在數據處理階段做些什麼

❶ 大數據的處理流程包括了哪些環節

處理大數據的四個環來節自：

• 收集：原始數據種類多樣，格式、位置、存儲、時效性等迥異。數據收集從異構數據源中收集數據並轉換成相應的格式方便處理。

• 存儲：收集好的數據需要根據成本、格式、查詢、業務邏輯等需求，存放在合適的存儲中，方便進一步的分析。

• 變形：原始數據需要變形與增強之後才適合分析，比如網頁日誌中把IP地址替換成省市、感測器數據的糾錯、用戶行為統計等。

• 分析：通過整理好的數據分析what happened、why it happened、what is happening和what will happen，幫助企業決策。

❷ 一次完整的數據分析流程包括哪些環節

一次完整的數據分析流程主要分為六個環節，包括明確分析目的、數據獲取、數據處理、數據分析、數據可視化、提出建議推動落地

做任何事情都有其對應的目的，數據分析也是如此。每一次分析前，都必須要先明確做這次分析的目的是什麼，只有先明確了目的，後面的分析才能圍繞其展開。常見的數據分析目標包括以下三種類型：

波動解釋型：某天的銷售額突然下降了，某天的新用戶留存突然降低了，這時候往往需要分析師去解釋波動的原因，分析較為聚焦，主要是找到波動的原因。

數據復盤型：類似於月報、季報，在互聯網領域常見於app某某功能上線了一段時間後，數據分析師往往需要復盤一下這個功能的表現情況，看看有沒有什麼問題。

專題探索型：對某個主題發起的專項探索，比如新用戶流失、營收分析等等

在明確的分析目標後，就可以根據目標去獲取所需要的數據，數據獲取主要可以分為外部數據和內部數據兩類：可以外部數據和內部數據兩類：

外部數據

想要獲取外部數據，一是可以從公開的數據網站上查詢，比如對於戰略分析師，在研究進入某個地區或某個國家的策略時，往往就需要獲取對應地區、國家的數據

第二種獲取外部數據的方法就是爬蟲，這種方法會更加靈活，不過現在做爬蟲會有一定的法律風險。

內部數據

內部數據是企業自身內部的數據，對於互聯網行業，用戶行為的數據是通過埋點的形式上報獲取，最終儲存在hive表中，作為數據分析師，需要用sql去把數據提取出來。

數據處理階段主要的目的是解決數據質量的問題，在數據採集環節中，內部的數據往往質量較好，但是外部數據，比如爬蟲獲取的數據，數據往往會比較雜亂，俗稱「臟數據」，需要進行數據清洗，包括補全缺失值、刪去異常值、重復值、進行數據轉換等等

1 、異常值處理

什麼是異常值？下面就是一個很明顯的異常值的例子，這種異常值在我們進行分析時候，比如回歸分析，這種值往往都要刪掉，不然會對結果產生很大的影響。但是並不是所有情況異常值都要刪掉，不同領域對異常值的處理方法不同，比如在風控領域，反而要重點關注異常值，因為大部分用戶都是正常的，異常值可能就是作弊用戶。

2、補全缺失值

有缺失值怎麼辦，補上。常見的補缺失值的辦法包括：

1. 通過其他信息填補，比如通過身份證補充生日、籍貫等

2. 將樣本進行分類，然後以該類中樣本的均值、中位數補全

數據處理好了之後，就可以開始分析，根據你的分析目標，要選擇合適的分析方法。常見的分析方法包括：

描述性分析

推斷性分析

探索性分析

通過數據分析得出結論後，還需要用圖表展示出來，俗話說得好，「文不如表，表不如圖"，用圖表可以更清晰展現你的結論。

基於你的分析目標得出結論後，數據分析師還應根據你的結論提出相對應的改進建議，並推動建議落地，這樣才能完成一個完整的數據分析閉環。比如你發現新用戶流失高的原因是因為某個新用戶引導的節點有問題，那麼可以提出對應的建議，比如產品應該如何改進這個節點。

