数据分析的五个步骤

1. 数据分析的五个步骤

我们将数据分析过程组织为五个步骤：提问、整理、探索、得出结论和传达结果。以下是关键要点的概述，但你可以选择跳过。我们将在后面的部分中演练每一步，所以你将很快熟悉整个过程。
  
 第 1 步：提问
   你要么获取一批数据，然后根据它提问，要么先提问，然后根据问题收集数据。在这两种情况下，好的问题可以帮助你将精力集中在数据的相关部分，并帮助你得出有洞察力的分析。
  
 第 2 步：整理数据
   你通过三步来获得所需的数据：收集，评估，清理。你收集所需的数据来回答你的问题，评估你的数据来识别数据质量或结构中的任何问题，并通过修改、替换或删除数据来清理数据，以确保你的数据集具有最高质量和尽可能结构化。
  
 第 3 步：执行 EDA（探索性数据分析）
   你可以探索并扩充数据，以最大限度地发挥你的数据分析、可视化和模型构建的潜力。探索数据涉及在数据中查找模式，可视化数据中的关系，并对你正在使用的数据建立直觉。经过探索后，你可以删除异常值，并从数据中创建更好的特征，这称为特征工程。
  
 第 4 步：得出结论（或甚至是做出预测）
   这一步通常使用机器学习或推理性统计来完成，不在本课程范围内，本课的重点是使用描述性统计得出结论。
  
 第 5 步：传达结果
   你通常需要证明你发现的见解及传达意义。或者，如果你的最终目标是构建系统，则通常需要分享构建的结果，解释你得出设计结论的方式，并报告该系统的性能。传达结果的方法有多种：报告、幻灯片、博客帖子、电子邮件、演示文稿，甚至对话。数据可视化总会给你呈现很大的价值。

2. 数据分析的四个步骤

数据分析的四个步骤为：识别需求、收集数据、分析数据、过程改进。
1、识别需求

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。

识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。
2、收集数据

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。
3、分析数据

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息。
通常用方法有：
老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；
新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。
4、过程改进

数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
一是提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；
二是信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；
三是收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；
四是数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；务实数据分析所需资源是否得到保障。

3. 数据分析的步骤

通过《基础数据采集》的学习，帮助学员了解数据采集的意义、方法、步骤、原则、熟悉市场、运营、产品数据采集，熟悉并掌握常用数据采集渠道，常用数据采集工具。能够独立完成电子商务市场、运营、产品数据采集。

4. 数据分析有哪些步骤?

1.分析设计
首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导。
2.数据收集
数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里的数据包括一手数据与二手数据，一手数据主要指可直接获取的数据。
3.数据处理
数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。
4.数据分析
数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。在确定数据分析思路阶段，数据分析师就应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。到了这个阶段，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。
5.数据展现
通过数据分析，隐藏在数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，那么通过什么方式展现出这些关系和规律，才能让别人一目了然呢?一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，即用图表说话。
6. 报告撰写
数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。

5. 数据分析的步骤都有什么？

就目前而言，人们通过网络了解数据分析已经知道了数据分析的好处了大数据的好处就是数据分析的使用能够为企业的决策和未来提供发展方向。很多人看到了这一点就开始研究数据分析，而数据分析师需要一定的步骤，那么大家知道不知道数据分析的步骤是什么呢？一般来说，数据分析有4个过程，这4个过程就是设计数据分析方案、数据挖掘、数据处理及呈现和数据分析。
首先给大家说一下数据分析中的设计数据分析方案，在数据分析之前，我们一定要定一个数据设计方案，有一个明确的目的以及内容，才能够在数据分析是的时候具有方向性。如果没有目标，那么分析的数据就显得杂乱无章。很可能把别人带进坑了，这样做不但会浪费时间，而且对公司没有一点好处。当数据分析的目的明确以后，我们可以把要分析的东西分解成小的任务，只有明确了数据分析的目的以后才能够确定分析内容，我们把小任务明确出来，这样才能够为后续的数据挖掘、数据分析、数据处理及数据呈现做好准备。同时我们需要对数据设计方案的计划时间，这样才能够保证数据分析的效率。
然后给大家说一下数据挖掘，一般来说，数据挖掘就是数据收集，收集到好的数据此能够给数据分析带来很大的便利。在收集数据的过程中，好的数据就能够为数据分析提供很好的素材和依据。数据分析中一般有两种数据，第一种就是直接获得的数据，也就是第一手数据，另外一种就是加工后的数据，也就是第二手数据，做好数据收集工作就能够对数据分析提供坚实的基础。
接着说数据处理，所谓数据处理就是对收集到的数据进行加工整理，从而形成适合数据分析的格式，由此可见，数据分析是数据分析必不可少的步骤，数据处理就是为了从大量的数据以及没有规律的数据中提出有价值的数据，当然，还需要处理掉肮脏数据，为数据分析做好准备。
最后要说的就是数据分析工作了，数据分析是整个数据分析工作中最重要的一个步骤。数据分析其实就是使用多种数据分析方法以及数据分析工具进行对数据的分析，通过研究数据发现之间的规律，并通过这些规矩进行发现自身的问题以及对未来的预测。
数据分析的步骤就是上面提到的内容，大家在数据分析的时候还需要按照上面提到的顺序进行分析数据，只有这样做才能够在数据分析的过程中有一个清晰明了的思路。希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。

