身為數據分析員，無論最初的職業定位是技術還是業務，最終發布到一定階段后，都需要承擔數據管理的角色。所以，一個高級的數據分析人員需要有一套完整的知識結構。從數據采集開始到最后的呈現展現都需要清晰了解，接下來就由小編為您介紹數據分析的過程，數據分析的過程包括哪些。

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數據分析的過程

1、數據采集

理解數據采集的意義在于真正理解數據的原貌，包括數據產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。這樣可以幫助數據分析人員更有針對性地控制數據生產和采集過程，避免由于違反數據收集規則而造成的數據問題；同時，對數據采集邏輯的了解增加了數據分析人員對數據特別是異常變化的理解。

在數據采集階段，數據分析人員需要更多地了解數據生產和采集過程中的異常情況，這樣才能更好地追溯。此外，這也可以很大程度上避免“垃圾數據輸入而產生的垃圾數據流出”的問題。

2、儲存數據

不管數據存儲在云中還是在本地，存儲數據并不像我們看到的那么簡單。例如：數據庫存儲系統是MySql,Oracle,SQLServer還是其他系統。如何關聯數據倉庫的結構和各個庫，星型、雪花型或其它庫。產品數據庫接收數據時有一些規則，例如僅接收特定類型的字段。在強制轉換、留空或返回一個錯誤時，生產數據庫面臨異常值如何處理。產品數據庫和數據倉庫系統如何存儲數據，名稱、含義、類型、長度、精確度、是否為空、是否唯一、字符編碼、限制條件規則是什么。

在數據存儲階段，數據分析人員需要了解數據存儲內部的工作機制和流程，其核心因素是對原始數據進行了哪些加工處理，最后得到了什么樣的數據。因為數據在存儲階段是不斷地動態變化和迭代更新的，所以它的及時性、完整性、有效性、一致性、準確性由于許多軟硬件、內外部環境問題不能得到保證，這些都會導致數據應用出現問題。

3、提取數據

而數據抽取是數據提取的過程，數據提取的核心環節是從哪取、何時取和怎樣取。數據來源—不同源所獲得的數據結果不一定是一致的什么時候獲取，提取時間——不同時間獲取的數據結果不一定一致。提取規則——不同提取規則下的數據結果難以保持一致。資料提取階段，數據分析人員首先要有數據提取能力。

4、數據挖掘

面對海量數據，數據挖掘是數據價值提煉的關鍵，下面是算法選擇的基本原則：算法不存在最佳算法，只有最適合的算法，算法選擇的原則是：準確性、可操作性、易懂性、應用性。任何一種算法都不可能解決全部問題，但精通一種算法可以解決許多問題。最困難的挖掘算法是算法調優，同一算法在不同場景下的參數設置相同，實踐是獲得調優經驗的重要途徑。

5、數據分析

與數據挖掘相比，數據分析更偏重于商業應用和解釋，當數據挖掘算法得出結論后，如何解釋算法對業務的實際意義、可信度、顯著性等方面的影響，如何將挖掘結果反饋到業務操作過程中，便于業務理解和實施是關鍵。

6、數據展示

也就是數據可視化部分，數據分析人員如何將數據視圖呈現到業務流程。資料的呈現除了遵循各公司的統一規范原則外，具體的形式也根據實際的需要和情景而定。FineBI是很好的展示工具。數據展示總歸是輔助數據的內容，有價值的數據報告才是數據展示的關鍵。

      數據應用是數據具有落地價值的直接體現，這個過程要求數據分析師具備數據溝通能力、推動力能力和項目工作能力。數據分析工程工作是循序漸進的過程，無論一個數據分析項目還是數據產品項目，都要求數據分析師具備計劃、領導、組織、控制項目的能力。以上就是小編為您介紹的數據分析的過程，數據分析的過程包括哪些。