可視化中數據分析要經過哪些過程

㈠ 數據分析包含哪幾個步驟，主要內容是什麼

【導讀】隨著大數據，人工智慧化的普及，a幫助我們解決了很多問題，其主要表現在大數據分析上，那麼數據分析包含哪幾個步驟，主要內容是什麼呢?為了幫助大家更好的了解數據分析過程，下面是小編整理的數據分析過程主要有下面6個步驟，一起來看看吧!

以上就是小編為大家整理發布的關於「數據分析包含哪幾個步驟，主要內容是什麼?」，希望對大家有所幫助。更多相關內容，關注小編，持續更新。

㈡ 數據分析經歷怎樣的分析過程

1.明確數據分析的目標

做任何事都需要有一個明確的目標，數據分析亦是如此，在做數據分析時，需要明確數據分析的目標是什麼，按照目標進行相應規劃。

2.需要採集哪些信息

數據分析面向的對象就是數據，對於進行數據分析所需要的原始數據，需要有一個明確的認知，需要採集的原始數據要對應目標。

3.數據的整理與分析

數據採集完畢後，對於原始數據將要進行數據的整理與分析，使用數據分析工具對數據進行智能化的加工處理。使得有用的數據得以提煉。

4.數據的展現與輸出

有用數據整理完畢後，需要對於特定的形式進行展示說明，使得數據可視化。運用相應的圖表將數據圖像化，更加直觀清楚的了解數據。

關於數據分析經歷怎樣的分析過程，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。

㈢ 數據分析的流程順序是什麼包括幾個步驟

【導讀】時至今日，相信大家對大數據工程師一點也不陌生，作為時下比較熱門的高薪職業，很多人想轉行做大數據工程師,而作為大數據工程師其必備的一項技能就是數據分析，那麼你知道數據分析的流程順序是什麼?包括幾個步驟嗎?

一，數據收集

數據收集是數據分析的最根柢操作，你要分析一個東西，首要就得把這個東西收集起來才行。因為現在數據收集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等東西，它們都能通過簡略的配備結束雜亂的數據收集和數據聚合。

二，數據預處理

收集好往後，我們需求對數據去做一些預處理。千萬不能一上來就用它做一些演算法和模型，這樣的出來的作用是不具有參看性的。數據預處理的原因就是因為許大都據有問題，比如說他遇到一個異常值(我們都是正的，遽然蹦出個負值)，或許說缺失值，我們都需求對這些數據進行預處理。

三，數據存儲

數據預處理之後，下一個問題就是：數據該怎樣進行存儲?一般我們最為熟知是MySQL、Oracle等傳統的聯絡型資料庫，它們的利益是能夠快速存儲結構化的數據，並支撐隨機訪問。但大數據的數據結構一般是半結構化(如日誌數據)、甚至對錯結構化的(如視頻、音頻數據)，為了處理海量半結構化和非結構化數據的存儲，衍生了HadoopHDFS、KFS、GFS等分布式文件體系，它們都能夠支撐結構化、半結構和非結構化數據的存儲，並能夠通過增加機器進行橫向擴展。

分布式文件體系完美地處理了海量數據存儲的問題，但是一個優異的數據存儲體系需求一起考慮數據存儲和訪問兩方面的問題，比如你希望能夠對數據進行隨機訪問，這是傳統的聯絡型資料庫所擅長的，但卻不是分布式文件體系所擅長的，那麼有沒有一種存儲計劃能夠一起兼具分布式文件體系和聯絡型資料庫的利益，根據這種需求，就產生了HBase、MongoDB。

四，數據分析

做數據分析有一個非常基礎但又極其重要的思路，那就是對比，根柢上 90%
以上的分析都離不開對比。首要有：縱比、橫比、與經歷值對比、與業務政策對比等。

五，數據運用

其實也就是把數據作用通過不同的表和圖形，可視化展現出來。使人的感官更加的劇烈。常見的數據可視化東西能夠是excel，也能夠用power BI體系。

六，總結分析

根據數據分析的作用和陳說，提出真實可行的計劃，協助企業選擇計劃等。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「數據分析的流程順序是什麼?包括幾個步驟?」的相關內容，希望對大家有所幫助。想了解更多關於大數據工程師要求具備的能力，關注小編持續更新。

㈣ 數據分析要經歷哪些流程

1、數據收集

數據收集是數據分析的最基本操作，你要分析一個東西，首先就得把這個東西收集起來才行。由於現在數據採集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等工具，它們都能通過簡單的配置完成復雜的數據收集和數據聚合。

2、數據預處理

收集好以後，我們需要對數據去做一些預處理。千萬不能一上來就用它做一些演算法和模型，這樣的出來的結果是不具備參考性的。數據預處理的原因就是因為很多數據有問題，比如說他遇到一個異常值(大家都是正的，突然蹦出個負值)，或者說缺失值，我們都需要對這些數據進行預處理。

