数据分析的具体流程是什么?

1. 数据分析的具体流程是什么?

一、数据收集
数据收集是数据分析的最基本操作，你要分析一个东西，首先就得把这个东西收集起来才行。由于现在数据采集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等工具，它们都能通过简单的配置完成复杂的数据收集和数据聚合。
二、数据预处理
收集好以后，我们需要对数据去做一些预处理。千万不能一上来就用它做一些算法和模型，这样的出来的结果是不具备参考性的。数据预处理的原因就是因为很多数据有问题，比如说他遇到一个异常值(大家都是正的，突然蹦出个负值)，或者说缺失值，我们都需要对这些数据进行预处理。
三、数据存储
数据预处理之后，下一个问题就是：数据该如何进行存储?通常大家最为熟知是MySQL、Oracle等传统的关系型数据库，它们的优点是能够快速存储结构化的数据，并支持随机访问。但大数据的数据结构通常是半结构化(如日志数据)、甚至是非结构化的(如视频、音频数据)，为了解决海量半结构化和非结构化数据的存储，衍生了HadoopHDFS、KFS、GFS等分布式文件系统，它们都能够支持结构化、半结构和非结构化数据的存储，并可以通过增加机器进行横向扩展。
四、数据分析
做数据分析有一个非常基础但又极其重要的思路，那就是对比，基本上 90% 以上的分析都离不开对比。主要有：纵比、横比、与经验值对比、与业务目标对比等。
五、数据运用
其实也就是把数据结果通过不同的表和图形，可视化展现出来。使人的感官更加的强烈。常见的数据可视化工具可以是excel，也可以用power BI系统。
六、总结分析
根据数据分析的结果和报告，提出切实可行的方案，帮助企业决策等。
关于数据分析的具体流程是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

2. 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。

3. 数据分析的步骤都有什么？

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. 数据分析项目报告怎么写?

进度性：由于日常数据通报主要反映计划的执行情况，因此必须把计划执行的进度与时间的进展结合起来分析，观察比较两者是否一致，从而判断计划完成的好坏。为此，需要进行一些必要的计算，通过一些绝对数和相对数据指标来突出进度。


规范性：日常数据通报基本上成了数据分析部门的例行报告，定时向决策者提供。所以这种分析报告就形成了比较规范的结构形式。一般包括以下几个基本部分：反映计划执行的基本情况、分析完成或未完成的原因、总结计划执行中的成绩和经验，找出存在的问题、提出措施和建议。这种分析报告的标题也比较规范，一般变化不大，有时为了保持连续性，标题只变动一下时间，如《XX月XX日业务发展通报》。


时效性：由日常数据通报和性质和任务决定，它是时效性最强的一种分析报告。只有及时提供业务发展过程中的各种信息，才能帮助决策者掌握企业经验的主动权，否则将会丧失良机，贻误工作。对大多数公司而言，这些报告主要通过微软Office中的Word、Excel和PowerPoint系列软件来表现。

5. 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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6. 数据分析的流程包含哪些步骤

