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

發(fā)布時間：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于數(shù)據(jù)分析的三個階段的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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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)分析的三個階段（數(shù)據(jù)分析的三個階段包括）

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個既相對獨立又互有聯(lián)系的過程，分別是：設計數(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個步驟。

設計數(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，設計數(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，才不會走錯方向，否則得到的數(shù)據(jù)沒有指導意義，甚至可能將決策者帶進彎路，不但浪費時間，嚴重時容易使公司決策失誤。

當分析的數(shù)據(jù)目的明確后，就需要把他分解成若干個不同的分析要點，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)分析進行實施計劃，這樣就能確定分析對象、分析方法、分析周期及預算，保證數(shù)據(jù)分析的結(jié)果符合此次分析目的。這樣才能夠設計出合適的分析方案。

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)分析提供一個堅實的基礎。

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

數(shù)據(jù)分析的步驟其實還是比較簡單的，不過大家在進行數(shù)據(jù)分析的時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)分析的時候有一個清晰的大腦思路，同時還需要極強的耐心，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

【導讀】隨著社會的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)的應用越來越廣泛，隨之而來的是很多人意識到，互聯(lián)網(wǎng)的運行過程中，會產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)，而將這些數(shù)據(jù)通過整理分析后，可以應用于商業(yè)與服務業(yè)，這是一個巨大的藍海。因此也就有了數(shù)據(jù)分析師這個崗位，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.承認業(yè)務需求

首要，數(shù)據(jù)分析師需求根據(jù)客戶的要求，承認業(yè)務需求，然后指定將哪些數(shù)據(jù)作為分析輸入。這一進程看似簡略，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，還熬了幾個大夜，給甲方爸爸收拾出了蘋果手機商場的分析陳述，作用甲方爸爸告知你我賣的蘋果是用來吃的。

當然，這也僅僅一個笑話，但細心承認業(yè)務需求的確非常重要。假設甲方爸爸不滿意，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)會收集數(shù)據(jù)。

許多人關于收集數(shù)據(jù)的了解還逗留在在商場里拉人填信息上面。當然，這也不失為一種方法。其實，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、衛(wèi)星、記載設備，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)，我們還可以學習爬蟲技術來爬數(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，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，以便進行進一步分析。

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致數(shù)據(jù)不完整、重復或許差錯等問題。

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、辨認不正確的數(shù)據(jù)、刪除重復的數(shù)據(jù)和列切割等。

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

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

(4)運用文本數(shù)據(jù)拼寫查看器來削減差錯鍵入的單詞數(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)分析師可以運用探求性數(shù)據(jù)分析的各種技術來開掘數(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)。

探求的進程或許會導致額外的數(shù)據(jù)被收拾或許其他的數(shù)據(jù)懇求。因此，3、4、5這三個進程本質(zhì)上是可以迭代進行的。

6.掌握建模和算法

小時分，我們常常這樣吐槽數(shù)學：“數(shù)學好有什么用，上街去買菜又不會用公式買?！辟I菜是用不到數(shù)學，但是數(shù)據(jù)分析用得到。

在進行數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)分析師還需求將數(shù)學公式或模型運用于數(shù)據(jù)，以便辨認變量之間的聯(lián)絡(例如相關性或因果聯(lián)絡)。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)。

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

以上就是小編今天給大家整理發(fā)送的關于數(shù)據(jù)分析師工作的主要內(nèi)容及所經(jīng)階段的相關內(nèi)容，希望對各位考生有所幫助，想知道更多關于數(shù)據(jù)分析師的基本要求有哪些，關注小編持續(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標準，一是清晰、二是符合現(xiàn)實。

(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，項目是否可行取決于這步的結(jié)論。

(三)數(shù)據(jù)準備

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

(四)建立模型

大數(shù)據(jù)分析項目需要建立的模型可以分為兩類。對于這兩類模型，團隊都需要在設立模型、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)果是否足夠嚴謹可靠，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)的應用

