什麼是數據分析的第一部

❶ 數據分析的流程是什麼

1、明確分析的目的，提出問題。只有弄清楚了分析的目的是什麼，才能准確定位分析因子，提出有價值的問題，提供清晰的指引方向。
2、數據採集。收集原始數據，數據來源可能是豐富多樣的，一般有資料庫、互聯網、市場調查等。具體辦法可以通過加入“埋點”代碼，或者使用第三方的數據統計工具。

3、數據處理。對收集到的原始數據進行數據加工，主要包括數據清洗、數據分組、數據檢索、數據抽取等處理方法。

4、數據探索。通過探索式分析檢驗假設值的形成方式，在數據之中發現新的特徵，對整個數據集有個全面認識，以便後續選擇何種分析策略。

5、分析數據。數據整理完畢，就要對數據進行綜合分析和相關分析，需要對產品、業務、技術等了如指掌才行，常常用到分類、聚合等數據挖掘演算法。Excel是最簡單的數據分析工具，專業數據分析工具有R語言、Python等。

6、得到可視化結果。藉助可視化數據，能有效直觀地表述想要呈現的信息、觀點和建議，比如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕累托圖等，同時也可以使用報告等形式與他人交流。

❷ 數據分析的七個關鍵步驟

數據分析的七個關鍵步驟

獨自工作，將深奧的公式應用於大量的數據搜索從而得到有用的見解。但這還僅僅是一個過程中的一個步驟。數據分析本身不是目標，目標是使業務能夠做出更好的決策。數據科學家必須構建產品，讓組織中的每個人更好地使用數據,，使每個部門和各級都能用數據驅動決策。

數據價值鏈是對自動收集產品，清洗和分析數據的捕獲，通過儀錶板或報告來提供信息和預測。自動化進行分析，而且數據科學家可以在改進工作與業務模型，提高預測精度。

雖然每個公司創建數據產品針對自己的需求和目標，但是總體的步驟和目標是一致的：

1．決定目標：數據價值鏈的第一步必須先有數據，然後業務部門已經決定數據科學團隊的目標。這些目標通常需要進行大量的數據收集和分析。因為我們正在研究數據驅動決策，我們需要一個可衡量的方式知道業務正向著目標前進。關鍵指標或性能指標必須及早發現。

2．確定業務標桿：業務應該做出改變來改善關鍵指標從而達到它們的目標。如果沒有什麼可以改變，就不可能有進步,，論多少數據被收集和分析。確定目標、指標在項目早期為項目提供了方向，避免無意義的數據分析。例如，目標是提高客戶留存率，其中一個指標可以為客戶更新他們的訂閱率，業務可以通過更新頁面的設計，時間和內容來設置提醒郵件和做特別促銷活動。

3．數據收集：撒一張數據的大網，更多數據，特別是數據從不同渠道找到更好的相關性，建立更好的模型，找到更多可行的見解。大數據經濟意味著個人記錄往往是無用的，在每個記錄可供分析才可以提供真正的價值。公司密切檢測他們的網站來跟蹤用戶點擊和滑鼠移動，通過射頻識別（RFID）技術來跟蹤他們行動的方式等等。

4．數據清洗：數據分析的第一步是提高數據質量。數據科學家處理正確的拼寫錯誤，處理缺失數據和清除無意義的信息。在數據價值鏈中這是最關鍵的步驟，即使最好的數據值分析如果有垃圾數據這將會產生錯誤結果和誤導。不止一個公司驚奇地發現，很大一部分客戶住在斯克內克塔迪(美國城市)，紐約，和小鎮的人口不到70000人等等。然而，斯克內克塔迪郵政編碼12345，所以不成比例地出現在幾乎每一個客戶檔案資料庫由於消費者往往不願真實填入他們的在線表單。分析這些數據將導致錯誤的結論，除非數據分析師採取措施驗證從而得到的是干凈的數據。。這通常意味著自動化的過程，但這並不意味著人類無法參與其中。

