『壹』 數據分析的過程包括哪些步驟
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後，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後得到的數據。做好數據收集工作就是對於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，最後還需要持之以恆。
『貳』 數據分析師的數據分析流程是怎樣的
【導讀】數據剖析指用適當的統計剖析方法對搜集來的許多數據進行剖析，提取有用信息和構成定論而對數據加以詳細研究和概括總結的進程。那麼，數據分析師的數據分析流程是怎樣的?今日就跟隨小編一同來了解下吧!
1. 辨認信息需求
辨認信息需求是保證數據剖析進程有效性的首要條件，可認為搜集數據、剖析數據提供明晰的目標。
2.數據收集
了解數據收集的意義在於真正了解數據的原始面貌，包含數據產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。幫助數據剖析師更有針對性的控制數據生產和收集進程，避免因為違反數據收集規則導致的數據問題;一起對數據收集邏輯的認識增加了數據剖析師對數據的了解程度，尤其是數據中的反常改變。
3.數據存儲
因為數據在存儲階段是不斷動態改變和迭代更新的，其及時性、完整性、有效性、一致性、准確性許多時候因為軟硬體、內外部環境問題無法保證，這些都會導致後期數據使用問題。
4.數據提取
數據提取是將數據取出的進程，數據提取的中心環節是從哪取、何時取、怎麼取。在數據提取階段，數據剖析師首要需求具有數據提取才能。
5.數據發掘
沒有最好的演算法，只有最適合的演算法，演算法選擇的原則是兼具准確性、可操作性、可了解性、可使用性。沒有一種演算法能處理所有問題，但通曉一門演算法可以處理許多問題。發掘演算法最難的是演算法調優，同一種演算法在不同場景下的參數設定相同，實踐是獲得調優經歷的重要途徑。
6.數據剖析
數據剖析相關於數據發掘更多的是偏向事務使用和解讀，當數據發掘演算法得出定論後，怎麼解說演算法在成果、可信度、顯著程度等方面關於事務的實際意義，怎麼將發掘成果反饋到事務操作進程中便於事務了解和實施是要害。
7.數據可視化
數據剖析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。甭說往常人，數據剖析師自己看數據也頭大。這時就得靠數據可視化的神奇法力了。除掉數據發掘這類高級剖析，不少數據剖析師的往常作業之一就是監控數據觀察數據。
8.數據使用
數據使用是數據具有落地價值的直接表現，這個進程需求數據剖析師具有數據溝通才能、事務推進才能和項目作業才能。
以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析師的數據分析流程是怎樣的?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。
『叄』 數據分析的具體流程是什麼
一、數據收集
數據收集是數據分析的最基本操作，你要分析一個東西，首先就得把這個東西收集起來才行。由於現在數據採集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等工具，它們都能通過簡單的配置完成復雜的數據收集和數據聚合。
二、數據預處理
收集好以後，我們需要對數據去做一些預處理。千萬不能一上來就用它做一些演算法和模型，這樣的出來的結果是不具備參考性的。數據預處理的原因就是因為很多數據有問題，比如說他遇到一個異常值(大家都是正的，突然蹦出個負值)，或者說缺失值，我們都需要對這些數據進行預處理。
三、數據存儲
數據預處理之後，下一個問題就是：數據該如何進行存儲?通常大家最為熟知是MySQL、Oracle等傳統的關系型資料庫，它們的優點是能夠快速存儲結構化的數據，並支持隨機訪問。但大數據的數據結構通常是半結構化(如日誌數據)、甚至是非結構化的(如視頻、音頻數據)，為了解決海量半結構化和非結構化數據的存儲，衍生了HadoopHDFS、KFS、GFS等分布式文件系統，它們都能夠支持結構化、半結構和非結構化數據的存儲，並可以通過增加機器進行橫向擴展。
四、數據分析
做數據分析有一個非常基礎但又極其重要的思路，那就是對比，基本上 90% 以上的分析都離不開對比。主要有：縱比、橫比、與經驗值對比、與業務目標對比等。
五、數據運用
其實也就是把數據結果通過不同的表和圖形，可視化展現出來。使人的感官更加的強烈。常見的數據可視化工具可以是excel，也可以用power BI系統。
六、總結分析
根據數據分析的結果和報告，提出切實可行的方案，幫助企業決策等。
關於數據分析的具體流程是什麼，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
『肆』 數據分析的流程是什麼
①拆分工作項
運營是一個包含了諸多瑣碎事項的工作，運營人員要會拆分自己的工作項，並根據不同工作項的特點有針對地對特定的運營數據進行分析，才能事半功倍。
②建立指標體系
