数据分析的三个阶段（数据分析的三个阶段包括）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析的三个阶段的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、数据分析的过程包括哪些步骤？

• 2、数据分析师工作的主要内容及所经阶段

• 3、数据分析五大步骤

• 4、数据分析的步骤

一、数据分析的过程包括哪些步骤？

大数据的好处大家都知道，说白了就是大数据可以为公司的未来提供发展方向。利用大数据就离不开数据分析。而数据分析一般都要用一定的步骤，数据分析步骤主要包括4个既相对独立又互有联系的过程，分别是：设计数据分析方案、数据收集、数据处理及展现、数据分析4个步骤。

设计数据分析方案

我们都知道，做任何事情都要有目的，数据分析也不例外，设计数据分析方案就是要明确分析的目的和内容。开展数据分析之前，只有明确数据分析的目的，才不会走错方向，否则得到的数据没有指导意义，甚至可能将决策者带进弯路，不但浪费时间，严重时容易使公司决策失误。

当分析的数据目的明确后，就需要把他分解成若干个不同的分析要点，只有明确分析的目的，分析内容才能确定下来。明确数据分析目的的内容也是确保数据分析过程有效进行的先决条件，数据分析方案可以为数据收集、处理以及分析提供清晰地指引方向。根据数据分析的目的和内容涉及数据分析进行实施计划，这样就能确定分析对象、分析方法、分析周期及预算，保证数据分析的结果符合此次分析目的。这样才能够设计出合适的分析方案。

数据收集

数据收集是按照确定的数据分析内容，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。数据收集主要收集的是两种数据，一种指的是可直接获取的数据，另一种就是经过加工整理后得到的数据。做好数据收集工作就是对于数据分析提供一个坚实的基础。

数据处理

数据处理就是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合的数据分析的样式和数据分析的图表，数据处理是数据分析必不可少的阶段，数据处理的基本目的是从大量的数据和没有规律的数据中提取出对解决问题有价值、有意义的数据。同时还需要处理好肮脏数据，从而净化数据环境。这样为数据分析做好铺垫。

数据分析

数据分析主要是指运用多种数据分析的方法与模型对处理的数据进行和研究，通过数据分析从中发现数据的内部关系和规律，掌握好这些关系和规律就能够更好的进行数据分析工作。

数据分析的步骤其实还是比较简单的，不过大家在进行数据分析的时候一定宁要注意上面提到的内容，按照上面的内容分步骤做，这样才能够在做数据分析的时候有一个清晰的大脑思路，同时还需要极强的耐心，最后还需要持之以恒。

二、数据分析师工作的主要内容及所经阶段

【导读】随着社会的发展，互联网的应用越来越广泛，随之而来的是很多人意识到，互联网的运行过程中，会产生很多数据，而将这些数据通过整理分析后，可以应用于商业与服务业，这是一个巨大的蓝海。因此也就有了数据分析师这个岗位，那么数据分析师工作内容是什么呢?今天小编就带大家了解一下数据分析师工作的主要内容及所经阶段，希望对大家有所帮助。

1.承认业务需求

首要，数据分析师需求根据客户的要求，承认业务需求，然后指定将哪些数据作为分析输入。这一进程看似简略，但是却不行省掉。

在没有搞清需求的情况下，你忙活了好几天，还熬了几个大夜，给甲方爸爸收拾出了苹果手机商场的分析陈述，作用甲方爸爸告知你我卖的苹果是用来吃的。

当然，这也仅仅一个笑话，但细心承认业务需求的确非常重要。假设甲方爸爸不满意，到终究你一切的解说都是白搭的。“我觉得这样的分析作用是有用的……”甲方爸爸冷冷一句：“我要我觉得，不要你觉得。”

2.收集数据

没有数据怎样分析呢?所以数据分析师需肄业会收集数据。

许多人关于收集数据的了解还逗留在在商场里拉人填信息上面。当然，这也不失为一种方法。其实，数据的来历有许多。这些数据有或许是来自传感器(例如，交通摄像机、卫星、记载设备，等)，也有或许是来自采访记载、在线资源或阅览文档等等。想要获取这些数据，我们还可以学习爬虫技术来爬数据。

