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什么是数据分析?数据分析流程是什么?

一、什么是数据分析

指用专业的统计分析方法对大量数据进行分析,并加以详细研究和概括总结,提取有价值的信息,形成有效的分析结论,从而影响业务决策


二、数据分析的作用

现状分析,过去发生了什么?例如通过描述性统计诊断业务状况

原因分析,为什么会发生?例如通过维度拆解和指标拆解等分析方法,并结合实际业务,寻找业务异常点

预测分析,将来可能发生什么?例如根据用户行为数据预测是否即将流失,并对即将流失的用户采取挽留措施

三、如何数据分析?

1.明确分析目的与思路

  • 思路决定结果,必须明确数据分析目的,形成清晰的思路框架,避免为了分析而分析

2.数据收集

基于分析目的去收集相关的数据集,大部分为公司的内部数据,也可能涉及外部数据

  • 关系型管理数据库(RMDB,利用SQL语言取数),数据仓库(WareHouse,利用HiveSQL取数)
  • 文件:excel、csv、txt等
  • 系统/平台:手动导出、selenium等python自动化脚本
  • 互联网:网络爬虫
  • API:requests请求库、解析json文件等

3.数据清洗

将数据整理成整洁干净并利于接下来分析的结构和格式,数据可能分布得比较零散,需要对各类数据集进行集成

  • 异常值、错误值、缺失值处理
  • 字段的拆分、合并、信息提取、格式转换等
  • 表关联:左、右、外(全)、内连接、笛卡尔积表等(左半、左反连接等)
  • 表结构转换:行转列(长表转宽表)、列转行(宽表转长表等)、行列转置、数据透视(逆透视)

4.数据分析

需要掌握常用的分析方法和机器学习算法

  • 基本分析方法:构成分析、对比分析、分组分析、交叉分析、趋势分析等
  • 高级分析方法:线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、聚类等算法

5.数据可视化

将分析观点用图表的形式呈现出来

  • 字不如表,表不如图,一图胜千言
  • 基本统计图表:饼图、条形图、折线图、散点图、雷达图、漏斗图等
  • 专业统计图表:直方图、热力图、箱线图、提琴图、核密度估计图等

6.数据分析报告

将重要的分析结论和发现汇总成PPT,形成一份完整的数据分析报告

  • 金字塔结构,总分总形式
  • 结论先行、由上而下、归纳分组、逻辑递进
  • 结构清晰,层次分明,突出重点,明确要点

7.数据应用

  • 将可行性的建议方案应用到实际业务场景,并解决公司的实际业务问题
  • 为业务决策提供数据支持,实现数据驱动业务增长

四、数据分析工具

工欲善其事必先利其器,需要掌握的主流数据分析工具

  • Excel,非常重要的基础
  • PowerBI/Tableau,强大的商业智能BI工具
  • SQL,必备的数据库数据查询语言
  • Python,人工智能的首选计算机语言
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