拆分完工作項後，針對每一個工作項有不同的指標，我們要根據工作項的特點進一步拆分和細化運營數據指標，然後通過對每一個指標的分析來判斷運營問題並不斷優化運營方案。拆分的維度可以按照數據的包含結構，也可以按照每一個工作項包含的子項進行拆分。
③細化分析目標
細化分析目標是指根據運營目標，確定能夠進行優化的數據點。
④提取處理數據
在提取數據這里涉及一個數據埋點的問題，在產品設計的早期，運營人員就要規劃好運營關鍵點，列出埋點清單提交給開發人員，以免後期運營過程中想要查看某一個數據但卻沒有數據記錄信息。
⑤數據分析總結
一般來說，要說明問題出現在什麼地方，哪些地方是可以進行優化改進的。
⑥反饋及投入應用
仔細觀察可以發現，以上數據分析流程實際上形成了一個閉環。總結匯報完畢，我們需要將得出的結論運用到實踐中，繼續觀察數據的變化並不斷優化我們的運營策略。
『伍』 數據分析流程是什麼
1. 識別信息需求
識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。
2.數據採集
了解數據採集的意義在於真正了解數據的原始面貌，包括數據產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。幫助數據分析師更有針對性的控制數據生產和採集過程，避免由於違反數據採集規則導致的數據問題;同時對數據採集邏輯的認識增加了數據分析師對數據的理解程度，尤其是數據中的異常變化。
3.數據存儲
在數據存儲階段，數據分析師需要了解數據存儲內部的工作機制和流程，最核心的因素是在原始數據基礎上經過哪些加工處理，最後得到了怎樣的數據。由於數據在存儲階段是不斷動態變化和迭代更新的，其及時性、完整性、有效性、一致性、准確性很多時候由於軟硬體、內外部環境問題無法保證，這些都會導致後期數據應用問題。
4.數據提取
數據提取是將數據取出的過程，數據提取的核心環節是從哪取、何時取、如何取。在數據提取階段，數據分析師首先需要具備數據提取能力。常用的Select From語句是SQL查詢和提取的必備技能，但即使是簡單的取數工作也有不同層次。
5.數據挖掘
數據挖掘是面對海量數據時進行數據價值提煉的關鍵，以下是演算法選擇的基本原則：沒有最好的演算法，只有最適合的演算法，演算法選擇的原則是兼具准確性、可操作性、可理解性、可應用性。沒有一種演算法能解決所有問題，但精通一門演算法可以解決很多問題。
挖掘演算法最難的是演算法調優，同一種演算法在不同場景下的參數設定相同，實踐是獲得調優經驗的重要途徑。
6.數據分析
分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常所用的方法有：老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖;新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。
7.數據可視化
數據分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。別說平常人，數據分析師自己看數據也頭大。這時就得靠數據可視化的神奇魔力了。除掉數據挖掘這類高級分析，不少數據分析師的平常工作之一就是監控數據觀察數據。
8.數據應用
數據應用是數據具有落地價值的直接體現，這個過程需要數據分析師具備數據溝通能力、業務推動能力和項目工作能力。
『陸』 數據分析的過程是怎樣的
1、數據的需求
要進行數據分析，數據是必須的，它是根據指導分析的人員或客戶的要求指定的。將在其上收集數據的實體的一般類型稱為實驗單位(例如，個體與群體)。可以指定和獲得有關人口的特定變數(例如男女人數，收入水平等)。數據可以是數字的也可以是分類的(即數字的文本標簽)。
2、數據的收集
數據的收集來源方式很多，它是是從各種來源收集的。數據分析師可以將需求傳達給數據的管理人員，如組織內的信息技術人員。還可以從環境中的感測器(例如監控，衛星等)收集數據。也可以通過采訪，從在線資源下載或閱讀文檔來獲取數據。
3、數據的處理
數據的處理是用於將原始信息轉換為可操作的情報或知識的情報周期的各個階段在概念上類似於數據分析中的各個階段。
最初獲得的數據必須經過處理或組織以便分析。例如，這些可能涉及將數據以表格格式(即結構化數據)放置在行和列中，以進行進一步分析，例如在電子表格或統計軟體中。
4、數據的清理
數據一旦經過組織和處理，數據很有可能不完整，可能會包含重復項或包含錯誤。由於數據輸入和存儲方式存在問題，因此需要清理數據。數據清理是防止和糾正這些錯誤的過程。
5、數據的展示
一旦分析了數據，就可以以多種格式將其報告給分析用戶，以支持他們的要求。用戶可能會有反饋，這會導致其他分析。因此，許多分析周期都是迭代的。
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『柒』 數據分析的流程順序是什麼包括幾個步驟
【導讀】時至今日，相信大家對大數據工程師一點也不陌生，作為時下比較熱門的高薪職業，很多人想轉行做大數據工程師,而作為大數據工程師其必備的一項技能就是數據分析，那麼你知道數據分析的流程順序是什麼?包括幾個步驟嗎?