3.处理和组织数据

最初获得的数据并不能直接运用，有必要通过处理或组织后，数据分析师才干对数据进行分析。明显。面临杂乱无章的数据，数据分析师也很难下手。这时，数据分析师就需求将数据以表格的方式放置内行和列中，让杂乱的数据变得简略明晰，以便进行进一步分析。

4.收拾数据

以在商场找人填写信息为例，许多人并不乐意填写信息，即便他真的写了，也有或许留下虚伪信息。相同，数据被处理或组织也很有或许导致数据不完整、重复或许差错等问题。

为了防止和纠正这些问题，我们需求对这些数据进行收拾。因此，我总结了一些可用于处理数据的方法：

(1)常见的解决方法包括记载匹配、辨认不正确的数据、删除重复的数据和列切割等。

(2)将特定变量的总数与牢靠数字进行比较，查找高于或低于预定阈值的反常数据。

(3)运用反常值检测的定量数据方法，消除或许输入差错的数据。

(4)运用文本数据拼写查看器来削减差错键入的单词数量。不过这一方法有一定的局限性，由于数据分析师很难判别单词自身是否正确。

5.探求性分析数据

对数据进行收拾后，数据分析师就可以对数据打开分析了。数据分析师可以运用探求性数据分析的各种技术来开掘数据中包括的信息。分析数据的方法有许多，例如：

(1)生成描述性计算数据(例如平均值或中位数)以协助了解数据。

(2)将数据可视化，然后更直观地查询数据。

探求的进程或许会导致额外的数据被收拾或许其他的数据恳求。因此，3、4、5这三个进程本质上是可以迭代进行的。

6.掌握建模和算法

小时分，我们常常这样吐槽数学：“数学好有什么用，上街去买菜又不会用公式买。”买菜是用不到数学，但是数据分析用得到。

在进行数据分析时，数据分析师还需求将数学公式或模型运用于数据，以便辨认变量之间的联络(例如相关性或因果联络)。一般来说，我们可以根据数据中的其他变量开发模型，以此点评数据中的特定变量。其间，参与过失取决于模型精度(即，数据=模型+差错)。

所以，有一个好的数学功底，仍是很有协助滴~没准，你还可以用这一说法教育还在上学的小朋友，让他们好好学数学，别再提“数学无用论”了。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于数据分析师工作的主要内容及所经阶段的相关内容，希望对各位考生有所帮助，想知道更多关于数据分析师的基本要求有哪些，关注小编持续更新数据分析师岗位解析。

三、数据分析五大步骤

(一)问题识别

大数据分析的第一步是要清晰界定需要回答的问题。对问题的界定有两个标准，一是清晰、二是符合现实。

(二)数据可行性论证

论证现有数据是否足够丰富、准确，以致可以为问题提供答案，是大数据分析的第二步，项目是否可行取决于这步的结论。

(三)数据准备

数据准备环节需要梳理分析所需每个条目的数据，为下一步建立模型做好从充分预备。这种准备可以分为数据的采集准备和清洗整理准备两步。

(四)建立模型

大数据分析项目需要建立的模型可以分为两类。对于这两类模型，团队都需要在设立模型、论证模型的可靠性方面下功夫。

(五)评估结果

评估结果阶段是要评估上述步骤得到的结果是否足够严谨可靠，并确保数据分析结果能够有利于决策。评估结果包括定量评估和定性评估两部分。

大数据的应用

大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。

大数据的意义和前景

总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。

大数据发展战略

传统的数据方法，不管是传统的 OLAP技术还是数据挖掘技术，都难以应付大数据的挑战。首先是执行效率低。传统数据挖掘技术都是基于集中式的底层软件架构开发，难以并行化，因而在处理 TB级以上数据的效率低。其次是数据分析精度难以随着数据量提升而得到改进，特别是难以应对非结构化数据。