在你的策略實施後，發現新用戶的流失率顯著下降，這樣就完成了一次完整的數據分析，通過分析改進了業務。

❸ 數據處理方法有哪些

數據處理方法有：

1、標准化：標准化是數據預處理的一種，目的的去除量綱或方差對分析結果的影響。作用：消除樣本量綱的影響；消除樣本方差的影響。主要用於數據預處理。

2、匯總：匯總是一個經常用於減小數據集大小的任務。匯總是一個經常用於減小數據集大小的任務。執行匯總之前，應該花一些時間來清理數據，尤其要關注缺失值。

3、追加：追加節點將結構類似的表，選取一個主表，將另外的表追加在主表後面（相當於增加行記錄）。注意：要追加文件，欄位測量級別必須相似。例如，名義欄位無法附加測量級別為連續的欄位，即欄位類型的相同。

4、導出：用戶可以修改數據值並從現有數據中派生出新欄位。可以根據一個或多個現有欄位按6種方式創建出一個或者多個相同的新欄位。

5、分區：分區節點用於生成分區欄位，將數據分割為單獨的子集或樣本，以供模型構建的訓練、測試和驗證階段使用。通過用某個樣本生成模型並用另一個樣本對模型進行測試，可以預判此模型對類似於當前數據的大型數據集的擬合優劣。

❹ 數據處理具體是做什麼的

數據處理（data processing）是對數據的採集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。數據是對事實、概念或指令的一種表達形式，可由人工或自動化裝置進行處理。數據的形式可以是數字、文字、圖形或聲音等。數據經過解釋並賦予一定的意義之後，便成為信息。數據處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數據中抽取並推導出對於某些特定的人們來說是有價值、有意義的數據。數據處理是系統工程和自動控制的基本環節。數據處理貫穿於社會生產和社會生活的各個領域。數據處理技術的發展及其應用的廣度和深度，極大地影響著人類社會發展的進程。數據處理離不開軟體的支持，數據處理軟體包括：用以書寫處理程序的各種程序設計語言及其編譯程序，管理數據的文件系統和資料庫系統，以及各種數據處理方法的應用軟體包。為了保證數據安全可靠，還有一整套數據安全保密的技術。 根據處理設備的結構方式、工作方式，以及數據的時間空間分布方式的不同，數據處理有不同的方式。不同的處理方式要求不同的硬體和軟體支持。每種處理方式都有自己的特點，應當根據應用問題的實際環境選擇合適的處理方式。數據處理主要有四種分類方式①根據處理設備的結構方式區分，有聯機處理方式和離線處理方式。②根據數據處理時間的分配方式區分，有批處理方式、分時處理方式和實時處理方式。③根據數據處理空間的分布方式區分，有集中式處理方式和分布處理方式。④根據計算機中央處理器的工作方式區分，有單道作業處理方式、多道作業處理方式和互動式處理方式。 數據處理對數據（包括數值的和非數值的）進行分析和加工的技術過程。包括對各種原始數據的分析、整理、計算、編輯等的加工和處理。比數據分析含義廣。隨著計算機的日益普及，在計算機應用領域中，數值計算所佔比重很小，通過計算機數據處理進行信息管理已成為主要的應用。如側繪制圖管理、倉庫管理、財會管理、交通運輸管理，技術情報管理、辦公室自動化等。在地理數據方面既有大量自然環境數據（土地、水、氣候、生物等各類資源數據），也有大量社會經濟數據（人口、交通、工農業等），常要求進行綜合性數據處理。故需建立地理資料庫，系統地整理和存儲地理數據減少冗餘，發展數據處理軟體，充分利用資料庫技術進行數據管理和處理。 有關商務網站的數據處理：由於網站的訪問量非常大，在進行一些專業的數據分析時，往往要有針對性的數據清洗，即把無關的數據、不重要的數據等處理掉。接著對數據進行相關分分類，進行分類劃分之後，就可以根據具體的分析需求選擇模式分析的技術，如路徑分析、興趣關聯規則、聚類等。通過模式分析，找到有用的信息，再通過聯機分析（OLAP）的驗證，結合客戶登記信息，找出有價值的市場信息，或發現潛在的市場

