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大数据分析的流程有哪些?

数据分析是数学和计算机科学相结合的产物,也是质量管理体系的基础。数据分析是指用适当的统计分析方法对大量收集到的数据进行分析,提取有用信息并形成结论,对数据进行详细研究和总结的过程。这个过程也是质量管理体系的支撑过程。数据分析可以帮助人们做出判断并采取适当的行动。

一、数据收集:数据收集是根据确定的数据分析框架收集相关数据的过程,为数据分析提供素材和依据。这里所说的数据包括一手数据和二手数据,一手数据主要是指可以直接获得的数据,二手数据主要是指经过加工整理后获得的数据。一般数据源主要有以下几种方式:

1.公开出版物:可用于收集数据的公开出版物包括《中国统计年鉴》、《中国社会统计年鉴》、《中国人口年鉴》、《世界经济年鉴》、《世界发展报告》等统计年鉴或报告。

2.市场调研:在分析数据时,需要了解用户的想法和需求,但是通过以上三种方法很难获得这样的数据,所以可以尝试用市场调研来收集用户的想法和需求数据。

3.数据库:每个公司都有自己的业务数据库,存储公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库是一个巨大的数据资源,需要有效利用。

4.互联网:随着互联网的发展,越来越多的数据发布在互联网上,尤其是搜索引擎可以帮助我们快速找到需要的数据。比如国家和地方统计局的网站、行业组织、政府机构、媒体网站、大型综合性门户网站,可能都有我们需要的数据。

二、数据分析:数据分析是指用合适的分析方法和工具对处理后的数据进行分析,提取有价值的信息并形成有效结论的过程。由于数据分析大多由软件完成,这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法,还要熟悉数据分析软件的操作。事实上,数据挖掘是一种先进的数据分析方法,它是从大量的数据中挖掘出有用的信息。就是根据用户的具体需求,从海量的数据中找出需要的信息,从而满足用户的具体需求。数据挖掘技术是数据库技术长期研究和发展的结果。一般来说,数据挖掘侧重于解决四类数据分析问题:分类、聚类、关联和预测,侧重于寻找模式和规则。数据分析和数据挖掘的本质是一样的,都是从数据中发现业务知识。

三、明确分析目的和思路:明确数据分析的目的和思路是保证数据分析过程有效的前提,可以为数据的收集、处理和分析提供明确的方向。目的是整个分析过程的起点。不明确的目的会导致方向错误。即思考:为什么要进行数据分析,通过这个数据分析应该解决哪些问题?目的明确后,就要理顺分析思路,构建分析框架,将分析目的分解成几个不同的分析点,即如何具体进行数据分析,分析哪些角度,使用哪些分析指标。只有分析的目的明确了,才能确定分析框架,最后还要将分析框架系统化,使分析更有说服力。

系统化意味着逻辑化。简单来说,先分析什么,再分析什么,使得每个分析点都有逻辑联系。避免不知道从哪里开始,分析的内容和指标是否被质疑为合理和完整。所以系统化就是让你的分析框架有说服力。要想将分析框架系统化,需要一些营销和管理理论来指导,并结合实际业务情况,以保证分析维度的完整性和分析结果的有效性和正确性。例如,在用户行为理论的指导下,互联网web analytics的指标框架如下:与数据分析相关的营销和管理理论统称为数据分析方法论。比如用户行为理论、PEST分析、5W2H分析等等。

四、数据显示:一般来说,数据是以表格和图表的形式呈现的,这就是我们用图表说话时常说的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等。当然,这些图表可以进一步加工,使之成为我们需要的图形,如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。在大多数情况下,人们更愿意接受图形作为一种数据呈现方式,因为它可以更有效、更直观地传达分析所表达的观点。记住,一般来说,如果你能用图表说明问题,你就不需要表格,如果你能用表格说明问题,你就不需要文字。

数据分析报告实际上是对整个数据分析过程的总结和呈现。通过该报告,完整地介绍了数据分析的原因、过程、结果和建议,供决策者参考。一份好的数据分析报告,首先需要一个好的分析框架,图文并茂,层次清晰,让读者一目了然。清晰的结构和明确的优先级可以使读者正确理解报告的内容。图文并茂可以使数据更生动,提供视觉冲击,帮助读者更形象直观地看到问题和结论,从而产生思考。

另外,数据分析报告需要有明确的结论,没有明确结论的分析不能称为分析,同时也失去了报告的意义,因为我们一开始做分析只是为了发现或验证一个结论,所以我们永远不应该放弃过去。最后,一份好的分析报告必须有建议或解决方案。作为决策者,需要的不仅仅是找出问题,更重要的是提出建议或解决方案,让他们在做决策时有所参考。因此,数据分析师不仅需要掌握数据分析方法,还需要了解和熟悉业务,从而根据发现的业务问题提出可行的建议或解决方案。

五、数据处理:数据处理是指对收集到的数据进行处理和排序,形成适合数据分析的风格,这是数据分析必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量杂乱无章、难以理解的数据中提取和推导出有价值、有意义的数据,用于解决问题。数据处理主要包括数据清洗、数据转换、数据提取、数据计算等处理方法。一般需要对采集到的数据进行处理后才能用于后续的数据分析,甚至需要对“干净”的原始数据进行处理后才能使用。数据处理是数据分析的基础。通过数据处理,可以将采集到的原始数据转换成可分析的形式,保证数据的一致性和有效性。租用服务器可咨询梦飞云idc了解。

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