一，數據收集
數據收集是數據分析的最根柢操作，你要分析一個東西，首要就得把這個東西收集起來才行。因為現在數據收集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等東西，它們都能通過簡略的配備結束雜亂的數據收集和數據聚合。
二，數據預處理
收集好往後，我們需求對數據去做一些預處理。千萬不能一上來就用它做一些演算法和模型，這樣的出來的作用是不具有參看性的。數據預處理的原因就是因為許大都據有問題，比如說他遇到一個異常值(我們都是正的，遽然蹦出個負值)，或許說缺失值，我們都需求對這些數據進行預處理。
三，數據存儲
數據預處理之後，下一個問題就是：數據該怎樣進行存儲?一般我們最為熟知是MySQL、Oracle等傳統的聯絡型資料庫，它們的利益是能夠快速存儲結構化的數據，並支撐隨機訪問。但大數據的數據結構一般是半結構化(如日誌數據)、甚至對錯結構化的(如視頻、音頻數據)，為了處理海量半結構化和非結構化數據的存儲，衍生了HadoopHDFS、KFS、GFS等分布式文件體系，它們都能夠支撐結構化、半結構和非結構化數據的存儲，並能夠通過增加機器進行橫向擴展。
分布式文件體系完美地處理了海量數據存儲的問題，但是一個優異的數據存儲體系需求一起考慮數據存儲和訪問兩方面的問題，比如你希望能夠對數據進行隨機訪問，這是傳統的聯絡型資料庫所擅長的，但卻不是分布式文件體系所擅長的，那麼有沒有一種存儲計劃能夠一起兼具分布式文件體系和聯絡型資料庫的利益，根據這種需求，就產生了HBase、MongoDB。
四，數據分析
做數據分析有一個非常基礎但又極其重要的思路，那就是對比，根柢上 90%
以上的分析都離不開對比。首要有：縱比、橫比、與經歷值對比、與業務政策對比等。
五，數據運用
其實也就是把數據作用通過不同的表和圖形，可視化展現出來。使人的感官更加的劇烈。常見的數據可視化東西能夠是excel，也能夠用power BI體系。
六，總結分析
根據數據分析的作用和陳說，提出真實可行的計劃，協助企業選擇計劃等。
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『捌』 數據分析的基本流程
數據分析有極廣泛的應用范圍，這是一個掃盲貼。典型的數據分析可能包含以下三個步：[list]1、探索性數據分析，當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。3、推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。數據分析過程實施數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。一、識別信息需求識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程式控制制的需求，提出對信息的需求。就過程式控制制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。二、收集數據有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：[list]①將識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據；②明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據；③記錄表應便於使用；④採取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。三、分析數據分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：[list]老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖；四、數據分析過程的改進數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：[list]①提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題；②信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析；③收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通；④數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；⑤數據分析所需資源是否得到保障。
『玖』 數據分析的基本流程是什麼
數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。
01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。
02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。
04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。
05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。
06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。
07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。