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數據分析的過程包括哪些步驟?

大家都知道大數據的好處。說白了,大數據可以為公司的未來提供發展方向。使用大數據離不開數據分析。壹般來說,數據分析需要壹定的步驟,主要包括四個相對獨立又相互聯系的過程,即設計數據分析方案、數據采集、數據處理與呈現、數據分析。

設計數據分析方案

眾所周知,凡事必有目的,數據分析也不例外。設計數據分析方案就是要明確分析的目的和內容。在進行數據分析之前,只有明確數據分析的目的,才不會走錯方向,否則得出的數據沒有指導意義,甚至可能會讓決策者走彎路,不僅浪費時間,嚴重時還會讓公司決策失誤。

當被分析數據的目的明確後,就需要分解成幾個不同的分析點。只有分析的目的明確了,才能確定分析的內容。明確數據分析目的的內容也是保證數據分析過程有效的前提,數據分析方案可以為數據的收集、處理和分析提供明確的方向。根據數據分析的目的和內容,制定實施計劃,以確定分析對象、分析方法、分析周期和預算,使數據分析的結果滿足本次分析的目的。這樣才能設計出合適的分析方案。

數據收集

數據收集是根據確定的數據分析內容,收集相關數據的過程,為數據分析提供素材和依據。數據采集主要采集兩種數據,壹種是指可以直接獲取的數據,壹種是經過處理後獲取的數據。做好數據收集工作,是為數據分析提供堅實的基礎。

數據處理

數據處理是指對收集到的數據進行加工整理,形成合適的數據分析風格和圖表。數據處理是數據分析必不可少的階段,數據處理的基本目的是從大量的數據和不規則的數據中提取有價值、有意義的數據來解決問題。同時,還需要對臟數據進行處理,凈化數據環境。這為數據分析鋪平了道路。

數據分析

數據分析主要是指運用各種數據分析方法和模型對處理後的數據進行研究。通過數據分析,我們可以發現數據的內在聯系和規律,掌握這些聯系和規律,我們就可以更好地分析數據。

數據分析的步驟其實是比較簡單的,但是大家在做數據分析的時候要註意上述內容,循序漸進的去做,這樣才能在做數據分析的時候有壹個清晰的大腦思維,最後也需要極大的耐心和毅力。

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