数据分析的七个主要步骤

数据分析的七个主要步骤

数据分析过程中的步骤,我们在开始做数据分析之前,我们应该先对它的分析步骤有一个了解。 

第 1 步:确定目标或提出问题

数据分析管道的第一步是确定目标。这些目标通常可能需要大量的数据收集和分析。

第 2 步:测量什么以及如何测量

测量通常是指分配数字以指示变量的不同值。

第 3 步:数据收集

一旦知道统计研究所需的数据类型,就可以确定数据是否可以从现有来源/数据库中收集。如果数据不足,就必须收集新数据。即使有现有数据,了解数据是如何收集的也很重要的。这将帮助了解甚至可以确定结果的普遍和局限性并进行适当的分析。 

拥有的数据越多,相关性就越好,构建更好的模型并找到更多可操作的见解对你来说很容易。尤其是来自更多样化来源的数据有助于更轻松地完成这项工作。

第 4 步:数据清理

数据分析管道中的另一个关键步骤是提高现有数据的数据质量。数据科学家经常纠正拼写错误,处理丢失的值和删除无用的信息。这是最关键的一步,因为垃圾数据可能产生不适当的结果,并误导业务。

第 5 步:汇总和可视化数据

探索性数据分析有助于更好地理解数据。因为一张图片胜过千言万语,因为很多人对图片的理解比一场演讲要好。同样,方差度量表示中心周围数据的分布。相关性是指两个变量相互同步移动的程度。

第 6 步:数据建模

现在构建将数据与业务成果相关联的模型并提出建议。这就是数据科学家的独特专业知识对业务成功的重要性所在。关联数据并构建预测业务成果的模型

第 7 步:优化和重复

数据分析是一个可重复的过程,有时会导致业务和数据价值链本身的持续改进。

作者:makemeanalyst

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