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理想VS現實的數據分析流程
2016-09-03
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理想VS現實的數據分析流程

數據分析師的工作流程，理想情況下，可以分為四個步驟。

1、提取數據。利用SQL語言從數據倉庫中提取你分析需要的字段。所以數據分析師一定要對SQL語言相對比較精通。

2、處理數據。提取出來的數據，一般都要進行一些預處理。例如：對缺失值、異常值進行處理、數據進行轉換（例如：文字轉換成數值，男->1）、數據離散（例如把年齡根據分析的目標分為不同的年齡段）。

3、分析數據。通過作圖、進行基本統計，分析數據異常背后的發生了什么。許多時候你需要用到各種各樣的模型，例如：聚類，分析會員的類型，不同類型的會員有什么特點。你可能會把數據放在EXCEL、SAS、SPSS等上進行分析。

4、分析報告。數據分析的結果最終一般都會以報告的形式呈現。在分析報告中，根據數據進行問題進行描述，或者說發現問題的所在，同樣的通過數據你找到解決問題的辦法或者方向，說明你的觀點。

實際工作流程


但是現實與理想總是存在那么、那么、那么大的差距，在實際工作中，數據分析是一個循環、迭代的過程（如圖2）

在你處理數據的時候，你有可能發現你提的數據有問題，可能是缺少字段、或者時間不對?；蛘甙l現數據的邏輯有問題，在寫SQL的時候可能出現重復數據。

在進行數據分析步驟后，你可能發現，根據分析的問題，你可能需要提取更多的數據來進行支持。特別對數據分析是針對探索性的問題時候。

有分析數據的時候，你可能發現，你的數據預處理沒有達到目的，例如你的年齡分段可能之前是按5歲來進行等距分隔的，現在你希望是按等箱進行分析隔，或者你希望按用戶的所處階段（學生、職場新人、白領、結婚、有小孩……）從而你需要又回到前面那個步聚。

甚至在你完成分析告訴后，你會收到這樣的需要說，我覺得某個問題可能需要從其它維度進行分析，從而更深入的了解這個問題，這個時間又回到定義問題的階段。

所以數據分析不是一蹴而就的事情，而是一個迭代、循環的過程。



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