更直觀地查詢數(shù)據(jù)。

探求的進(jìn)程或許會(huì)導(dǎo)致額外的數(shù)據(jù)被收拾或許其他的數(shù)據(jù)懇求。因此，3、4、5這三個(gè)進(jìn)程本質(zhì)上是可以迭代進(jìn)行的。

6.掌握建模和算法

小時(shí)分，我們常常這樣吐槽數(shù)學(xué)：“數(shù)學(xué)好有什么用，上街去買菜又不會(huì)用公式買。”買菜是用不到數(shù)學(xué)，但是數(shù)據(jù)分析用得到。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)分析師還需求將數(shù)學(xué)公式或模型運(yùn)用于數(shù)據(jù)，以便辨認(rèn)變量之間的聯(lián)絡(luò)(例如相關(guān)性或因果聯(lián)絡(luò))。一般來說，我們可以根據(jù)數(shù)據(jù)中的其他變量開發(fā)模型，以此點(diǎn)評數(shù)據(jù)中的特定變量。其間，參與過失取決于模型精度(即，數(shù)據(jù)=模型+差錯(cuò))。

所以，有一個(gè)好的數(shù)學(xué)功底，仍是很有協(xié)助滴~沒準(zhǔn)，你還可以用這一說法教育還在上學(xué)的小朋友，讓他們好好學(xué)數(shù)學(xué)，別再提“數(shù)學(xué)無用論”了。

以上就是小編今天給大家整理發(fā)送的關(guān)于數(shù)據(jù)分析師工作的主要內(nèi)容及所經(jīng)階段的相關(guān)內(nèi)容，希望對各位考生有所幫助，想知道更多關(guān)于數(shù)據(jù)分析師的基本要求有哪些，關(guān)注小編持續(xù)更新數(shù)據(jù)分析師崗位解析。

三、數(shù)據(jù)分析五大步驟

(一)問題識別

大數(shù)據(jù)分析的第一步是要清晰界定需要回答的問題。對問題的界定有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，一是清晰、二是符合現(xiàn)實(shí)。

(二)數(shù)據(jù)可行性論證

論證現(xiàn)有數(shù)據(jù)是否足夠豐富、準(zhǔn)確，以致可以為問題提供答案，是大數(shù)據(jù)分析的第二步，項(xiàng)目是否可行取決于這步的結(jié)論。

(三)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備環(huán)節(jié)需要梳理分析所需每個(gè)條目的數(shù)據(jù)，為下一步建立模型做好從充分預(yù)備。這種準(zhǔn)備可以分為數(shù)據(jù)的采集準(zhǔn)備和清洗整理準(zhǔn)備兩步。

(四)建立模型

大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目需要建立的模型可以分為兩類。對于這兩類模型，團(tuán)隊(duì)都需要在設(shè)立模型、論證模型的可靠性方面下功夫。

(五)評估結(jié)果

評估結(jié)果階段是要評估上述步驟得到的結(jié)果是否足夠嚴(yán)謹(jǐn)可靠，并確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果能夠有利于決策。評估結(jié)果包括定量評估和定性評估兩部分。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)可應(yīng)用于各行各業(yè)，將人們收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，實(shí)現(xiàn)資訊的有效利用。舉個(gè)本專業(yè)的例子，比如在奶牛基因?qū)用鎸ふ遗c產(chǎn)奶量相關(guān)的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進(jìn)行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由于數(shù)據(jù)量龐大，這就需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行分析比對，挖掘主效基因。

大數(shù)據(jù)的意義和前景

總的來說，大數(shù)據(jù)是對大量、動(dòng)態(tài)、能持續(xù)的數(shù)據(jù)，通過運(yùn)用新系統(tǒng)、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價(jià)值的東西。以前，面對龐大的數(shù)據(jù)，我們可能會(huì)一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質(zhì)，從而在科學(xué)工作中得到錯(cuò)誤的推斷，而大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，一切真相將會(huì)展現(xiàn)在我么面前。

大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)方法，不管是傳統(tǒng)的 OLAP技術(shù)還是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，都難以應(yīng)付大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。首先是執(zhí)行效率低。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都是基于集中式的底層軟件架構(gòu)開發(fā)，難以并行化，因而在處理 TB級以上數(shù)據(jù)的效率低。其次是數(shù)據(jù)分析精度難以隨著數(shù)據(jù)量提升而得到改進(jìn)，特別是難以應(yīng)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

在人類全部數(shù)字化數(shù)據(jù)中，僅有非常小的一部分(約占總數(shù)據(jù)量的1%)數(shù)值型數(shù)據(jù)得到了深入分析和挖掘(如回歸、分類、聚類)，大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對網(wǎng)頁索引、社交數(shù)據(jù)等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行了淺層分析(如排序)，占總量近60%的語音、圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還難以進(jìn)行有效的分析

鹵鵝

四、數(shù)據(jù)分析的步驟

數(shù)據(jù)化運(yùn)營（數(shù)據(jù)分析）具體落地到企業(yè)有這么五步：自上而下、數(shù)據(jù)閉環(huán)、搭建模型、數(shù)據(jù)分析、權(quán)限分配。我們具體看一下每一步應(yīng)該怎么做。

一、自上而下｜定義指標(biāo)庫，確定項(xiàng)目范圍

我舉一個(gè)O2O的例子，首先我們做自上而下的時(shí)候要知道公司內(nèi)部到底有哪些決策，老板、產(chǎn)品、運(yùn)營、培訓(xùn)、市場、招商、客戶，每一個(gè)部門崗位關(guān)心什么指標(biāo)呢~