❺ 計算機處理數據的流程是什麼

1、提取階段：由輸入設備把原始數據或信息輸入給計算機存儲器存起來。

2、解碼階段：根據CPU的指令集架構（ISA）定義將數值解譯為指令

3、執行階段：再由控制器把需要處理或計算的數據調入運算器。

4、最終階段：由輸出設備把最後運算結果輸出。

(5)在數據處理階段做些什麼擴展閱讀：

計算機數據的特點

雙重性。 即計算機證據同時具有較高的精密性和脆弱性。計算機證據以技術為依託，很少受主觀因素的影響，能夠避免其他證據的一些弊端，如證言的誤傳、書證的誤記等，相對比較准確；但另一方面，由於計算機信息以數字信號的方式存在，而數字信號是非連續性的，如果有人故意或者因為差錯對計算機證據進行截收、監聽、竊聽、刪節、剪接，從技術上講也較難查清。

計算機操作人員的差錯或者供電系統、 通信網路故障等環境和技術原因，都會使計算機證據無法反映客觀真實情況。此外，計算機證據均以電磁濃縮的形式儲存，使得變更、毀滅計算機證據較為便利，同樣不易被察覺。在日益普及的網路環境下，數據的通信傳輸又為遠程操縱計算機、破壞和修改計算機證據提供了更加便利的條件。

多媒體性。計算機證據的表現形式是多種多樣的， 尤其是多媒體技術的出現， 更使計算機證據綜合了文本、 圖形、 圖像、 動畫、 音頻及視頻等多種媒體信息，這種以多媒體形式存在的計算機證據幾乎涵蓋了所有傳統的證據類型。

隱蔽性。計算機證據在存儲、處理的過程中，必須用特定的二進制編碼表示，一切都由這些不可見的無形的編碼來傳遞。因此， 它是「 無紙」 型的， 一切文件和信息都以電子數據的形式存儲於磁性介質中，具有較強的隱蔽性， 計算機證據與特定主體之間的關聯性，按常規手段難以確定。

❻ 數據處理是什麼工作

問題一：數據處理是什麼意思 名詞解釋
數據處理：（data processing），是對數據的採集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。數據是對事實、概念或指令的一種表達形式，可由人工或自動化裝置進行處理。
基本目的
數據處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數據中抽取並推導出對於某些特定的人們來說是有價值、有意義的數據。
數據處理的8個方面
數據處理涉及的加工處理比一般的算術運算要廣泛得多。
計算機數據處理主要包括8個方面。
①數據採集:採集所需的信息。
②數據轉換：把信息轉換成機器能夠接收的形式。
③數據分組：指定編碼，按有關信息進行有效的分組。
④數據組織：整理數據或用某些方法安排數據，以便進行處理。
⑤數據計算：進行各種算術和邏輯運算，以便得到進一步的信息。
⑥數據存儲：將原始數據或算的結果保存起來,供以後使用。
⑦數據檢索:按用戶的要求找出有用的信息。
⑧數據排序：把數據按一定要求排成次序。

問題二：中文數據處理員的工作內容是什麼 應該和國際化語言轉換有關系，在軟體當中存在著編碼不同的關系，例如需要把日文轉換成中文。光翻譯是可以做到的，但有些時候需要靠編碼來自動轉換。如果你對編碼不太熟悉，請參考ASCII碼和UNICODE編碼的關系和歷史，你就能了解啦。

問題三：數據處理專員干什麼的 偶正龔找工作，看到這個公司招聘客服專員，不知道是干什麼的啊？是天天吵架的隨便給你列幾點吧,希望能有幫助 1、提供良好的客戶服務中心現場。 2、受理

問題四：數據分析師主要做什麼 數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。
作用
越來越多的 *** 機關、企事業單位將選擇擁有數據分析師資質的專業人士為他們的項目做出科學、合理的分析、以便正確決策；越來越多的風險投資機構把數據分析師所出具的數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據；越來越多的高等院校和教育機構把數據分析師課程作為其中高管理層及決策層培訓計劃的重要內容；越來越多的有志之士把數據分析師培訓內容作為其職業生涯發展中必備的知識體系。
2工作職責
互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往「原子世界」中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。
與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。
就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。
此外，對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。
3要求
技能要求
1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。[1]
其他要求
良好的溝通交流能力，文字語言表達能力，較好的邏輯分析能力；
具有獨立的產品策劃開發能力，項目管理，商務溝通能力；
強烈責任心，開放的性格，良好的溝通能力； 擅於協作，具備良好的團隊合作精神；
能夠在壓力下開展工作；善於學習。
4考試等級
當前我國數據分析師由中國商業聯合會數據分析專業委員會以及工信部教育考試中心共同考核認證，通過培訓考核，工信部教育考試中心頒發《項目數據分析師職業技術證書》，數據分析行業協會頒發《項目數據分析師證書》，此證書是申請成立項目數據分析事務所的必備條件之一。
5培養
國內正式的數據分析行業的認證只......>>

