数据分析的前期准备有哪些?

作者&投稿:饶习 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
数据分析一般有哪些准备工作?~

前几天也和人探讨了下数据分析,也顺便和你说下,工作流程一般是这样的:事前,采集历史数据,分析数据关联性,推测可能的模型和影响因子;
事中,采集线上数据,同前期规划模型作比较,找到实际问题中的亟待解决的问题和模型改善,为进一步产品改进等做可能性、关联性分析;
事后,归纳数据,发现自己分析的不足、考虑问题的全面性,为接下来的分析工作做经验储备; 简单的讲就是:
事前估计,为什么会有这样的预测,有什么样的数据或是模型支持此分析结果;
事中监测,有哪些突变或是自己尚未前瞻到的异常用户数据,如何将其融合到新一轮的数据分析中,如何更好的为产品改进服务;
事后总结,在这次事件中有哪些问题,问题的原因出自哪里,模型的问题还是客观性或是其他问题,不断提升自己的数据领悟力; 在数据分析中,重数据,却不拘泥于数据;考虑模型,但要动态变化;不能为数据而数据,应该是客观的评析数据,提出合理的分析结果;不断在实践中提升自己的感悟能力,这不是一朝一夕的事。数据既为上,又为己,希望你可以理解。

通过《基础数据采集》的学习,帮助学员了解数据采集的意义、方法、步骤、原则、熟悉市场、运营、产品数据采集,熟悉并掌握常用数据采集渠道,常用数据采集工具。能够独立完成电子商务市场、运营、产品数据采集。

(1)数据清理:数据清理是数据准备过程中最花费时间、最乏味,但也是最重要的步骤。该步骤可以有效减少学习过程中可能出现相互矛盾情况的问题。初始获得的数据主要有以下几种情况需要处理:含噪声数据、错误数据、缺失数据、冗余数据。
(2)数据集成:数据集成是一种将多个数据源中的数据(数据库、数据立方体或一般文件)结合起来存放到一个一致的数据存储(如数据仓库)中的一种技术和过程。由于不同学科方面的数据集成涉及到不同的理论依据和规则,因此,数据集成可以说是数据预处理中比较困难的一个步骤。目前通常采用联邦式、基于中间件模型和数据仓库等方法来构造集成的系统,这些技术在不同的着重点和应用上解决数据共享和为企业提供决策支持。
(3)数据转换:数据变换是采用线性或非线性的数学变换方法将多维数据压缩成较少维数的数据,消除它们在空间、属性、时间及精度等特征表现的差异。这类方法虽然对原始数据通常都是有损的,但其结果往往具有更大的实用性。数据转换的方法有数据平滑、数据聚集、数据概化、数据规范化、属性构造等。
(4)数据归约:数据经过去噪处理后,需根据相关要求对数据的属性进行相应处理。数据规约就是在减少数据存储空间的同时尽可能保证数据的完整性,获得比原始数据小得多的数据,并将数据以合乎要求的方式表示。数据归约方法主要有:数据立方体聚集、维规约、数据压缩、数值压缩、离散化和概念分层。


学习大数据需要做哪些准备?
答:1、学科知识:从数据分析涉及到的专业知识点上看,主要是这些:(1)统计学:参数检验、非参检验、回归分析等 (2)数学:线性代数、微积分等 (3)社会学:主要是一些社会学量化统计的知识,如问卷调查与统计分析;还有就是一些社会学的知识,这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助 (4)经济...

怎么培养数据分析能力?
答:首先是前期的分析理论准备阶段,包括:明确业务场景、确立分析目标和列出核心指标。我们要做的就是,首先明确是什么样的业务场景,不同的业务,分析体系也随之不同;然后,结合业务问题确定分析的目标,列出核心指标,再搜集整理所需要的数据。接下来就是正式的数据分析阶段,包括:数据获取、数据清洗和分析...

数据分析的基本步骤有哪些?
答:2.数据收集 数据收集是按照确定的数据分析框架,收集相关数据的过程,它为数据分析提供了素材和依据。这里的数据包括一手数据与二手数据,一手数据主要指可直接获取的数据。3.数据处理 数据处理是指对采集到的数据进行加工整理,形成适合数据分析的样式,保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的...

数据分析师需要掌握哪些能力?需要做哪些准备?
答:对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。对于高级数据分析师,逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师,罗辑思维除了...

电子商务的数据分析的步骤有哪些?
答:电子商务的数据分析通常包含以下几个步骤:确定分析目标:首先需要明确数据分析的目标和问题,例如销售趋势分析、用户行为分析、市场细分等。明确目标将有助于指导后续的数据收集和分析过程。数据收集与整理:收集与电子商务相关的数据,包括销售数据、用户行为数据、网站访问数据等。这些数据可能来自于各个渠道,...

数据分析的四大步骤有哪些?
答:第三是搜集意图是否明确,搜集的数据是否实在,充沛,信息通道是否疏通。第四,数据剖析办法是否合理,风险是否操控在可接受的范围内;有用数据剖析所需的资源是否得到保证。关于数据分析的四大步骤有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您...

数据分析入门必备基础知识有哪些?
答:但是要想实现数据分析,掌握和熟悉数据分析开发流程也是很有必要的。关于数据分析入门必备基础知识有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

新媒体数据分析的流程包括哪些?
答:新媒体数据分析的流程如下:确定业务目标、梳理路径拆解指标、制造数据埋点、收集运营数据、数据复盘。新媒体是利用数字技术,通过计算机网络、无线通信网、卫星等渠道,以及电脑、手机、数字电视机等终端,向用户提供信息和服务的传播形态。从空间上来看,“新媒体”特指当下与“传统媒体”相对应的,以数字...

数据分析入门的知识有哪些?
答:对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。对于高级数据分析师,逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师,罗辑思维除了...

数据分析阶段的注意事项有哪些?
答:数据分析阶段的注意事项包括:1.业务理解阶段:在进行业务分析的同时,数据分析师应具备足够的数据思维,脱离数据思维的业务分析容易得出一些主观的结论,甚至无法发现问题的本质。需要注意的事项有:行业分析、业务流程分析等。2.需求整理阶段:明确分析目的,确定分析范围和目标,制定分析计划和方案。3.数据...