數據分析的流程主要有哪些

❶ 數據分析的步驟有哪些

數據分析的步驟有哪些

數據分析有極廣泛的應用范圍，這是一個掃盲貼。典型的數據分析可能包含以下三個步：

1、探索性數據分析，當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。
2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。
數據分析過程實施

數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。

一、識別信息需求

識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程式控制制的需求，提出對信息的需求。就過程式控制制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。

二、收集數據

有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：

①將識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據；
②明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據；
③記錄表應便於使用；
④採取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。
三、分析數據

分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：

老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；
新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖；
四、數據分析過程的改進

數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：

①提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題；
②信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析；
③收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通；
④數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；
⑤數據分析所需資源是否得到保障。

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❷ 數據分析的過程包括哪些步驟

大數據的好處大家都知道，說白了就是大數據可以為公司的未來提供發展方向。利用大數據就離不開數據分析。而數據分析一般都要用一定的步驟，數據分析步驟主要包括4個既相對獨立又互有聯系的過程，分別是：設計數據分析方案、數據收集、數據處理及展現、數據分析4個步驟。

設計數據分析方案
我們都知道，做任何事情都要有目的，數據分析也不例外，設計數據分析方案就是要明確分析的目的和內容。開展數據分析之前，只有明確數據分析的目的，才不會走錯方向，否則得到的數據沒有指導意義，甚至可能將決策者帶進彎路，不但浪費時間，嚴重時容易使公司決策失誤。
當分析的數據目的明確後，就需要把他分解成若干個不同的分析要點，只有明確分析的目的，分析內容才能確定下來。明確數據分析目的的內容也是確保數據分析過程有效進行的先決條件，數據分析方案可以為數據收集、處理以及分析提供清晰地指引方向。根據數據分析的目的和內容涉及數據分析進行實施計劃，這樣就能確定分析對象、分析方法、分析周期及預算，保證數據分析的結果符合此次分析目的。這樣才能夠設計出合適的分析方案。

數據收集
數據收集是按照確定的數據分析內容，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。數據收集主要收集的是兩種數據，一種指的是可直接獲取的數據，另一種就是經過加工整理後得到的數據。做好數據收集工作就是對於數據分析提供一個堅實的基礎。

數據處理
數據處理就是指對收集到的數據進行加工整理，形成適合的數據分析的樣式和數據分析的圖表，數據處理是數據分析必不可少的階段，數據處理的基本目的是從大量的數據和沒有規律的數據中提取出對解決問題有價值、有意義的數據。同時還需要處理好骯臟數據，從而凈化數據環境。這樣為數據分析做好鋪墊。

數據分析
數據分析主要是指運用多種數據分析的方法與模型對處理的數據進行和研究，通過數據分析從中發現數據的內部關系和規律，掌握好這些關系和規律就能夠更好的進行數據分析工作。
數據分析的步驟其實還是比較簡單的，不過大家在進行數據分析的時候一定寧要注意上面提到的內容，按照上面的內容分步驟做，這樣才能夠在做數據分析的時候有一個清晰的大腦思路，同時還需要極強的耐心，最後還需要持之以恆。

❸ 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。

❹ 數據分析的流程是什麼

1、明確分析的目的，提出問題。只有弄清楚了分析的目的是什麼，才能准確定位分析因子，提出有價值的問題，提供清晰的指引方向。
2、數據採集。收集原始數據，數據來源可能是豐富多樣的，一般有資料庫、互聯網、市場調查等。具體辦法可以通過加入“埋點數清”代碼，或者使用第三方的數據統計工具。

3、數據處理。對收集到的原始數據進行數據加工，主要包括數據清洗、數據分組、數據檢索、數據抽取等處理方法。

4、數據探索。通過探索式分析檢驗假設值的形成方式寬畢緩，在數據之中發現新的特徵，對整個數據集有個全慎模面認識，以便後續選擇何種分析策略。

5、分析數據。數據整理完畢，就要對數據進行綜合分析和相關分析，需要對產品、業務、技術等了如指掌才行，常常用到分類、聚合等數據挖掘演算法。Excel是最簡單的數據分析工具，專業數據分析工具有R語言、Python等。

6、得到可視化結果。藉助可視化數據，能有效直觀地表述想要呈現的信息、觀點和建議，比如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕累托圖等，同時也可以使用報告等形式與他人交流。

❺ 數據分析的具體流程是什麼

一、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。

二、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。

三、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。

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，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。

五、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。

六、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。

關於數據分析的具體流程是什麼，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。

❻ 數據分析包含哪幾個步驟，主要內容是什麼

數據分析主要包含五個步驟：

明確目的：明確數據分析的目的，確保數據分析有效進行並為數據的採集、處理提供方向；數據收集：在DAP產品中會通過應用系統定義模塊實現對多個應用系統數據的採集工作；清洗加工：在DAP產品中會通過ODS和數倉實現對業務系統數據的層層加工過濾，得到最終需要的業務數據；數據展示：在配置好數據模型之後，可以通過綁定echarts組件的方式實現業務數據的可視化展現；報告撰寫：主要用於描述對業務數據分析的過程和分析之後得到的結果。

