什么是数据分析

什么是数据分析？

数据分析检查、清理、转换和建模数据，以提取见解并支持决策。作为数据分析师，您的角色包括剖析大量数据集、挖掘隐藏的模式以及将数字转换为可操作的信息。

数据分析流程是怎样的？

数据分析过程是一个结构化的步骤序列，从原始数据到可操作的见解。以下是什么是数据分析的答案：

原始数据收集(raw data collection)：从各种来源收集相关数据，确保数据质量和完整性。
数据清理（data cleansing）：识别并纠正数据集中的错误、缺失值和不一致。干净的数据对于准确分析至关重要。
探索性数据分析 （EDA）：进行初步分析以了解数据的特征、分布和关系。这里经常使用可视化技术。

数据转换：如有必要，通过对分类变量进行编码、缩放特征和处理异常值来准备数据以进行分析。
模型构建：根据目标，应用适当的数据分析方法，例如回归、聚类或深度学习。
模型评估：根据问题类型，使用平均绝对误差、均方根误差等指标评估模型的性能。
解释和可视化：将模型的结果转化为可操作的见解。可视化、表格和摘要统计数据有助于有效地传达调查结果。
现场部署：实施对实际解决方案或策略的见解，确保实施数据驱动的建议。

原始数据收集 数据清理 探索性数据分析 （EDA）