您好！很高兴为您解答，1、明确需求数据分析是将抽象的数据和实际的业务相结合的过程，在实际的数据分析过程中需要了解业务情况，明晰行业知识，和业务高度结合。所以数据分析师进行数据分析前的第一步就是根据数据分析要求，对业务需求进行分析，将其拆分为不同层级、不同主题的任务，根据业务的数据指标、标签等，划分出不同优先级°，为下一步取数做好准备。业务指标和数据—一对应是需求确认环节的关键，数据分析师可以根据数据库或数据仓库的数据词典确认指标、标签等，对数据质量进行调研，进行试点评估，将数据分析的准确性最大化。2、数据收集数据分析师在进行数据分析前，要提前收集好任务所需的数据，做好分析前的准备工作。在这个阶段，数据分析师可以联合技术人员，将后续数据分析需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，准备进行数据分析。在准备数据的过程中，数据分析师可以对业务数据进一步确认，和一线业务人员进行沟通协作，确认数据和业务指标之间相互贴合，数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联，将关键数据整理进行标记。3、数据处理数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。在这个阶段，数据分析师还可以根据收集时确认的指标、标签，将数据归纳为不同的主题，进行数据分组操作，方便数据分析时使用恰当的数据。有效地从海量纷乱的数据中提取出有价值的数据进行分析。4、数据分析前期准备工作完成后，数据分析师就可以从主流的统计分析方法中选取适当的方法，对处理后的数据进行实际分析，提取出数据背后蕴含的价值信息，支撑企业业务和管理人员的信息决策。数据分析-派可数据商业智能BI可视化分析平台数据分析师在进行数据分析时，要将实际分析和业务活动相结合，产出真正对企业发展有关的数据报告，而不是对数据信息的无脑堆砌。此外，数据分析师也可以借助图表，进行可视化分析，避免在面对海量数据时出现错漏等问题。谢谢您的咨询，希望我的解答对您有所帮助。【摘要】
数据分析的流程包含哪些步骤【提问】
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您好！很高兴为您解答，1、明确需求数据分析是将抽象的数据和实际的业务相结合的过程，在实际的数据分析过程中需要了解业务情况，明晰行业知识，和业务高度结合。所以数据分析师进行数据分析前的第一步就是根据数据分析要求，对业务需求进行分析，将其拆分为不同层级、不同主题的任务，根据业务的数据指标、标签等，划分出不同优先级°，为下一步取数做好准备。业务指标和数据—一对应是需求确认环节的关键，数据分析师可以根据数据库或数据仓库的数据词典确认指标、标签等，对数据质量进行调研，进行试点评估，将数据分析的准确性最大化。2、数据收集数据分析师在进行数据分析前，要提前收集好任务所需的数据，做好分析前的准备工作。在这个阶段，数据分析师可以联合技术人员，将后续数据分析需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，准备进行数据分析。在准备数据的过程中，数据分析师可以对业务数据进一步确认，和一线业务人员进行沟通协作，确认数据和业务指标之间相互贴合，数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联，将关键数据整理进行标记。3、数据处理数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。在这个阶段，数据分析师还可以根据收集时确认的指标、标签，将数据归纳为不同的主题，进行数据分组操作，方便数据分析时使用恰当的数据。有效地从海量纷乱的数据中提取出有价值的数据进行分析。4、数据分析前期准备工作完成后，数据分析师就可以从主流的统计分析方法中选取适当的方法，对处理后的数据进行实际分析，提取出数据背后蕴含的价值信息，支撑企业业务和管理人员的信息决策。数据分析-派可数据商业智能BI可视化分析平台数据分析师在进行数据分析时，要将实际分析和业务活动相结合，产出真正对企业发展有关的数据报告，而不是对数据信息的无脑堆砌。此外，数据分析师也可以借助图表，进行可视化分析，避免在面对海量数据时出现错漏等问题。谢谢您的咨询，希望我的解答对您有所帮助。【回答】
您好！很高兴为您解答，5、数据展现数据分析师将商业智能Bl数据可视化设计器中完整的页面分割成不同板块、层次，对数据进行分层分块展示，尽可能让信息传递更丰富。同时数据分析师还要注意划分数据、信息的优先级，在整体视觉设计中，把核心的数据指标放在最重要的位置，占据较大的面积，其余的指标按优先级依次在核心指标周围铺开。当然，在实际的可视化分析过程中，管理人员给到的数据需求可能会比较多，要求在同一页面上展现尽可能多的信息量。这时候数据分析师就需要在满足计较关键信息、平衡布局空间以及简洁直观的基础上将数据划分为更多层次。最后，回到数据分析本身，数据分析师可以选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息，帮助用户更好地分辨图表展现的意义。至此，数据分析师就可以着手制作数据分析报告，完成数据到信息的转换过程，实现数据价值的有效传递。谢谢您的咨询，希望我的解答对您有所帮助。【回答】
