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數據分析的過程包括哪些步驟？
2018-11-28
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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后，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后得到的數據。做好數據收集工作就是對于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，最后還需要持之以恒。



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