3、數據存儲

數據預處理之後，下一個問題就是：數據該如何進行存儲?通常大家最為熟知是MySQL、Oracle等傳統的關系型資料庫，它們的優點是能夠快速存儲結構化的數據，並支持隨機訪問。但大數據的數據結構通常是半結構化(如日誌數據)、甚至是非結構化的(如視頻、音頻數據)，為了解決海量半結構化和非結構化數據的存儲，衍生了HadoopHDFS、KFS、GFS等分布式文件系統，它們都能夠支持結構化、半結構和非結構化數據的存儲，並可以通過增加機器進行橫向擴展。

4、數據分析

做數據分析有一個非常基礎但又極其重要的思路，那就是對比，基本上 90% 以上的分析都離不開對比。主要有：縱比、橫比、與經驗值對比、與業務目標對比等。

5、數據運用

其實也就是把數據結果通過不同的表和圖形，可視化展現出來。使人的感官更加的強烈。常見的數據可視化工具可以是excel，也可以用power BI系統。

6、總結分析

根據數據分析的結果和報告，提出切實可行的方案，幫助企業決策等。

㈤ 數據分析工作流程有哪些

1、數據獲取

從字面的意思上講，就是獲取數據。數據獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行數據採集。此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。

2、數據處理

數據的處理需要掌握有效率的工具，這些工具有很多，比如Excel、SQL等等，Excel及高端技能：基本操作、函數公式、數據透視表、VBA程序開發。

3、分析數據

分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。因此，熟練掌握一些統計分析工具不可免。我們可學習SPSS，而SPSS不用編程，簡單易學。十分適合新手，同時經典挖掘軟體，需要編程。而R語言開源軟體，新流行，對非結構化數據處理效率上更高，需編程。

4、數據可視化

就目前而言，很多數據分析工具已經涵蓋了數據可視化部分，只需要把數據結果進行有效的呈現和演講匯報就可以了。你所做的前期一系列的工作展示給你的領導。

㈥ 數據可視化的基本流程

作者 | 向倩文

來源 | 數據產品手記

大多數人對數據可視化的第一印象，可能就是各種圖形，比如Excel圖表模塊中的柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、散點圖等等，就不一一列舉了。以上所述，只是數據可視化的具體體現，但是數據可視化卻不止於此。

數據可視化不是簡單的視覺映射，而是一個以數據流向為主線的一個完整流程，主要包括數據採集、數據處理和變換、可視化映射、用戶交互和用戶感知。一個完整的可視化過程，可以看成數據流經過一系列處理模塊並得到轉化的過程，用戶通過可視化交互從可視化映射後的結果中獲取知識和靈感。

圖1 可視化的基本流程圖

可視化主流程的各模塊之間，並不僅僅是單純的線性連接，而是任意兩個模塊之間都存在聯系。例如，數據採集、數據處理和變換、可視化編碼和人機交互方式的不同，都會產生新的可視化結果，用戶通過對新的可視化結果的感知，從而又會有新的知識和靈感的產生。

下面，對數據可視化主流程中的幾個關鍵步驟進行說明。

01

數據採集

數據採集是數據分析和可視化的第一步，俗話說「巧婦難為無米之炊」，數據採集的方法和質量，很大程度上就決定了數據可視化的最終效果。

數據採集的分類方法有很多，從數據的來源來看，可以分為內部數據採集和外部數據採集。

1.內部數據採集：

指的是採集企業內部經營活動的數據，通常數據來源於業務資料庫，如訂單的交易情況。如果要分析用戶的行為數據、APP的使用情況，還需要一部分行為日誌數據，這個時候就需要用「埋點」這種方法來進行APP或Web的數據採集。

2.外部數據採集：

指的數通過一些方法獲取企業外部的一些數據，具體目的包括，獲取競品的數據、獲取官方機構官網公布的一些行業數據等。獲取外部數據，通常採用的數據採集方法為「網路爬蟲」。

以上的兩類數據採集方法得來的數據，都是二手數據。通過調查和實驗採集數據，屬於一手數據，在市場調研和科學研究實驗中比較常用，不在此次探討范圍之內。

02

數據處理和變換

數據處理和數據變換，是進行數據可視化的前提條件，包括數據預處理和數據挖掘兩個過程。

一方面，通過前期的數據採集得到的數據，不可避免的含有雜訊和誤差，數據質量較低；另一方面，數據的特徵、模式往往隱藏在海量的數據中，需要進一步的數據挖掘才能提取出來。

