身為數(shù)據(jù)分析員，無(wú)論最初的職業(yè)定位是技術(shù)還是業(yè)務(wù)，最終發(fā)布到一定階段后，都需要承擔(dān)數(shù)據(jù)管理的角色。所以，一個(gè)高級(jí)的數(shù)據(jù)分析人員需要有一套完整的知識(shí)結(jié)構(gòu)。從數(shù)據(jù)采集開始到最后的呈現(xiàn)展現(xiàn)都需要清晰了解，接下來(lái)就由小編為您介紹數(shù)據(jù)分析的過(guò)程，數(shù)據(jù)分析的過(guò)程包括哪些。

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數(shù)據(jù)分析的過(guò)程

1、數(shù)據(jù)采集

理解數(shù)據(jù)采集的意義在于真正理解數(shù)據(jù)的原貌，包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)間、條件、格式、內(nèi)容、長(zhǎng)度、限制條件等。這樣可以幫助數(shù)據(jù)分析人員更有針對(duì)性地控制數(shù)據(jù)生產(chǎn)和采集過(guò)程，避免由于違反數(shù)據(jù)收集規(guī)則而造成的數(shù)據(jù)問(wèn)題；同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)采集邏輯的了解增加了數(shù)據(jù)分析人員對(duì)數(shù)據(jù)特別是異常變化的理解。

在數(shù)據(jù)采集階段，數(shù)據(jù)分析人員需要更多地了解數(shù)據(jù)生產(chǎn)和采集過(guò)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(shù)據(jù)輸入而產(chǎn)生的垃圾數(shù)據(jù)流出”的問(wèn)題。

2、儲(chǔ)存數(shù)據(jù)

不管數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云中還是在本地，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并不像我們看到的那么簡(jiǎn)單。例如：數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)系統(tǒng)是MySql,Oracle,SQLServer還是其他系統(tǒng)。如何關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)和各個(gè)庫(kù)，星型、雪花型或其它庫(kù)。產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)接收數(shù)據(jù)時(shí)有一些規(guī)則，例如僅接收特定類型的字段。在強(qiáng)制轉(zhuǎn)換、留空或返回一個(gè)錯(cuò)誤時(shí)，生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)面臨異常值如何處理。產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)如何存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，名稱、含義、類型、長(zhǎng)度、精確度、是否為空、是否唯一、字符編碼、限制條件規(guī)則是什么。

在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段，數(shù)據(jù)分析人員需要了解數(shù)據(jù)存儲(chǔ)內(nèi)部的工作機(jī)制和流程，其核心因素是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了哪些加工處理，最后得到了什么樣的數(shù)據(jù)。因?yàn)閿?shù)據(jù)在存儲(chǔ)階段是不斷地動(dòng)態(tài)變化和迭代更新的，所以它的及時(shí)性、完整性、有效性、一致性、準(zhǔn)確性由于許多軟硬件、內(nèi)外部環(huán)境問(wèn)題不能得到保證，這些都會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)應(yīng)用出現(xiàn)問(wèn)題。

3、提取數(shù)據(jù)

而數(shù)據(jù)抽取是數(shù)據(jù)提取的過(guò)程，數(shù)據(jù)提取的核心環(huán)節(jié)是從哪取、何時(shí)取和怎樣取。數(shù)據(jù)來(lái)源—不同源所獲得的數(shù)據(jù)結(jié)果不一定是一致的什么時(shí)候獲取，提取時(shí)間——不同時(shí)間獲取的數(shù)據(jù)結(jié)果不一定一致。提取規(guī)則——不同提取規(guī)則下的數(shù)據(jù)結(jié)果難以保持一致。資料提取階段，數(shù)據(jù)分析人員首先要有數(shù)據(jù)提取能力。

4、數(shù)據(jù)挖掘

面對(duì)海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)價(jià)值提煉的關(guān)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(zhǔn)確性、可操作性、易懂性、應(yīng)用性。任何一種算法都不可能解決全部問(wèn)題，但精通一種算法可以解決許多問(wèn)題。最困難的挖掘算法是算法調(diào)優(yōu)，同一算法在不同場(chǎng)景下的參數(shù)設(shè)置相同，實(shí)踐是獲得調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)的重要途徑。

5、數(shù)據(jù)分析

與數(shù)據(jù)挖掘相比，數(shù)據(jù)分析更偏重于商業(yè)應(yīng)用和解釋，當(dāng)數(shù)據(jù)挖掘算法得出結(jié)論后，如何解釋算法對(duì)業(yè)務(wù)的實(shí)際意義、可信度、顯著性等方面的影響，如何將挖掘結(jié)果反饋到業(yè)務(wù)操作過(guò)程中，便于業(yè)務(wù)理解和實(shí)施是關(guān)鍵。

6、數(shù)據(jù)展示

也就是數(shù)據(jù)可視化部分，數(shù)據(jù)分析人員如何將數(shù)據(jù)視圖呈現(xiàn)到業(yè)務(wù)流程。資料的呈現(xiàn)除了遵循各公司的統(tǒng)一規(guī)范原則外，具體的形式也根據(jù)實(shí)際的需要和情景而定。FineBI是很好的展示工具。數(shù)據(jù)展示總歸是輔助數(shù)據(jù)的內(nèi)容，有價(jià)值的數(shù)據(jù)報(bào)告才是數(shù)據(jù)展示的關(guān)鍵。

      數(shù)據(jù)應(yīng)用是數(shù)據(jù)具有落地價(jià)值的直接體現(xiàn)，這個(gè)過(guò)程要求數(shù)據(jù)分析師具備數(shù)據(jù)溝通能力、推動(dòng)力能力和項(xiàng)目工作能力。數(shù)據(jù)分析工程工作是循序漸進(jìn)的過(guò)程，無(wú)論一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目還是數(shù)據(jù)產(chǎn)品項(xiàng)目，都要求數(shù)據(jù)分析師具備計(jì)劃、領(lǐng)導(dǎo)、組織、控制項(xiàng)目的能力。以上就是小編為您介紹的數(shù)據(jù)分析的過(guò)程，數(shù)據(jù)分析的過(guò)程包括哪些。