更新時(shí)間:2020-11-30 來(lái)源:黑馬程序員 瀏覽量:
數(shù)據(jù)分析是基于商業(yè)目的,有目的地進(jìn)行收集、整理、加工和分析數(shù)據(jù),提煉出有價(jià)值的信息的一個(gè)過(guò)程。整個(gè)過(guò)程大致可分為五個(gè)階段,具體如下圖所示。
數(shù)據(jù)分析的過(guò)程
關(guān)于圖中流程的相關(guān)說(shuō)明具體如下。
1. 明確目的和思路
在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前,我們必須要搞清楚幾個(gè)問(wèn)題,比如數(shù)據(jù)對(duì)象是誰(shuí)?要解決什么業(yè)務(wù)問(wèn)題?并基于對(duì)項(xiàng)目的理解,整理出分析的框架和思路。例如,減少新客戶的流失、優(yōu)化活動(dòng)效果、提高客戶響應(yīng)率等。不同的項(xiàng)目對(duì)數(shù)據(jù)的要求是不一樣的,使用的分析手段也是不一樣的。
2. 數(shù)據(jù)收集
數(shù)據(jù)收集是按照確定的數(shù)據(jù)分析思路和框架內(nèi)容,有目的地收集、整合相關(guān)數(shù)據(jù)的一個(gè)過(guò)程,它是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。
3. 數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)處理是指對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、加工、整理,以便開(kāi)展數(shù)據(jù)分析,它是數(shù)據(jù)分析前必不可少的階段。這個(gè)過(guò)程是數(shù)據(jù)分析整個(gè)過(guò)程中是最耗時(shí)的,也在一定程度上保證了分析數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
4. 數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析是指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索、分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)劃,為商業(yè)提供決策參考。
到了這個(gè)階段,要想駕馭數(shù)據(jù)開(kāi)展數(shù)據(jù)分析,就要涉及到工具和方法的使用,其一是要熟悉常規(guī)數(shù)據(jù)分析方法及原理,其二是要熟悉專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件的使用,比如Pandas、Maltlab等,以便進(jìn)行一些專業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)建模等。
5. 數(shù)據(jù)展現(xiàn)
俗話說(shuō):字不如表,表不如圖。通常情況下,數(shù)據(jù)分析的結(jié)果都會(huì)通過(guò)圖表方式進(jìn)行展現(xiàn),常用的圖表包括餅圖、折線圖、條形圖、散點(diǎn)圖等。借助圖表這種展現(xiàn)數(shù)據(jù)的手段,可以更加直觀地讓數(shù)據(jù)分析師表述想要呈現(xiàn)的信息、觀點(diǎn)和建議。
猜你喜歡:
Python常用的數(shù)據(jù)分析庫(kù)有哪些?Python數(shù)據(jù)分析模塊介紹