在人类全部数字化数据中，仅有非常小的一部分(约占总数据量的1%)数值型数据得到了深入分析和挖掘(如回归、分类、聚类)，大型互联网企业对网页索引、社交数据等半结构化数据进行了浅层分析(如排序)，占总量近60%的语音、图片、视频等非结构化数据还难以进行有效的分析

卤鹅

四、数据分析的步骤

数据化运营（数据分析）具体落地到企业有这么五步：自上而下、数据闭环、搭建模型、数据分析、权限分配。我们具体看一下每一步应该怎么做。

一、自上而下｜定义指标库，确定项目范围

我举一个O2O的例子，首先我们做自上而下的时候要知道公司内部到底有哪些决策，老板、产品、运营、培训、市场、招商、客户，每一个部门岗位关心什么指标呢~

我们做指标之前要有一个目标：提升运营效率，降低运营成本，简单说四个字降本增效。老板关注的是利润率问题，产品关注产品使用率、留存率等，运营关注成本控制等等，将不同岗位人员所关注的指标，都给梳理出来。

刚刚说的这块的运营概念是一个公司内的大运营概念，精细到运营部门又会关注到什么指标呢？比如说用户的性别、年龄段、网站的访问情况，订单的变化情况、日留存、双周留存，客户为什么取消订单、每次发放优惠券所带来的效果是怎么样的等等可能在座的运营人士关注这些运营指标。

二、数据闭环｜接入分析数据，整理数据

确定好指标之后，要形成数据闭环，把我们横向的业务系统全部打通。比如说以某个知名互联网公司为例，将交易系统、商家系统、客户系统、会员系统、财务系统全部打通，有时候把HR系统也打通了。很多时候销售部门的数据和财务部门的数据总是有差异，很多公司都存在这种情况。数据闭环打通的其实不是一个系统，而是业务之间的壁垒，让每一个部门之间沟通得更好。

除了内部数据之外还有一些外部数据。如果大家做互联网相关的工作，很多会在百度上投广告、关注排名情况，我们应该把这些数据全部都接入进来，包括行业数据都囊括进行做一些综合性分析，做到数据闭环。

三、数据模型｜打通数据关系，搭建数据模型

模型搭建是准备面粉的过程，我们把小麦给磨成面粉，最后用面粉做出蛋糕，蛋糕才是我们真正要吃的东西。搭建数据模型，从数据分析的视角，搭建很多数据模型，就是打通数据链条、打通数据之间的关系。

四、数据分析｜围绕项目范围，制作分析结果

数据分析我们怎么来做呢？比如说你想要看到不同地域下订单的变化情况，只要把这个数据拖上来，就能够很直观就能看到全国各个不同区域的订单的变化情况；做一个筛选，比如说全部各个区域订单变化情况，其中有一个是川菜，就是这个菜系变化的情况。

五、权限分配｜根据用户权限，分配数据资产

数据分析完成后，根据用户权限分配数据资产，手机或者电脑都可以接收，并且自动更新。

另外，业务人员和运营人员才是数据精细运营的核心，因为技术人员是很难了解得到具体业务的定义，我们常说要玩死一个IT很简单，只需要不断地给他提需求就行了。所以说只有业务人员才更能挖掘数据背后的隐藏价值。这个数据做出来之后，下一次还需要分析吗？不需要了。因为你把所有的数据已经关联好了，数据会自动的更新，这就是围绕我们项目范围，制作分析结果。

我们强调业务人员和运营人员才是数据精细运营的核心，因为技术人员是很难了解得到具体业务的定义，我们常说要玩死一个IT很简单，只需要不断地给他提需求就行了。所以说只有业务人员才更能挖掘数据背后的隐藏价值。拆分对比效果如下：

多组数据图的纵横交错不利于数据分析，通过拆分对比，各组数据形式一目了然，并且高度交互，实现针对某个点显示所有品类或时间的具体数据，高效获取数据分析结果。桑基图＋钻取可视化效果如下：

不仅可以看到数据流转趋势，还可以深入查看具体的流转的数据是哪些，精准到每个点，以便业务人员对症下药，GIS地图效果如下：

以上数据分析步骤、数据分析图表都来自bdp商业数据平台哦~

以上就是关于数据分析的三个阶段相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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