您好！很高兴为您解答，数据分析的基本流程主要有以下几个环节：1、明确分析目的明确数据分析的目的，才能确保数据分析有效进行，为数据的采集、处理、分析提供清晰的指引方向。2、数据收集数据收集按照确定的数据分析的目的来收集相关数据的过程，为数据分析提供依据。一般数据来源于数据库、互联网、市场调查、公开出版物。3、数据处理数据处理包括：数据采集、数据分组、数据组织、数据计算、数据存储、数据检索、数据排序。4、数据分析数据分析分为：定性数据分析是指对词语、照片、观察结果之类的非数值型数据进行的分析。验证性数据分析是侧重于已有假设的证实或证伪。探索性数据分析是对数据进行分析从而检验假设值的形成方式，侧重于数据之中发现新的特征。5、数据展示常用柱形图、饼图、折线图等图标展示有用的信息，一目了然的发现数据的本质与作用。T6、报告撰写报告撰写是整个数据分析的最后一步，是对整个数据分析过程的总结。一份优秀的报告需要一个名确的主题、清晰的目录、图文并茂描述数据、结论与建议。谢谢您的咨询，希望我的解答对您有所帮助。【回答】
python数据分析常见库有哪些，举例说明特点【提问】
您好！很高兴为您解答，01、Pandas在数据分析师的日常工作中，70%到80%都涉及到理解和清理数据，也就是数据探索和数据挖掘。Pandas主要用于数据分析，这是最常用的Python库之一。它为你提供了一些最有用的工具来对数据进行探索、清理和分析。使用Pandas，你可以加载、准备、操作和分析各种结构化数据。02、NumPyNumPy主要用于支持N维数组。这些多维数组的稳健性是Python列表的50倍，这也让NumPy成为许多数据科学家的最爱。NumPy被TensorFlow等其他库用于张量的内部计算。NumPy为数值例程提供了快速的预编译函数，这些函数可能很难手动求解。为了获得更好的效率，NumPy使用面向数组的计算，从而能够轻松的处理多个类。03、Scikit-learnScikit-learn可以说是Python中最重要的机器学习库。在使用Pandas或NumPy清理和处理数据之后，可以通过Scikit-learn用于构建机器学习模型，这是由于Scikit-learn包含了大量用于预测建模和分析的工具。使用Scikit-learn有很多优势。比如，你可以使用Scikit-learn构建几种类型的机器学习模型，包括监督和非监督模型，交叉验证模型的准确性，进行特征重要性分析。04、GradioGradio让你只需三行代码即可为机器学习模型构建和部署web应用程序。它的用途与Streamlight或Flask相同，但部署模型要快得多，也容易得多。Gradio的优势在于以下几点：允许进一步的模型验证。具体来说，可以用交互方式测试模型中的不同输入易于进行演示易于实现和分发，任何人都可以通过公共链接访问web应用程序。05、TensorFlowTensorFlow是用于实现神经网络的最流行的 Python 库之一。它使用多维数组，也称为张量，能对特定输入执行多个操作。因为它本质上是高度并行的，因此可以训练多个神经网络和GPU以获得高效和可伸缩的模型。TensorFlow的这一特性也称为流水线。谢谢您的咨询，希望我的解答对您有所帮助。【回答】
您好！很高兴为您解答，06、KerasKeras主要用于创建深度学习模型，特别是神经网络。它建立在TensorFlow和Theano之上，能够用它简单地构建神经网络。但由于Keras使用后端基础设施生成计算图，因此与其他库相比，它的速度相对较慢。07、SciPySciPy主要用于其科学函数和从NumPy派生的数学函数。该库提供的功能有统计功能、优化功能和信号处理功能。为了求解微分方程并提供优化，它包括数值计算积分的函数。SciPy的优势在于：多维图像处理解决傅里叶变换和微分方程的能力由于其优化算法，可以非常稳健和高效地进行线性代数计算08、StatsmodelsStatsmodels是擅长进行核心统计的库。这个多功能库混合了许多 Python 库的功能，比如从 Matplotlib 中获取图形特性和函数；数据处理；使用 Pandas，处理类似 R 的公式；使用 Pasty，并基于 NumPy 和 SciPy 构建。具体来说，它对于创建OLS等统计模型以及执行统计测试非常有用。09、PlotlyPlotly绝对是构建可视化的必备工具，它非常强大，易于使用，并且能够与可视化交互。与Plotly一起使用的还有Dash，它是能使用Plotly可视化构建动态仪表板的工具。Dash是基于web的Python接口，它解决了这类分析web应用程序中对JavaScript的需求，并让你能在线和离线状态下进行绘图。10、SeabornSeaborn建立在Matplotlib上，是能够创建不同可视化效果的库。Seaborn最重要的功能之一是创建放大的数据视觉效果。从而让最初不明显的相关性能突显出来，使数据工作人员能够更正确地理解模型。Seaborn还有可定制的主题和界面，并且提供了具有设计感的数据可视化效果，能更好地在进行数据汇报。谢谢您的咨询，希望我的解答对您有所帮助。【回答】

7. 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。

8. 数据分析的流程是什么

①拆分工作项
运营是一个包含了诸多琐碎事项的工作，运营人员要会拆分自己的工作项，并根据不同工作项的特点有针对地对特定的运营数据进行分析，才能事半功倍。
②建立指标体系
拆分完工作项后，针对每一个工作项有不同的指标，我们要根据工作项的特点进一步拆分和细化运营数据指标，然后通过对每一个指标的分析来判断运营问题并不断优化运营方案。拆分的维度可以按照数据的包含结构，也可以按照每一个工作项包含的子项进行拆分。
③细化分析目标
细化分析目标是指根据运营目标，确定能够进行优化的数据点。
④提取处理数据
在提取数据这里涉及一个数据埋点的问题，在产品设计的早期，运营人员就要规划好运营关键点，列出埋点清单提交给开发人员，以免后期运营过程中想要查看某一个数据但却没有数据记录信息。
⑤数据分析总结
一般来说，要说明问题出现在什么地方，哪些地方是可以进行优化改进的。
⑥反馈及投入应用
仔细观察可以发现，以上数据分析流程实际上形成了一个闭环。总结汇报完毕，我们需要将得出的结论运用到实践中，继续观察数据的变化并不断优化我们的运营策略。