數據分析過程簡介
數據分析過程是分析數據以確定數據模式或業務決策的過程。有幾種技術、流程和方法；數據分析所涉及的工具。數據分析對于了解現有業務績效和預測業務改進的可能模式非常重要。數據分析過程遵循某些階段，如業務問題陳述、理解和獲取數據、從各種來源提取數據、應用數據質量進行數據清理、通過進行探索性數據分析進行特征選擇、識別和刪除異常值、轉換數據、通過圖表創建數據可視化、應用統計分析、，機器學習模型。
數據分析過程的各個階段
讓我們詳細定義每個階段，以及如何使用技術堆棧實現它。
Hadoop、數據科學、統計和；其他
1。業務理解
在分析行業數據時，我們應該對行業有清晰的概述和理解，了解行業的業務，他們將做出什么樣的決策，分析數據的目的是什么，所有的數據分析過程都是從一個問題開始的，很多人認為數據可以通過使用數據集進行分析，數據集的可用性足以分析任何類型的模式，根據理解，沒有數據集來分析數據。我們需要它。問題定義了數據集本身，在這種情況下，唯一的挑戰是，在回答一個問題時，可以彈出另一個問題，但這是確定的，它實際上是數據分析過程的一部分。
2。獲取原始數據
這是一個步驟，在定義問題后，從不同的來源收集數據，如數據倉庫、日志和數據集來回答這些問題，查詢行數據以回答問題，但這不是行數據集，而是我們需要稱之為行數據，因為它不完全符合我們希望它分析的形式。
3。提取數據
這是提取數據以創建最終數據集的步驟。這將使我們能夠領導進一步的分析過程，這是一個干凈的數據集。SQL用于從數據庫中提取數據。為提取多行數據而查詢的數據庫超過100萬。SQL等數據庫查詢語言使分析師能夠輕松地分析和轉換數據。SQL是您應該學習的第一件事，因為它使您能夠處理數據集。
4。轉換數據
數據轉換是將數據或數據集從一種狀態或結構轉換為另一種狀態結構的過程，它是數據集成的基本狀態，從不同來源收集的數據已被集成到特定的結構化數據中，從而可以在分析過程的目的地使用該過程稱為ETL（提取-轉換-加載）。數據轉換過程是指檢測和理解原始結構化或源格式的數據。這通常是通過使用數據分析和分析工具實現的算法來實現的。這一步幫助您決定需要對數據采取什么措施才能將其轉換為所需或請求的格式。通常，R或Python語言使您能夠對來自源代碼的大型或復雜數據執行數據轉換。
5。數據可視化
在構建或創建數據集之后，我們需要可視化數據，以發展您的假設或見解，從而探索和評估數據。Tableau/saas（數據可視化應用程序）允許我們可視化結構化和非結構化數據庫中的大量數據行，并輕松從數據集中獲取見解/有意義的模式。
6。靜態分析
數據分析的重要方面是總結數據，并從模型和圖表的角度理解數據。除此之外，它還解釋了數據與底層現實世界的關系。靜態分析還用于識別預測分析的模式或趨勢，這有助于做出商業決策，也有助于確定數據集的靜態重要性。
7。數據模型開發
行業對部署具有預測能力的模型非常感興趣，數據模型開發包括模型目標的定義、問題的概念及其轉換為計算模型。
R/Python使您能夠創建一個統計模型來拒絕任何無效或無效的假設，現代應用程序在處理數學復雜性方面起著重要作用。供應商正在開發軟件作為服務，如table和SAS，通過使用為業務分析師設計的自動預測建模工具構建模型，使分析過程變得越來越容易。分析專業人士正在利用來自開源市場或模型構建API的機器學習算法來構建預測性應用模型。
8。建議/報告/故事
這是數據分析過程的最后一步，在這一步中，分析決策被總結，分析過程的結果或后果以故事、報告、建議和PPT的形式表示，tableau和SAS應用程序在通過報告或故事構建總結分析過程中起著重要作用，該報告包括：
- 以客戶/行業為中心的成果
- 行業戰略和決策樹
- 確定業務優先級
- 確定產品的目標受眾或消費者
- 基于可衡量結果的商業案例
結論
對于大多數企業、企業、行業和政府機構來說，缺乏數據不是問題。有大量信息可用于做出明確的數據驅動和面向業務的決策。由于在面向分析的流程中需要使用如此多的數據，我們需要從可用數據中獲得更合適的知識和信息：企業需要知道它是做出數據驅動決策的正確數據。企業需要從這些數據/信息/知識中得出準確的結論。業務需要信息豐富且對決策過程有用的數據。
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