我們做指標(biāo)之前要有一個(gè)目標(biāo)：提升運(yùn)營效率，降低運(yùn)營成本，簡單說四個(gè)字降本增效。老板關(guān)注的是利潤率問題，產(chǎn)品關(guān)注產(chǎn)品使用率、留存率等，運(yùn)營關(guān)注成本控制等等，將不同崗位人員所關(guān)注的指標(biāo)，都給梳理出來。

剛剛說的這塊的運(yùn)營概念是一個(gè)公司內(nèi)的大運(yùn)營概念，精細(xì)到運(yùn)營部門又會(huì)關(guān)注到什么指標(biāo)呢？比如說用戶的性別、年齡段、網(wǎng)站的訪問情況，訂單的變化情況、日留存、雙周留存，客戶為什么取消訂單、每次發(fā)放優(yōu)惠券所帶來的效果是怎么樣的等等可能在座的運(yùn)營人士關(guān)注這些運(yùn)營指標(biāo)。

二、數(shù)據(jù)閉環(huán)｜接入分析數(shù)據(jù)，整理數(shù)據(jù)

確定好指標(biāo)之后，要形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，把我們橫向的業(yè)務(wù)系統(tǒng)全部打通。比如說以某個(gè)知名互聯(lián)網(wǎng)公司為例，將交易系統(tǒng)、商家系統(tǒng)、客戶系統(tǒng)、會(huì)員系統(tǒng)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)全部打通，有時(shí)候把HR系統(tǒng)也打通了。很多時(shí)候銷售部門的數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)部門的數(shù)據(jù)總是有差異，很多公司都存在這種情況。數(shù)據(jù)閉環(huán)打通的其實(shí)不是一個(gè)系統(tǒng)，而是業(yè)務(wù)之間的壁壘，讓每一個(gè)部門之間溝通得更好。

除了內(nèi)部數(shù)據(jù)之外還有一些外部數(shù)據(jù)。如果大家做互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的工作，很多會(huì)在百度上投廣告、關(guān)注排名情況，我們應(yīng)該把這些數(shù)據(jù)全部都接入進(jìn)來，包括行業(yè)數(shù)據(jù)都囊括進(jìn)行做一些綜合性分析，做到數(shù)據(jù)閉環(huán)。

三、數(shù)據(jù)模型｜打通數(shù)據(jù)關(guān)系，搭建數(shù)據(jù)模型

模型搭建是準(zhǔn)備面粉的過程，我們把小麥給磨成面粉，最后用面粉做出蛋糕，蛋糕才是我們真正要吃的東西。搭建數(shù)據(jù)模型，從數(shù)據(jù)分析的視角，搭建很多數(shù)據(jù)模型，就是打通數(shù)據(jù)鏈條、打通數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

四、數(shù)據(jù)分析｜圍繞項(xiàng)目范圍，制作分析結(jié)果

數(shù)據(jù)分析我們怎么來做呢？比如說你想要看到不同地域下訂單的變化情況，只要把這個(gè)數(shù)據(jù)拖上來，就能夠很直觀就能看到全國各個(gè)不同區(qū)域的訂單的變化情況；做一個(gè)篩選，比如說全部各個(gè)區(qū)域訂單變化情況，其中有一個(gè)是川菜，就是這個(gè)菜系變化的情況。

五、權(quán)限分配｜根據(jù)用戶權(quán)限，分配數(shù)據(jù)資產(chǎn)

數(shù)據(jù)分析完成后，根據(jù)用戶權(quán)限分配數(shù)據(jù)資產(chǎn)，手機(jī)或者電腦都可以接收，并且自動(dòng)更新。

另外，業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營人員才是數(shù)據(jù)精細(xì)運(yùn)營的核心，因?yàn)榧夹g(shù)人員是很難了解得到具體業(yè)務(wù)的定義，我們常說要玩死一個(gè)IT很簡單，只需要不斷地給他提需求就行了。所以說只有業(yè)務(wù)人員才更能挖掘數(shù)據(jù)背后的隱藏價(jià)值。這個(gè)數(shù)據(jù)做出來之后，下一次還需要分析嗎？不需要了。因?yàn)槟惆阉械臄?shù)據(jù)已經(jīng)關(guān)聯(lián)好了，數(shù)據(jù)會(huì)自動(dòng)的更新，這就是圍繞我們項(xiàng)目范圍，制作分析結(jié)果。

我們強(qiáng)調(diào)業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營人員才是數(shù)據(jù)精細(xì)運(yùn)營的核心，因?yàn)榧夹g(shù)人員是很難了解得到具體業(yè)務(wù)的定義，我們常說要玩死一個(gè)IT很簡單，只需要不斷地給他提需求就行了。所以說只有業(yè)務(wù)人員才更能挖掘數(shù)據(jù)背后的隱藏價(jià)值。拆分對比效果如下：

多組數(shù)據(jù)圖的縱橫交錯(cuò)不利于數(shù)據(jù)分析，通過拆分對比，各組數(shù)據(jù)形式一目了然，并且高度交互，實(shí)現(xiàn)針對某個(gè)點(diǎn)顯示所有品類或時(shí)間的具體數(shù)據(jù)，高效獲取數(shù)據(jù)分析結(jié)果。?；鶊D＋鉆取可視化效果如下：

不僅可以看到數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)趨勢，還可以深入查看具體的流轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù)是哪些，精準(zhǔn)到每個(gè)點(diǎn)，以便業(yè)務(wù)人員對癥下藥，GIS地圖效果如下：

以上數(shù)據(jù)分析步驟、數(shù)據(jù)分析圖表都來自bdp商業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)哦~

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)分析的三個(gè)階段相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。