本文介绍了数据分析的基本概念，包括数据获取、清洗、统计分析和可视化，并详细阐述了数据清洗的关键点。此外，讨论了数据可视化的场景和常用工具，如Tableau和Python。还提及了数据分析的常用模型，包括描述性统计、有监督和无监督学习。最后，提到了R和Python作为数据分析的重要工具，强调了掌握多种工具的重要性。
一、数据分析的概念
数据获取→数据清洗→统计分析→可视化→形成结论→验证结论→应用结论
根据这个图可以看下自己在哪方面还有缺腿，想往哪个方向发展。
1数据获取
2数据清洗
- 完整性：通过其他信息、前后数据补全、剔除多余数据
- 唯一性：按主键去重，合并同一主键下的数据
- 权威性：保证原始数据的准确性
- 一致性：建立数据体系，如指标体系、维度、单位、频度、数据格式
- 合法性：设定强制合法规则、字段内容及格式合法规则、离群值人工特殊处理
二、数据可视化的概念和方法
可视化场景：交通数据、地理信息、数量对比、时间序列、多维度展示、统计检验
常用工具：Tableau、DataV、Excel、R/Python
三、数据分析的常用模型
1描述性统计
单变量：均值、方差/标准差、分位点/中位数
多变量：协方差、相关系数
2有监督模型
通过已知目标的样本去研究变量关系，并预测未知目标的样本
回归：目标变量是连续型变量，代表：线性回归
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