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数据分析师的数据分析流程

发布时间:2020年09月29日 07:19:21 来源:环球青藤 点击量:303

【摘要】分析数据是数据分析师最基本的职责,简单来说,分析数据就是有目的的收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。那么,数据分析师的数据分析流程有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

1. 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。

2.数据采集

了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程,避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度,尤其是数据中的异常变化。

2.数据存储

在数据存储阶段,数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程,最核心的因素是在原始数据基础上经过哪些加工处理,最后得到了怎样的数据。由于数据在存储阶段是不断动态变化和迭代更新的,其及时性、完整性、有效性、一致性、准确性很多时候由于软硬件、内外部环境问题无法保证,这些都会导致后期数据应用问题。

3.数据提取

数据提取是将数据取出的过程,数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。在数据提取阶段,数据分析师首先需要具备数据提取能力。常用的Select From语句是SQL查询和提取的必备技能,但即使是简单的取数工作也有不同层次。

4.数据挖掘

数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键,以下是算法选择的基本原则:没有最好的算法,只有最适合的算法,算法选择的原则是兼具准确性、可操作性、可理解性、可应用性。没有一种算法能解决所有问题,但精通一门算法可以解决很多问题。

挖掘算法最难的是算法调优,同一种算法在不同场景下的参数设定相同,实践是获得调优经验的重要途径。

5.数据分析

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,通常所用的方法有: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。

6.数据可视化

数据分析界有一句经典名言,字不如表,表不如图。别说平常人,数据分析师自己看数据也头大。这时就得靠数据可视化的神奇魔力了。除掉数据挖掘这类高级分析,不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。

7.数据应用

数据应用是数据具有落地价值的直接体现,这个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。

关于数据分析师的数据分析流程,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。

分享到: 编辑:方梦茹

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