Question

数据分析的流程包含哪些步骤

Answer 1

问：数据分析的流程包含哪些步骤

问：请详细描述

答：您好！ 数据分析是将抽象的数据和实际的业务相结合的过程，在实际的数据分析过程中需要了解业务情况，明晰行业知识，和业务高度结合。所以数据分析师进行数据分析前的第一步就是根据数据分析要求，对业务需求进行分析，将其拆分为不同层级、不同主题的任务，根据业务的数据指标、标签等，划分出不同优先级。为下一步取数做好准备。 业务指标和数据一一对应是需求确认环节的关键，数据分析师可以根据数据库或数据仓库的数据词典确认指标、标签等，对数据质量进行调研，进行试点评估，将数据分析的准确性最大化。 数据分析师在进行数据分析前，要提前收集好任务所需的数据，做好分析前的准备工作。在这个阶段，数据分析师可以联合技术人员，将后续数据分析需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，准备进行数据分析。 在准备数据的过程中，数据分析师可以对业务数据进一步确认，和一线业务人员进行沟通协作，确认数据和业务指标之间相互贴合，数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联，将关键数据整理进行标记。 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 在这个阶段，数据分析师还可以根据收集时确认的指标、标签，将数据归纳为不同的主题，进行数据分组操作，方便数据分析时使用恰当的数据。有效地从海量纷乱的数据中提取出有价值的数据进行分析。 前期准备工作完成后，数据分析师就可以从主流的统计分析方法中选取适当的方法，对处理后的数据进行实际分析，提取出数据背后蕴含的价值信息，支撑企业业务和管理人员的信息决策。 数据分析师在进行数据分析时，要将实际分析和业务活动相结合，产出真正对企业发展有关的数据报告，而不是对数据信息的无脑堆砌。此外，数据分析师也可以借助图表，进行可视化分析，避免在面对海量数据时出现错漏等问题。 希望对您有所帮助！

答：您好！ 数据分析师在数据展现上的工作主要分为以下几个步骤： 1. **数据分层分块展示**：数据分析师会将完整的商业智能页面分割成不同的板块和层次，以便更好地展示数据。这样做可以更丰富地传递信息。 2. **划分数据和信息的优先级**：数据分析师会特别注意数据的优先级划分。在视觉设计中，核心的数据指标会被放在最重要的位置，占据较大的面积。其他的指标则按优先级顺序排列在核心指标周围。 3. **满足多种数据需求**：当管理人员提出多种数据需求，希望在同一页面上展示更多信息时，数据分析师需要在保证关键信息完整、布局平衡且直观的基础上，将数据划分为更多层次。 4. **附加业务逻辑信息**：数据分析师还可以选择为完成的图表添加自己的业务逻辑思考信息，帮助用户更好地理解图表的意义。 5. **制作数据分析报告**：最后，数据分析师会制作数据分析报告，完成从数据到信息的转换，实现数据价值的有效传递。 希望以上内容对您有帮助，如有其他问题，欢迎随时咨询。

答：您好！ 关于数据分析的基本流程，以下是详细的步骤： 1. **明确分析目的** * 确保数据分析有清晰的目标，为数据采集、处理、分析提供明确的指引方向。 2. **数据收集** * 根据数据分析的目的来收集相关数据的过程，为后续分析提供依据。 * 数据来源：数据库、互联网、市场调查、公开出版物等。 3. **数据处理** * 包括数据采集、分组、组织、计算、存储、检索和排序等环节。 4. **数据分析** * 分定性数据分析和验证性数据分析。探索性数据分析侧重于发现新特征。 5. **数据展示** * 使用柱形图、饼图、折线图等图标展示有用信息，直观反映数据的本质和作用。 6. **报告撰写** * 总结整个数据分析过程。需要明确的主题、清晰的目录、图文并茂的描述和结论与建议。 感谢您对此的关注，希望上述信息对您有所启发。如果您还有其他问题或需要进一步的信息，请随时告诉我。

