数据分析的 5 个核心活动

数据分析的 5 个核心活动

数据分析是一个迭代过程。此过程适用于分析的所有步骤,可以将其视为本轮。现在的问题是什么是本轮?本轮是一个小圆,其中心围绕着一个大圆的圆周运动。一些数据分析似乎是固定的和线性的。一个例子可能是嵌入到各种软件平台(包括应用程序)中的算法。然而,这些算法是最终的数据分析产品,它们是从开发和改进数据分析的非线性工作中产生的,以便它可以被“算法化”。

一项研究包括;

  • 假设或问题的发展
  • 数据收集过程(或研究方案)的设计
  • 数据的收集
  • 以及数据的分析和解释。

因为数据分析假定已经收集了数据,所以它包括问题的发展和细化以及分析和解释数据的过程。需要注意的是,虽然数据分析通常在没有进行研究的情况下进行,但它也可以作为研究的一个组成部分进行。

数据分析有5个核心活动:

1. 陈述和提炼问题

2. 探索数据

3. 建立正式的统计模型

4. 解释结果

5. 交流结果

这 5 种活动可以在任何时间点发生;例如,你可以在一天内完成所有这 5 项活动。有时,由于项目非常大,你可能会通过几个月的时间来进行。但首先了解用于处理这些活动的总体框架是很重要的。

尽管在进行数据分析时您可能会从事许多不同类型的活动,但整个过程的每个方面都可以通过一个称为“数据分析本轮”的交互过程来处理。更具体地说,对于五项核心活动中的每一项,您都必须执行以下步骤:

第 1 步:设定期望

首先设定一个期望。这是你分析的首要任务。

第 2 步:测试期望:

然后收集信息或数据,根据您的期望比较数据,如果期望匹配就很好,如果不匹配,则执行第 3 步。

第 3 步:调整期望:

修改您的期望或修复数据,以便您的数据和您的期望相匹配。

迭代这个 3 步过程就是我们所说的“数据分析周期”。当经历分析的每个阶段时,您将需要经历本轮以不断完善您的问题、探索性数据分析、正式模型、解释和交流。

作者:makemeanalyst

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