6. 数据分析的步骤有哪些

数据分析的步骤有哪些
数据分析有极广泛的应用范围，这是一个扫盲贴。典型的数据分析可能包含以下三个步：   1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。   2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。   3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析过程实施   数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。   一、识别信息需求   识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。   二、收集数据   有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：   ①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；   ②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；   ③记录表应便于使用；   ④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。   三、分析数据   分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：   老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；   新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；   四、数据分析过程的改进   数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：   ①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；   ②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；   ③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；   ④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；   ⑤数据分析所需资源是否得到保障。
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7. 数据分析有什么步骤?

数据分析的精髓在于分析的思维，所以在分析之前需要明确分析的目的是什么以及分析的思路是什么，这个可以用到5h1w进行拓展自己的思维，一般情况明确为什么，为什么进行这次数据分析;解决什么，解决什么问题;哪些角度，从哪些角度思考解决方法，哪个方法更好等等。


明确思维之后就需要做好数据收集的工作了，数据的来源对数据分分析也是十分重要，尽可能获取一手数据，如原始数据，此外还有数据库中的数据，出版的年鉴，统计网站和普查等。


接下来就是对找到的数据进行处理，清洗数据，对数据进行转换，数据的分组等，数据中错误的需要修改或者删除，不是一维表的需要转换成一维表，数据的分组会让数据分析更加高效。


数据分析，这里就需要有个清晰的思路，明确的目的的情况下选择合适的分析方法进行数据的分析。


数据分析出来的结果需要用合适图表的形式展现出来，这样可以帮助我们更清晰的得出数据分析的结果，更全面的表达观点。


报告的撰写，内容主要包括以上几点，分析的目的和思路，数据的来源，本次数据分析的过程，分析的结论和要点等。更全面的展现出数据表达的含义。

8. 数据分析的四大步骤有哪些?

一、辨认需求
信息需求是保证数据剖析进程有用性的首要条件，并且可认为数据搜集和剖析供给明确的方针。辨认信息需求是管理者的职责。管理人员应根据决议方案和进程操控的需求提出信息需求。就进程操控而言，管理者应辨认用于支撑进程输入，进程输出，资源分配的合理性，进程活动的优化以及进程反常的发现所需的信息。
二、搜集数据
搜集数据的意图是保证数据剖析进程有用的根底。安排需求搜集数据的内容，渠道和办法的方案。
三、剖析数据
剖析数据是将经过处理，分类和剖析搜集到的数据转化为有价值的信息，通常运用以下办法：旧的七个东西：即摆放图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、操控图;七个新东西：相关图、体系图、矩阵图、KJ法、方案评定技术、PDPC法、矩阵数据图。
四，进程改善
数据剖析是质量管理体系的根底。安排的管理者应在适当时评估以下问题的有用性：首先，为决议方案供给的信息是否充沛和可信，以及由于信息不足，不精确和滞后而导致决议方案错误的问题;第二个问题是信息在持续改善质量管理体系、进程和产品方面起到的作用是否达到预期，以及在产品进程中运用数据剖析是否有用?第三是搜集意图是否明确，搜集的数据是否实在，充沛，信息通道是否疏通。第四，数据剖析办法是否合理，风险是否操控在可接受的范围内;有用数据剖析所需的资源是否得到保证。
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