數通暢聯的DAP數據分析平台主要有以下三個優點：

在多層的數據加工過濾之中，通過聚合計算和橫向合並可以得到多指標信息的數據，更加拓寬了數據的業務性和可分析性磨基兄；業務數據的可視化展現讓用戶可以更直觀地對各個業務數據進行處理和分析；在ESB等數據調鋒族度工具的輔助之下，更加快速地實現了數據跟進，讓用戶可瞎襲以實時跟進數據狀況，有助於企業做出相應的決策。

❼ 數據分析有哪些關鍵步驟

1.決定目標

數據價值鏈的第一步必須先有數據，然後業務部門已經決定數據科學團隊的目標。這些目標通常需要進行大量的數據收集和分析。因為我們正在研究數據驅動決策，我們需要一個可衡量的方式知道業務正向著目標前進。

2.確定業務標桿

業務應該做出改變來改善關鍵指標從而達到它們的目標。如果沒有什麼可以改變，就不可能有進步,，論多少數據被收集和分析。確定目標、指標在項目早期為項目提供了方向，避免無意義的數據分析。

3.數據收集

撒一張數據的大網，更多數據，特別是數據從不同渠道找到更好的相關性，建立更好的模型，找到更多可行的見解。大數據經濟意味著個人記錄往往是無用的，在每個記錄可供分析才可以提供真正的價值。

4.數據清洗

數據分析的第一步是提高數據質量。數據科學家處理正確的拼寫錯誤，處理缺失數據和清除無意行陵義的信息。在數據價值鏈中這是最關鍵的步驟，即使最好的數據值分析如果有垃圾數辯逗據這將會產生錯誤結果和誤導。

5.數據建模

數據科學家構建模型，關聯數據與業務成果和提出建議並確定關於業務價值的變化這是其中的第一步。這就是數據科學家成為關鍵業務的獨特專長，通過數據，建立模型，預測業務成果。

6.數據科學團隊

數據科學家是出了名的難以僱用，這是一個好主意來構建一個數據科學團隊通過那些有一個高級學位統計關注數據建模和預測，而團隊的其他人，合格的基礎設施工程師，軟體開發人員和ETL 專家，建立必要的數據收集基礎設施、數攜帶賣據管道和數據產品，使數據通過報告和儀表盤來顯示結果和業務模型。

7.優化和重復

數據價值鏈是一個可重復的過程，通過連續改進價值鏈的業務和數據本身。基於模型的結果，企業將通過數據科學團隊測量的結果來驅動業務。

❽ 數據分析有哪些流程

1.分析設計

首先是明確數據分析目的，只有明確目的，數據分析才不會偏離方向，否則得出的數據分析結果不僅沒有指導意義，亦即目的引導。當分析目的明確後，我們需要對思路進行梳理分析，並搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干個不同的分析要點，也就是說要達到這個目的該如何具體開展數據分析?需要從哪幾個角度進行分析?採用哪些分析指標?採用哪些邏輯思維?運用哪些理論依據?

2.數據收集

數據收集是按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里的數據包括一手數據與二手數據，一手數據主要指可直接獲取的數據，如公司內部的資料庫、市場調查取得的數據等;二手數據主要指經過加工整理後得到的數據，如統計局在互聯網上發布的數據、公開出版物中的數據等。

3.數據處理

數據處理是指對採集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，保證數據的一致性和有效性。它是數據分析前必不可少的階段。數據處理的基本目的是從大量的、可能雜亂無章、難以理解的數據中抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。如果數據本身存在錯誤，那麼即使採用最先進的數據分析方法，得到的結果也是錯誤的，不具備任何參考價值，甚至還會誤導決策。

4.數據分析

數據分析是指用適當的分析方法及工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。在確定數據分析思路階段，數據分析師就應當為需要分析的內容確定適合的數據分析方法。到了這個階段，就能夠駕馭數據，從容地進行分析和研究了。

5.數據展現

通過數據分析，隱藏在數據內部的關系和規律就會逐漸浮現出來，那麼通過什麼方式展現出這些關系和規律，才能讓別人一目瞭然。一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，即用圖表說話。

6. 報告撰寫

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，以供決策者參考。所以數據分析報告是通過對數據全方位的科學分析來評估企業運營質量，為決策者提供科學、嚴謹的決策依據，以降低企業運營風險，提高企業核心競爭力。

❾ 數據分析的步驟一般包括

數據分析的步驟一般包括分析設計，數據收集，數據處理等。

數據分析介紹：

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推則大廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

數據也稱為觀測值，是實驗、測量、觀察、調查等的結果。數據分析中所處理的數據分為定性數據和定量數據。只能歸入某一類而不能用數值進行測度的數據稱為定性數據。

❿ 數據分析工作的全部過程有幾個步驟

到底做到什麼程度才算是一個完整的分析？則皮扒其實，數據分析是有標准模板握兆的，一共分8步走，只要全部做完就可以了。孫昌

這八個步驟是：

• 提出問題 5.識別異常

• 尋找指標 6.問題歸因

• 現狀描述 7.走勢預測

• 梳理標准 8.結論建議

具體含義見下圖