数据分析过程简介
数据分析过程是分析数据以确定数据模式或业务决策的过程。有几种技术、流程和方法；数据分析所涉及的工具。数据分析对于了解现有业务绩效和预测业务改进的可能模式非常重要。数据分析过程遵循某些阶段，如业务问题陈述、理解和获取数据、从各种来源提取数据、应用数据质量进行数据清理、通过进行探索性数据分析进行特征选择、识别和删除异常值、转换数据、通过图表创建数据可视化、应用统计分析、，机器学习模型。
数据分析过程的各个阶段
让我们详细定义每个阶段，以及如何使用技术堆栈实现它。
Hadoop、数据科学、统计和；其他
1。业务理解
在分析行业数据时，我们应该对行业有清晰的概述和理解，了解行业的业务，他们将做出什么样的决策，分析数据的目的是什么，所有的数据分析过程都是从一个问题开始的，很多人认为数据可以通过使用数据集进行分析，数据集的可用性足以分析任何类型的模式，根据理解，没有数据集来分析数据。我们需要它。问题定义了数据集本身，在这种情况下，唯一的挑战是，在回答一个问题时，可以弹出另一个问题，但这是确定的，它实际上是数据分析过程的一部分。
2。获取原始数据
这是一个步骤，在定义问题后，从不同的来源收集数据，如数据仓库、日志和数据集来回答这些问题，查询行数据以回答问题，但这不是行数据集，而是我们需要称之为行数据，因为它不完全符合我们希望它分析的形式。
3。提取数据
这是提取数据以创建最终数据集的步骤。这将使我们能够领导进一步的分析过程，这是一个干净的数据集。SQL用于从数据库中提取数据。为提取多行数据而查询的数据库超过100万。SQL等数据库查询语言使分析师能够轻松地分析和转换数据。SQL是您应该学习的第一件事，因为它使您能够处理数据集。
4。转换数据
数据转换是将数据或数据集从一种状态或结构转换为另一种状态结构的过程，它是数据集成的基本状态，从不同来源收集的数据已被集成到特定的结构化数据中，从而可以在分析过程的目的地使用该过程称为ETL（提取-转换-加载）。数据转换过程是指检测和理解原始结构化或源格式的数据。这通常是通过使用数据分析和分析工具实现的算法来实现的。这一步帮助您决定需要对数据采取什么措施才能将其转换为所需或请求的格式。通常，R或Python语言使您能够对来自源代码的大型或复杂数据执行数据转换。
5。数据可视化
在构建或创建数据集之后，我们需要可视化数据，以发展您的假设或见解，从而探索和评估数据。Tableau/saas（数据可视化应用程序）允许我们可视化结构化和非结构化数据库中的大量数据行，并轻松从数据集中获取见解/有意义的模式。
6。静态分析
数据分析的重要方面是总结数据，并从模型和图表的角度理解数据。除此之外，它还解释了数据与底层现实世界的关系。静态分析还用于识别预测分析的模式或趋势，这有助于做出商业决策，也有助于确定数据集的静态重要性。
7。数据模型开发
行业对部署具有预测能力的模型非常感兴趣，数据模型开发包括模型目标的定义、问题的概念及其转换为计算模型。
R/Python使您能够创建一个统计模型来拒绝任何无效或无效的假设，现代应用程序在处理数学复杂性方面起着重要作用。供应商正在开发软件作为服务，如table和SAS，通过使用为业务分析师设计的自动预测建模工具构建模型，使分析过程变得越来越容易。分析专业人士正在利用来自开源市场或模型构建API的机器学习算法来构建预测性应用模型。
8。建议/报告/故事
这是数据分析过程的最后一步，在这一步中，分析决策被总结，分析过程的结果或后果以故事、报告、建议和PPT的形式表示，tableau和SAS应用程序在通过报告或故事构建总结分析过程中起着重要作用，该报告包括：
- 以客户/行业为中心的成果
- 行业战略和决策树
- 确定业务优先级
- 确定产品的目标受众或消费者
- 基于可衡量结果的商业案例
结论
对于大多数企业、企业、行业和政府机构来说，缺乏数据不是问题。有大量信息可用于做出明确的数据驱动和面向业务的决策。由于在面向分析的流程中需要使用如此多的数据，我们需要从可用数据中获得更合适的知识和信息：企业需要知道它是做出数据驱动决策的正确数据。企业需要从这些数据/信息/知识中得出准确的结论。业务需要信息丰富且对决策过程有用的数据。
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