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