大數(shù)據(jù)可應用于各行各業(yè)，將人們收集到的龐大數(shù)據(jù)進行分析整理，實現(xiàn)資訊的有效利用。舉個本專業(yè)的例子，比如在奶牛基因?qū)用鎸ふ遗c產(chǎn)奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，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，進行分析比對，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、動態(tài)、能持續(xù)的數(shù)據(jù)，通過運用新系統(tǒng)、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數(shù)據(jù)，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質(zhì)，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數(shù)據(jù)時代的來臨，一切真相將會展現(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技術還是數(shù)據(jù)挖掘技術，都難以應付大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。首先是執(zhí)行效率低。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術都是基于集中式的底層軟件架構開發(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，特別是難以應對非結(jié)構化數(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)構化數(shù)據(jù)進行了淺層分析(如排序)，占總量近60%的語音、圖片、視頻等非結(jié)構化數(shù)據(jù)還難以進行有效的分析

鹵鵝

四、數(shù)據(jù)分析的步驟

數(shù)據(jù)化運營（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、權限分配。我們具體看一下每一步應該怎么做。

一、自上而下｜定義指標庫，確定項目范圍

我舉一個O2O的例子，首先我們做自上而下的時候要知道公司內(nèi)部到底有哪些決策，老板、產(chǎn)品、運營、培訓、市場、招商、客戶，每一個部門崗位關心什么指標呢~

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

剛剛說的這塊的運營概念是一個公司內(nèi)的大運營概念，精細到運營部門又會關注到什么指標呢？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營人士關注這些運營指標。

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

確定好指標之后，要形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，把我們橫向的業(yè)務系統(tǒng)全部打通。比如說以某個知名互聯(lián)網(wǎng)公司為例，將交易系統(tǒng)、商家系統(tǒng)、客戶系統(tǒng)、會員系統(tǒng)、財務系統(tǒng)全部打通，有時候把HR系統(tǒng)也打通了。很多時候銷售部門的數(shù)據(jù)和財務部門的數(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)打通的其實不是一個系統(tǒng)，而是業(yè)務之間的壁壘，讓每一個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)相關的工作，很多會在百度上投廣告、關注排名情況，我們應該把這些數(shù)據(jù)全部都接入進來，包括行業(yè)數(shù)據(jù)都囊括進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)關系，搭建數(shù)據(jù)模型

模型搭建是準備面粉的過程，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)之間的關系。

四、數(shù)據(jù)分析｜圍繞項目范圍，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，只要把這個數(shù)據(jù)拖上來，就能夠很直觀就能看到全國各個不同區(qū)域的訂單的變化情況；做一個篩選，比如說全部各個區(qū)域訂單變化情況，其中有一個是川菜，就是這個菜系變化的情況。

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

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

另外，業(yè)務人員和運營人員才是數(shù)據(jù)精細運營的核心，因為技術人員是很難了解得到具體業(yè)務的定義，我們常說要玩死一個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)務人員才更能挖掘數(shù)據(jù)背后的隱藏價值。這個數(shù)據(jù)做出來之后，下一次還需要分析嗎？不需要了。因為你把所有的數(shù)據(jù)已經(jīng)關聯(lián)好了，數(shù)據(jù)會自動的更新，這就是圍繞我們項目范圍，制作分析結(jié)果。

我們強調(diào)業(yè)務人員和運營人員才是數(shù)據(jù)精細運營的核心，因為技術人員是很難了解得到具體業(yè)務的定義，我們常說要玩死一個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)務人員才更能挖掘數(shù)據(jù)背后的隱藏價值。拆分對比效果如下：

多組數(shù)據(jù)圖的縱橫交錯不利于數(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，實現(xiàn)針對某個點顯示所有品類或時間的具體數(shù)據(jù)，高效獲取數(shù)據(jù)分析結(jié)果。桑基圖＋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，精準到每個點，以便業(yè)務人員對癥下藥，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)平臺哦~

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