数据分析处理要历经哪些阶段

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随着互联网的开展,大数据也在逐步显示出自己的优势特色,大数据处理流程主要包含数据搜集、数据预处理、数据存储、数据处理与剖析、数据展示、等环节,那么数据分析处理要历经哪些阶段呢?接下来就给大家做一下具体介绍吧。


具体内容

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    数据采集

    了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程,避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时,对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度,尤其是数据中的异常变化。

    数据分析处理要历经哪些阶段

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    数据的加工整理

    在明确数据分析目标基础上收集到的数据,往往还需要进行必要的加工整理后才能真正用于分析建模。数据的加工整理通常包括数据缺失值处理、数据的分组、基本描述统计量的计算、基本统计图形的绘制、数据取值的转换、数据的正态化处理等,它能够帮助人们掌握数据的分布特征,是进一步深入分析和建模的基础。

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    数据分析

    数据分析相对于数据挖掘更多的是偏向业务应用和解读,当数据挖掘算法得出结论后,如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义,如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中便于业务理解和实施是关键。

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    数据展现

    数据展现即数据可视化的部分,数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。数据展现除遵循各公司统一规范原则外,具体形式还要根据实际需求和场景而定。

注意事项

  • 以上就是数据分析处理阶段介绍,希望对进行数据分析人员能有所帮助,当然不同阶段需要掌握不同的技能,希望大家能不断进行提升,加油!


作者声明:本篇经验系本人依照真实经历原创,未经许可,谢绝转载。

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