数据分析如何做

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企业架构学习帮
2015-08-27 · TA获得超过1585个赞
知道小有建树答主
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根据需求来分析,先要明确目标
这里细分一下数据分析的框架:明确分析目标、数据收集、数据清理、数据分析、数据报告、执行与反馈

1.首先是数据分析的目的性极强
区别于数据挖掘的找关联、分类、聚类,数据分析更倾向于解决现实中的问题。
我想解决什么问题?通过这次的分析能让我产生什么决策?比如是否在某个高校举办一场活动,是否把我们的补贴政策再增加10元等等,数据分析的目的性极强。

2.数据收集
数据分析区别于数据挖掘的第一点就是数据来源。数据分析的数据可能来源于各种渠道,数据库、信息采集表、走访等等各种形式的数据,只要是和分析目标相关,都可以收集。而数据挖掘则偏向于数据库数据的读取。

3.数据清理
由于数据分析的数据来源相比于数据挖掘的直接从数据库调取,数据分析的数据更加杂乱无章,你可能是从别人的分析报告里找数据,从百度上搜索数据,这些数据的格式、字段都不统一,在这里你需要根据你的目的进行归类、整合。

4.数据分析
数据分析是全流程最重要的过程了!这里最重要的事情是:时刻想着你的目标是什么?比如了解某个时间段的交易状况,你要根据这个目标做同比、环比等等...这一块的方法极多,内容极大。由于题主只是想了解数据分析是什么,这里就不做过多的阐述。

5.数据报告
数据报告就是阐述你的结果嘛!你可以搞一堆大家看不懂的公式什么的证明你的专业性,但是这里需要你用最通俗易懂的语言告诉你的领导:做这件事有80%的概率收获100W。OK!就是这么简单!

6.执行与反馈
就是开始干活嘛!同时干完活后需要用数据监测是否达到既定目标?如果达到了,关键因素是什么?如果没达到,问题出在哪里?
迈杰
2024-11-30 广告
RNA-seq数据分析是转录组研究的核心,包括数据预处理、序列比对、定量分析、差异表达分析、功能注释和可视化等步骤。数据预处理主要是质量控制和去除低质量序列。序列比对使用HISAT2、STAR等工具将reads比对到参考基因组。定量分析评估... 点击进入详情页
本回答由迈杰提供
ovenwork
2021-01-17 · 贡献了超过136个回答
知道答主
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