問題五：數據分析師是一個什麼樣的職業？ 隨著各行業計算機應用以及信息化水平提高，各行業企事業單位已裝備了非常完備的計算機系統，搭建了暢通無阻的互聯網平台，信息化「硬體」設施已初具規模，但與此同時，隨著業務發展以及市場信息不斷積累，商業領域和行業部門產生了大量的業務數據，很多企業信息中心或統計部門數據量非常之大已成為名副其實的信息海洋，大量的、雜亂無章的
數據以及錯誤的數據分析方法非但沒有給企業創造競爭力，相反給企業帶來人力、物力、時間巨大浪費和難以擺脫的長期壓力，甚至由於誤用錯誤的數據分析方法或使用不完整的數據，給企業發展帶來負面影響或相反作用。因此，面對用於決策的有效信息隱藏在大量數據中的現實問題，如何採用正確的數據分析統計和數據挖掘方法，從大量的數據中提取對人們有價值、有意義的數據，獲得有利於商業運作、提高競爭力的信息，已成為企業面臨的共同問題。
為推動知識管理，挖掘數據價值，適應商業企業的市場競爭需要，同時更好的配合國家對專業技術人員進行培訓的要求， 信息產業部通信行業職業技能鑒定指導中心根據國家對專業技術人員加強培訓且須持證上崗等文件精神，於2005年9月正式面向全國推出了國家數據分析師認證(NTC-CCDA)培訓項目。
國家數據分析認證(NTC-CCDA)課程包括數據分析思維訓練、數據分析理念和誤區陷阱提示、數據分析方法內容精解、數據分析工具軟體應用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市場預測分析等方面內容，它是對數據進行調查統計、分析預測、數據挖掘等一系列活動的總和，其基本目的是採用科學的正確的數據統計、分析預測、數據挖掘等方法，從大量的、雜亂無章的數據中提取對人們有價值、有意義的數據，從而提升數據價值，提高企業核心競爭力。
國家數據分析認證(NTC-CCDA)作為2005年最新的國家級認證培訓項目，必將在今後相當長的一段時間內，成為非常熱門的職業之一，專家預測，在今後的五年內，我國將至少需要50萬名持有國家數據分析認證(NTC-CCDA)證書的數據分析專業人才。
目前， *** 經濟部門、金融機構、投資公司以及企業統計和分析人員對國家數據分析師的需求正在與日俱增。項目數據分析行業在歐美發展得十分成熟，數據分析這一幫助企業決策的方式已經深入到各行各業。而在中國，數據分析剛剛走過了7個年頭，巨大的市場潛力和人才缺口使得數據分析行業進入了發展的黃金時期，而數據分析師則成為了一個朝陽職業。數據分析如何切實地幫助企業決策？數據分析師這一新興職業的工作性質是什麼？整個行業的未來發展前景如何？近日筆者帶著這些問題采訪了相關人士。
●數據分析在我國屬於朝陽行業
數據分析在國外廣泛應用於各個領域，但在中國仍屬於朝陽行業，至今剛剛走過了7個年頭。「中國數據分析行業的發展大致可以分成四個階段」， 中國商業聯合會數據分析專業委員會培訓處主任任彥博表示，「第一階段可稱為覺醒與前瞻。90年代，大量海外機構將西方投資決策技術引進中國，並受到中國企業和金融投資機構的廣泛學習借鑒。數據分析行業到了21世紀進入到第二個階段，迎來了數據分析師的誕生。從2004年到2010年，我國項目數據分析師人數從零起步，猛增至近萬人。到了第三階段，我國首家數據分析事務所創立。在第四個階段中，中國商業聯合會數據分析專業委員會正式成立，首屆中國數據分析業峰會在京成功的舉行都標志著中國數據分析行業已經進入快速發展的成長期。」...>>