5．數據建模：數據科學家構建模型，關聯數據與業務成果和提出建議並確定關於業務價值的變化這是其中的第一步。這就是數據科學家成為關鍵業務的獨特專長，通過數據，建立模型，預測業務成果。數據科學家必須有一個強大的統計和機器學習的背景來構建科學精確的模型和避免毫無意義的相關性陷阱和模型依賴於現有的數據，他們的未來預測是無用的。但統計背景是不夠的，數據科學家需要更好了解業務，他們將能夠識別數學模型的結果是否有意義的有價值的。

6．數據科學團隊：數據科學家是出了名的難以僱用，這是一個好主意來構建一個數據科學團隊通過那些有一個高級學位統計關注數據建模和預測，而團隊的其他人，合格的基礎設施工程師，軟體開發人員和ETL 專家，建立必要的數據收集基礎設施、數據管道和數據產品，使數據通過報告和儀表盤來顯示結果和業務模型。這些團隊通常使用大規模數據分析平台Hadoop自動化數據收集和分析和運行整個過程來作為一個產品。

7．優化和重復：數據價值鏈是一個可重復的過程，通過連續改進價值鏈的業務和數據本身。基於模型的結果，企業將通過數據科學團隊測量的結果來驅動業務。在結果的基礎上，企業可以決定進一步行動通過數據科學團隊提高其數據收集、數據清理和數據模型。如果企業對於重復這個過程越快，就越早能走向正確的方向，從而得到數據價值。理想情況下，多次迭代後，模型將生成准確的預測，業務將達到預定義的目標，數據價值鏈的結果將用於監測和報告，人人都搬來解決下一個商業挑戰。

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❸ 數據分析包含哪幾個步驟，主要內容是什麼

【導讀】隨著大數據，人工智慧化的普及，a幫助我們解決了很多問題，其主要表現在大數據分析上，那麼數據分析包含哪幾個步驟，主要內容是什麼呢?為了幫助大家更好的了解數據分析過程，下面是小編整理的數據分析過程主要有下面6個步驟，一起來看看吧!

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❹ 什麼是調查數據整理的第一步

1、選擇調研課題。 選題，即選擇調查、分析的內容、對象和角度。選題是調查分析的第一個環節，也是非常重要的環節。選題如同生產者確定產品計劃，如果不確定品種、性能、規格、型號，就不清楚原材料、工藝、技術、設備、投資方向等生產要素。同理，不確定選題，就不能確定需要哪些資料，用什麼方法整理、加工這些資料，分析方向和角度是什麼。
2、收集調查資料。選題確定之後，就要根據研究對象和分析內容來收集相關資料了。資料主要來自工作崗位的原始數據記錄，除了這部分資料外，還可以通過本單位資料室、上級主管部門、行業協會、媒體或其他渠道，收集與調查分析主題相關的數據資料。

3、加工、整理數據。加工、整理調查資料，特別是數據資料，是調查分析產品從原材料到半成品的關鍵步驟，也是從半成品到成品的關鍵鋪墊。第一步：數據分組整理，「單元」歸納描述。即根據數據素材的構成情況、分析視角（選題）及信息需求對資料進行分組整理； 第二步：選擇分析方法，具體加工計算。在完成了數據分組整理，「單元」歸納描述之後，按照分析研究角度，選擇專業的分析方法，對分析指標進行加工、計算。

4、補充相關素材。 通過對數據的整理、加工、會得到初步的研究印象和結論，為了支撐、印證這些印象和初步觀點，還要搜集一些必要的補充素材：企業生產經營的相關數據或信息，如市場佔有率、訂單、決策記錄（會議、總結、簡報、銷售方案、管理制度等）；宏觀經濟形勢信息；行業情況信息；相關層面的群體反映等。

