『壹』 數據分析的前期准備有哪些
（1）數據清理：數據清理是數據准備過程中最花費時間、最乏味，但也是最重要的步驟。該步驟可以有效減少學習過程中可能出現相互矛盾情況的問題。初始獲得的數據主要有以下幾種情況需要處理：含雜訊數據、錯誤數據、缺失數據、冗餘數據。
（2）數據集成：數據集成是一種將多個數據源中的數據（資料庫、數據立方體或一般文件）結合起來存放到一個一致的數據存儲(如數據倉庫)中的一種技術和過程。由於不同學科方面的數據集成涉及到不同的理論依據和規則，因此，數據集成可以說是數據預處理中比較困難的一個步驟。目前通常採用聯邦式、基於中間件模型和數據倉庫等方法來構造集成的系統，這些技術在不同的著重點和應用上解決數據共享和為企業提供決策支持。
（3）數據轉換：數據變換是採用線性或非線性的數學變換方法將多維數據壓縮成較少維數的數據，消除它們在空間、屬性、時間及精度等特徵表現的差異。這類方法雖然對原始數據通常都是有損的，但其結果往往具有更大的實用性。數據轉換的方法有數據平滑、數據聚集、數據概化、數據規范化、屬性構造等。
（4）數據歸約：數據經過去噪處理後，需根據相關要求對數據的屬性進行相應處理。數據規約就是在減少數據存儲空間的同時盡可能保證數據的完整性，獲得比原始數據小得多的數據，並將數據以合乎要求的方式表示。數據歸約方法主要有：數據立方體聚集、維規約、數據壓縮、數值壓縮、離散化和概念分層。
『貳』 零基礎學習數據分析要做哪些准備
1.統計學相關知識統計學是數據分析的基礎，因為數據分析需要對大量數據進行統計分析，大家可以通過對統計學的學習，培養數據分析最基本的一些邏輯思維。
2. EXCEL
不要小看EXCEL，它可是最初級的數據分析工具，在處理的數據量不是很大時，EXCEL完全可以勝任。而且大家都有一定基礎，平時工作中也經常用，學習起來應該很容易，重點應該加強對於各類函數以及EXCEL數據可視化的學習。
3.代碼語言的了解
數據分析需要使用的工具很多，例如python、SQL等，這些都需要強大的代碼知識做支撐，所以有想學習數據分析的小夥伴可以在學習之前初步對代碼有一個了解，這樣不至於真正學習起來手足無措。
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