【导语】数据分析过程的主要活动包括识别信息需求，收集数据，分析数据，评估和提高数据分析的有效性，数据分析现在存在于各个企业当中，企业也越来越重视数据分析这项工作，那么大数据工程师进行数据分析需要经历哪些步骤?下面就给大家分享一下。

1、识别需求

信息需求是确保数据分析过程有效性的主要条件，并且可以为数据收集和分析提供明确的目标。识别信息需求是管理者的责任。管理人员应根据决策和过程控制的需求提出信息需求。就过程控制而言，管理者应识别用于支持过程输入，过程输出，资源分配的合理性，过程活动的优化以及过程异常的发现所需的信息。

2、收集数据

收集数据的目的是确保数据分析过程有效的基础。组织需要收集数据的内容，渠道和方法的计划。

3、分析数据

分析数据是将通过处理，分类和分析收集到的数据转化为有价值的信息，通常使用以下方法：旧的七个工具：即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;七个新工具：关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

4、过程改进

数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时评估以下问题的有效性：

(1)为决策提供的信息是否充分和可信，以及由于信息不足，不准确和滞后而导致决策错误的问题。

(2)信息在持续改进质量管理体系、过程和产品方面起到的作用是否达到预期，以及在产品过程中使用数据分析是否有效。

(3)收集目的是否明确，收集的数据是否真实，充分，信息通道是否畅通。

(4)数据分析方法是否合理，风险是否控制在可接受的范围内;实用数据分析所需的资源是否得到保证。

关于大数据工程师进行数据分析步骤，就给大家分享到这里了，希望对大家能有所帮助，当然作为大数据工程师，技能提升是尤为关键的，希望大家不断进行自我提升，加油!