問題六：數據分析員的工作內容和具體要求是什麼啊 80分 數據分析員的主要工作內容：
1、根據數據分析方案進行數據分析，在既定時間內提交給市場研究人員；
2、能進行較高級的數據統計分析；
3、公司錄入人員的管理和業績考核；以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓；
4、錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對；
數據分析員任職要求：
知識/經驗：具有數理統計，經濟學，資料庫原理以及相關知識；能熟練使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等統計軟體。
工作能力： 嚴謹的邏輯思維能力、學習能力、言語表達能力、管理能力
工作態度：積極主動、工作認真、工作嚴謹
互聯網公司招數據分析員比較多，在一些對業績和績效比較注重的公司也會招數據分析員

問題七：數據分析師工作職責是什麼 崗位職責： 1、配合顧問從事客戶需求的系統分析開發工作； 2、配合業務、實施完成售中、售前項目的分析設計工作； 3、根據客戶及實施需求規劃設計產品功能； 任職資格： 1、計算機或相關專業本科或以上學歷； 2、3年以上ERP產業系統分析經驗； 3、熟悉企業管理、財務管理、生產管理行業等管理流程； 4、熟悉Delphi語言，掌握SQL資料庫、XML檔案結構； 5、具有較強的文檔撰寫能力和演講培訓能力（包括需求分析、總體方案、概要設計等軟體文檔）； 6、具有良好的職業道德和工作態度，良好的團隊合作和協調能力； 7、具有較強的分析和解決問題的能力，豐富的知識和靈活的應變能力。

問題八：數據分析員屬於什麼專業 沒有屬於什麼專業，一般從事的人都是統計學或者數學專業的。

問題九：互聯網公司的數據分析專員主要是什麼工作內容？ 1、根據數據分析方案進行數據分析，在既定時間內提交給市場研究人員；
2、能進行較高級的數據統計分析；
3、公司錄入人員的管理和業績考核；以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓；
4、錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對.

問題十：大數據這個行業裡面的全部崗位都有什麼?_?要全部的 ETL研發，Hadoop開發，可視化工具開發，信息架構開發，數據倉庫研究，OLAP開發，數據科學研究，數據預測分析，企業數據管理，數據安全研究

❼ 如何更好地對數據做分析

一、清楚數據分析目的

任何一件事在做之前都是有目的性的，數據分析也是如此，在進行數據分析之前首先要清楚為什麼要做數據分析?

動搖說明型：某天的銷售額忽然下降了，某天的新用戶留存忽然下降了，這時候往往需求分析師去說明動搖的原因，分析較為聚焦，首要是找到動搖的原因。

數據復盤型：類似於月報、季報，在互聯網范疇常見於app某某功用上線了一段時間後，數據分析師往往需求復盤一下這個功用的體現情況，看看有沒有什麼問題。

專題探求型：對某個主題建議的專項探求，比方新用戶丟掉、營收分析等等。

二、數據獲取

在清楚分析政策後，就可以依據政策去獲取所需求的數據，數據獲取首要可以分為三大類。

(1)通過一些依據前端頁面的數據搜集東西獲取;

(2)在產品規劃過程中通過數據埋點的辦法，在需求數據時可以進行簡略提取，這種辦法的條件是在產品規劃階段就現已對未來的數據獲取提前做好了預備;

(3)假設前期沒有進行功用埋點、可視化的搜集東西也無法獲取數據時，找研製團隊通過後台腳本或技能研製的辦法獲取數據。

三、數據處理

數據處理階段首要做的作業是數據清洗、數據補全、數據整合。

四、數據分析

數據分析思路又名數據分析辦法，數據分析必定是以目的為導向的，通過目的挑選數據分析的辦法。

五、數據可視化

數據分析的目的是通過數據清楚的了解用戶、產品和當前業務情況，然後得到有效的運營決策輔導下一步的開展。

怎麼通過數據清楚了解用戶、產品和業務情況?一行行單調的數字無法讓業務部門或外部客戶直觀地了解數據背面的意義，所謂“一圖勝千言”，咱們需求把數據進行可視化的展現。

六、總結與建議

數據分析陳述其實是對整個數據分析過程的一個總結與出現。通過對數據全方位的科學分析來點評企業運營質量，為決策者提供科學、謹慎的決策依據，以下降企業運營危險，前進企業中心競爭力。

關於如何更好地對數據做分析，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。