5、梳理報告思路。根據對數據及其他資料的加工、整理情況，和相關補充素材所反饋的各種信息，圍繞研究主題，對報告思路進行梳理，對研究觀點和結論進行歸納。如：分析對象運行的趨勢、特點是什麼？需要從幾個方面來描述「情況」？現象背後的原因是什麼？經驗、啟示、教訓是什麼？對策和建議是什麼等等。

6、籌劃文章結構。文章的結構，就是調查報告的布局和組合。其要素是：層次、段落、過渡、照應、開頭、結尾。當您把報告思路梳理清楚之後（有時在梳理過程中），就要籌劃文章結構了。其籌劃原則應該是：主題突出、層次清晰、條貫有序、布局得體。

❺ 數據分析的步驟是什麼

1.問題定義
比較典型的場景是我們需要針對企業的數據進行分析，比如公司通常會有銷售數據、用戶數據、運營數據、產品生產數據……你需要從這些數據里獲得哪些有用的信息，對策略的制定進行指導呢？又比如你需要做的是一份市場調研或者行業分析，那麼你需要知道你需要獲得關於這個行業的哪些信息。
首先你需要確定去分析的問題是什麼？你想得出哪些結論？
比如某地區空氣質量變化的趨勢是什麼？
王者榮耀玩家的用戶畫像是什麼樣的？經常消費的是那類人？
影響公司銷售額增長的關鍵因素是什麼？
生產環節中影響產能和質量的核心指標是什麼？
如何對分析用戶畫像並進行精準營銷？
如何基於歷史數據預測未來某個階段用戶行為？
這些問題可能來源於你已有的經驗和知識。比如你已經知道每周的不同時間用戶購買量不一樣，那麼你可以通過分析得出銷量和時間的精確關系，從而精準備貨。又比如你知道北京最近幾年的空氣質量是在變壞的，可能的因素是工廠排放、沙塵暴、居民排放、天氣因素等，那麼在定義問題的時候你就需要想清楚，需要針對哪些因素進行重點分析。
有些問題則並不清晰，比如在生產環節中，影響質量的核心指標是什麼，是原材料？設備水平？工人水平？天氣情況？某個環節工藝的復雜度？某項操作的重復次數？……這些可能並不明顯，或者你是涉足新的領域，並沒有非常專業的知識，那麼你可能需要定義的問題就需要更加寬泛，涵蓋更多的可能性。
問題的定義可能需要你去了解業務的核心知識，並從中獲得一些可以幫助你進行分析的經驗。從某種程度上說，這也是我們經常提到的數據思維。數據分析很多時候可以幫助你發現我們不容易發現的相關性，但對問題的精確定義，可以從很大程度上提升數據分析的效率。
如何更好地定義問題？
這就需要你在長期的訓練中找到對數據的感覺，開始的時候你拿到特別大的數據，有非常多的欄位，可能會很懵逼，到底應該從什麼地方下手呢？
但如果有一些經驗就會好很多。比如，你要研究影響跑步運動員速度的身體因素，那麼我們可能會去研究運動員的身高、腿長、體重、甚至心率、血壓、臂長，而不太會去研究運動員的腋毛長度，這是基於我們已有的知識。又比如我們要分析影響一個地方房價的因素，那麼我們可能會有一些通用的常識，比如城市人口、地理位置、GDP、地價、物價水平，更深入的可能會有產業格局、文化狀態、氣候情況等等，但一般我們不會去研究城市的女孩長相，美女佔比。
所以當你分析的問題多了之後，你就會有一些自己對數據的敏感度，從而養成用數據分析、用數據說話的習慣。這個時候你甚至可以基於一些數據，根據自己的經驗做出初步的判斷和預測（當然是不能取代完整樣本的精準預測），這個時候，你就基本擁有數據思維了。