问：python数据分析常见库有哪些，举例说明特点

答：您好！ 关于Pandas、NumPy、Scikit-learn、Gradio和TensorFlow的介绍如下： 01. Pandas 在数据分析师的日常工作中，70%到80%都涉及到理解和清理数据，也就是数据探索和数据挖掘。Pandas主要用于数据分析，这是最常用的Python库之一。它为你提供了一些最有用的工具来对数据进行探索、清理和分析。使用Pandas，你可以加载、准备、操作和分析各种结构化数据。 02. NumPy NumPy主要用于支持N维数组。这些多维数组的稳健性是Python列表的50倍，这也让NumPy成为许多数据科学家的最爱。NumPy被TensorFlow等其他库用于张量的内部计算。NumPy为数值例程提供了快速的预编译函数，这些函数可能很难手动求解。为了获得更好的效率，NumPy使用面向数组的计算，从而能够轻松的处理多个类。 03. Scikit-learn Scikit-learn可以说是Python中最重要的机器学习库。在使用Pandas或NumPy清理和处理数据之后，可以通过Scikit-learn用于构建机器学习模型，这是由于Scikit-learn包含了大量用于预测建模和分析的工具。使用Scikit-learn有很多优势。比如，你可以使用Scikit-learn构建几种类型的机器学习模型，包括监督和非监督模型，交叉验证模型的准确性，进行特征重要性分析。 04. Gradio Gradio让你只需三行代码即可为机器学习模型构建和部署web应用程序。它的用途与Streamlight或Flask相同，但部署模型要快得多，也容易得多。Gradio的优势在于以下几点：允许进一步的模型验证。具体来说，可以用交互方式测试模型中的不同输入易于进行演示易于实现和分发，任何人都可以通过公共链接访问web应用程序。 05. TensorFlow TensorFlow是用于实现神经网络的最流行的 Python 库之一。它使用多维数组，也称为张量，能对特定输入执行多个操作。因为它本质上是高度并行的，因此可以训练多个神经网络和GPU以获得高效和可伸缩的模型。TensorFlow的这一特性也称为流水线。 希望对您有所帮助！如果您还有其他问题或需要帮助，请随时告诉我。

答：您好！ 06. Keras Keras主要用于创建深度学习模型，特别是神经网络。它建立在TensorFlow和Theano之上，能够用它简单地构建神经网络。但由于Keras使用后端基础设施生成计算图，因此与其他库相比，它的速度相对较慢。 07. SciPy SciPy主要用于其科学函数和从NumPy派生的数学函数。该库提供的功能有统计功能、优化功能和信号处理功能。为了求解微分方程并提供优化，它包括数值计算积分的函数。SciPy的优势在于：多维图像处理解决傅里叶变换和微分方程的能力由于其优化算法，可以非常稳健和高效地进行线性代数计算。 08. Statsmodels Statsmodels是擅长进行核心统计的库。这个多功能库混合了许多 Python 库的功能，比如从 Matplotlib 中获取图形特性和函数；数据处理；使用 Pandas，处理类似 R 的公式；使用 Pasty，并基于 NumPy 和 SciPy 构建。具体来说，它对于创建OLS等统计模型以及执行统计测试非常有用。 09. Plotly Plotly绝对是构建可视化的必备工具，它非常强大，易于使用，并且能够与可视化交互。与Plotly一起使用的还有Dash，它是能使用Plotly可视化构建动态仪表板的工具。Dash是基于web的Python接口，它解决了这类分析web应用程序中对JavaScript的需求，并让你能在线和离线状态下进行绘图。 10. Seaborn Seaborn建立在Matplotlib上，是能够创建不同可视化效果的库。Seaborn最重要的功能之一是创建放大的数据视觉效果。从而让最初不明显的相关性能突显出来，使数据工作人员能够更正确地理解模型。Seaborn还有可定制的主题和界面，并且提供了具有设计感的数据可视化效果，能更好地在进行数据汇报。 谢谢您的咨询，希望对您有所帮助！