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數(shù)據(jù)分析的工作具體有哪些步驟(數(shù)據(jù)分析的基本步驟?)

數(shù)據(jù)分析主要有哪幾個步驟?謝謝邀請!數(shù)據(jù)分析主要能做三件事:現(xiàn)狀分析、原因分析、預(yù)測分析。讓 s先看數(shù)據(jù)分析流程,再分析數(shù)據(jù)分析能做什么。一、數(shù)據(jù)分析流程:1.明確分析目的和思路:一切以解決業(yè)務(wù)問題為

數(shù)據(jù)分析的工作具體有哪些步驟(數(shù)據(jù)分析的基本步驟?)

數(shù)據(jù)分析主要有哪幾個步驟?

謝謝邀請!數(shù)據(jù)分析主要能做三件事:現(xiàn)狀分析、原因分析、預(yù)測分析。讓 s先看數(shù)據(jù)分析流程,再分析數(shù)據(jù)分析能做什么。

一、數(shù)據(jù)分析流程:

1.明確分析目的和思路:

一切以解決業(yè)務(wù)問題為中心,基于分析目標(biāo),理清思路,開放分析視角,將數(shù)據(jù)分析框架系統(tǒng)化。

2.數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理:

數(shù)據(jù)來源為Excel/CSV/SQL數(shù)據(jù)庫/NoSQL數(shù)據(jù)庫/蜂巢數(shù)據(jù)倉庫/外部數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)后,需要做清理工作,包括缺失值、錯誤值、重復(fù)值、異常值等。,當(dāng)然也可能做變換、拆分、合并等,以滿足后續(xù)數(shù)據(jù)分析的要求。

3.數(shù)據(jù)分析和挖掘:

使用各種數(shù)據(jù)分析方法和工具(如Exc數(shù)據(jù)分析包含哪幾個步驟,主要內(nèi)容是什么?

數(shù)據(jù)分析主要包括五個步驟。

明確目的:明確數(shù)據(jù)分析的目的,確保有效的數(shù)據(jù)分析,為數(shù)據(jù)收集和處理提供方向。

數(shù)據(jù)采集:在DAP產(chǎn)品中,會通過應(yīng)用系統(tǒng)定義模塊采集多個應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。

工作;

清洗處理:在DAP產(chǎn)品中,業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)會通過ODS和數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行逐層處理和過濾。

,得到最終所需的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù);

數(shù)據(jù)展現(xiàn):配置好數(shù)據(jù)模型后,通過綁定echarts組件,可以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的可視化展現(xiàn)。

報表撰寫:主要用于描述分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的過程。

以及分析后得到的結(jié)果。

具有數(shù)字連接的DAP數(shù)據(jù)分析平臺主要有以下三個優(yōu)點(diǎn)。

在多層數(shù)據(jù)處理和過濾中,通過聚合計算和橫向整合可以得到多指標(biāo)信息數(shù)據(jù),進(jìn)一步拓寬了數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)性和可分析性。

;

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的可視化使用戶可以更直觀地處理和分析每一個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

借助ESB等數(shù)據(jù)調(diào)度工具,更快速地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)跟進(jìn)。

,讓用戶實(shí)時跟進(jìn)數(shù)據(jù)狀態(tài),幫助企業(yè)做出相應(yīng)決策。

Datacom專注于企業(yè)IT架構(gòu)、SOA集成和數(shù)據(jù)治理分析。感謝您的閱讀和關(guān)注。

數(shù)據(jù)分析的基本步驟?

說到數(shù)據(jù)分析,大家想到的都是高大上的分析方法,看似高不可攀,其實(shí)并沒有那么神秘。讓 讓我們一起揭開數(shù)據(jù)分析的神秘面紗。

1.數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)在于分析思維,所以在分析之前要明確分析的目的和分析的目的。思路是什么?可以用5h1w來拓展思路。一般來說,很清楚為什么和為什么要進(jìn)行這種數(shù)據(jù)分析。解決什么,解決什么問題;哪些角度,從哪些角度去思考解決方案,哪種方法更好,等等。