2.數據獲取
有了具體的問題，你就需要獲取相關的數據了。比如你要探究北京空氣質量變化的趨勢，你可能就需要收集北京最近幾年的空氣質量數據、天氣數據，甚至工廠數據、氣體排放數據、重要日程數據等等。如果你要分析影響公司銷售的關鍵因素，你就需要調用公司的歷史銷售數據、用戶畫像數據、廣告投放數據等。
數據的獲取方式有多種。
一是公司的銷售、用戶數據，可以直接從企業資料庫調取，所以你需要SQL技能去完成數據提取等的資料庫管理工作。比如你可以根據你的需要提取2017年所有的銷售數據、提取今年銷量最大的50件商品的數據、提取上海、廣東地區用戶的消費數據……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。
第二種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。當然這種方式也有一些缺陷，通常數據會發布的比較滯後，但通常因為客觀性、權威性，仍然具有很大的價值。
第三種是編寫網頁爬蟲，去收集互聯網上的數據。比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析，這算是非常靠譜的市場調研、競品分析的方式了。
當然，比較BUG的一點是，你通常並不能夠獲得所有你需要的數據，這對你的分析結果是有一定影響的，但不不影響的是，你通過有限的可獲取的數據，提取更多有用的信息。

3.數據預處理
現實世界中數據大體上都是不完整，不一致的臟數據，無法直接進行數據分析，或分析結果差強人意。數據預處理有多種方法：數據清理，數據集成，數據變換，數據歸約等。把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
比如空氣質量的數據，其中有很多天的數據由於設備的原因是沒有監測到的，有一些數據是記錄重復的，還有一些數據是設備故障時監測無效的。
那麼我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺數據，我們是直接去掉這條數據，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。
當然在這里我們還可能會有數據的分組、基本描述統計量的計算、基本統計圖形的繪制、數據取值的轉換、數據的正態化處理等，能夠幫助我們掌握數據的分布特徵，是進一步深入分析和建模的基礎。

4.數據分析與建模
在這個部分需要了解基本的數據分析方法、數據挖掘演算法，了解不同方法適用的場景和適合的問題。分析時應切忌濫用和誤用統計分析方法。濫用和誤用統計分析方法主要是由於對方法能解決哪類問題、方法適用的前提、方法對數據的要求不清等原因造成的。
另外，選擇幾種統計分析方法對數據進行探索性的反復分析也是極為重要的。每一種統計分析方法都有自己的特點和局限，因此，一般需要選擇幾種方法反復印證分析，僅依據一種分析方法的結果就斷然下結論是不科學的。
比如你發現在一定條件下，銷量和價格是正比關系，那麼你可以據此建立一個線性回歸模型，你發現價格和廣告是非線性關系，你可以先建立一個邏輯回歸模型來進行分析。
一般情況下，回歸分析的方法可以滿足很大一部分的分析需求，當然你也可以了解一些數據挖掘的演算法、特徵提取的方法來優化自己的模型，獲得更好地結果。

5.數據可視化及數據報告的撰寫
分析結果最直接的結果是統計量的描述和統計量的展示。
比如我們通過數據的分布發現數據分析工資最高的5個城市，目前各種語言的流行度排行榜，近幾年北京空氣質量的變化趨勢，避孕套消費的地區分布……這些都是我們通過簡單數據分析與可視化就可以展現出的結果。
另外一些則需要深入探究內部的關系，比如影響產品質量最關鍵的幾個指標，你需要對不同指標與產品質量進行相關性分析之後才能得出正確結論。又比如你需要預測未來某個時間段的產品銷量，則需要你對歷史數據進行建模和分析，才能對未來的情況有更精準的預測。
數據分析報告不僅是分析結果的直接呈現，還是對相關情況的一個全面的認識。我們經常看到一些行業分析報告從不同角度、深入淺析地剖析各種關系。所以你需要一個講故事的邏輯，如何從一個宏觀的問題，深入、細化到問題內部的方方面面，得出令人信服的結果，這需要從實踐中不斷訓練。

數據分析的一般流程總的來說就是這幾個步驟：問題定義、數據獲取、數據預處理、數據分析與建模、數據可視化與數據報告的撰寫。