常見的數據質量問題包括：

1.數據收集錯誤，遺漏了數據對象，或者包含了本不應包含的其他數據對象。

2.數據中的離群點，即不同於數據集中其他大部分數據對象特徵的數據對象。

3.存在遺漏值，數據對象的一個或多個屬性值缺失，導致數據收集不全。

4.數據不一致，收集到的數據明顯不合常理，或者多個屬性值之間互相矛盾。例如，體重是負數，或者所填的郵政編碼和城市之間並沒有對應關系。

5.重復值的存在，數據集中包含完全重復或幾乎重復的數據。

正是因為有以上問題的存在，直接拿採集的數據進行分析or可視化，得出的結論往往會誤導用戶做出錯誤的決策。因此，對採集到的原始數據進行數據清洗和規范化，是數據可視化流程中不可缺少的一環。

數據可視化的顯示空間通常是二維的，比如電腦屏幕、大屏顯示器等，3D圖形繪制技術解決了在二維平面顯示三維物體的問題。

但是在大數據時代，我們所採集到的數據通常具有4V特性：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值）。如何從高維、海量、多樣化的數據中，挖掘有價值的信息來支持決策，除了需要對數據進行清洗、去除雜訊之外，還需要依據業務目的對數據進行二次處理。

常用的數據處理方法包括：降維、數據聚類和切分、抽樣等統計學和機器學習中的方法。

03

可視化映射

對數據進行清洗、去噪，並按照業務目的進行數據處理之後，接下來就到了可視化映射環節。可視化映射是整個數據可視化流程的核心，是指將處理後的數據信息映射成可視化元素的過程。

可視化元素由3部分組成：可視化空間+標記+視覺通道

1.可視化空間

數據可視化的顯示空間，通常是二維。三維物體的可視化，通過圖形繪制技術，解決了在二維平面顯示的問題，如3D環形圖、3D地圖等。

圖2 可視化空間示例

2.標記

標記，是數據屬性到可視化幾何圖形元素的映射，用來代表數據屬性的歸類。

根據空間自由度的差別，標記可以分為點、線、面、體，分別具有零自由度、一維、二維、三維自由度。如我們常見的散點圖、折線圖、矩形樹圖、三維柱狀圖，分別採用了點、線、面、體這四種不同類型的標記。

圖3 標記類型示例

3.視覺通道

數據屬性的值到標記的視覺呈現參數的映射，叫做視覺通道，通常用於展示數據屬性的定量信息。

常用的視覺通道包括：標記的位置、大小（長度、面積、體積...）、形狀（三角形、圓、立方體...）、方向、顏色（色調、飽和度、亮度、透明度...）等。

圖3中的四個圖形示例，就很好的利用了位置、大小、顏色等視覺通道來進行數據信息的可視化呈現。

「標記」、「視覺通道」是可視化編碼元素的兩個方面，兩者的結合，可以完整的將數據信息進行可視化表達，從而完成可視化映射這一過程。

關於可視化編碼元素的優先順序，以及如何根據數據的特徵選擇合適的可視化表達，下次會專題來分享下。

04

人機交互

可視化的目的，是為了反映數據的數值、特徵和模式，以更加直觀、易於理解的方式，將數據背後的信息呈現給目標用戶，輔助其作出正確的決策。

但是通常，我們面對的數據是復雜的，數據所蘊含的信息是豐富的。

如果在可視化圖形中，將所有的信息不經過組織和篩選，全部機械的擺放出來，不僅會讓整個頁面顯得特別臃腫和混亂，缺乏美感；而且模糊了重點，分散用戶的注意力，降低用戶單位時間獲取信息的能力。

常見的交互方式包括：

1.滾動和縮放：當數據在當前解析度的設備上無法完整展示時，滾動和縮放是一種非常有效的交互方式，比如地圖、折線圖的信息細節等。但是，滾動與縮放的具體效果，除了與頁面布局有關系外，還與具體的顯示設備有關。

2.顏色映射的控制：一些可視化的開源工具，會提供調色板，如D3。用戶可以根據自己的喜好，去進行可視化圖形顏色的配置。這個在自助分析等平台型工具中，會相對多一點，但是對一些自研的可視化產品中，一般有專業的設計師來負責這項工作，從而使可視化的視覺傳達具有美感。

3.數據映射方式的控制：這個是指用戶對數據可視化映射元素的選擇，一般一個數據集，是具有多組特徵的，提供靈活的數據映射方式給用戶，可以方便用戶按照自己感興趣的維度去探索數據背後的信息。這個在常用的可視化分析工具中都有提供，如tableau、PowerBI等。

4.數據細節層次控制：比如隱藏數據細節，hover或點擊才出現。

05

用戶感知

可視化的結果，只有被用戶感知之後，才可以轉化為知識和靈感。

用戶在感知過程，除了被動接受可視化的圖形之外，還通過與可視化各模塊之間的交互，主動獲取信息。

如何讓用戶更好的感知可視化的結果，將結果轉化為有價值的信息用來指導決策，這個裡面涉及到的影響因素太多了，心理學、統計學、人機交互等多個學科的知識。

學習之路漫漫，一直在路上， 我們會持續分享數據可視化領域的知識，記得持續follow我們喲！