关于数据分析,你应该知道的事

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关于数据分析,你应该知道的事

是不是你每次的数据分析成果都不尽人意?是不是与你自己的设想相差甚远?在大数据时代的到来使人类的认识变得更精确系统、更全面广泛、更快速有效。然而面对各种数据源收集来的海量数据,究竟如何对其进行归类、计算、建模和解释,却需要高超的智慧。因数据本身始终沉默,

需要依赖认识主体的赋予。所以接下来将为大家说说分析数据分析的几大法则与注意点。


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数据分析的六大黄金法则

1、遵循数据分析标准流程

 数据分析遵循一定的流程,不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循,而且还可以让分析最终的结果更加准确,更加有说服力。一般情况下,数据分析分为以下几个步骤:  

1)业务理解,确定目标、明确分析需求; 

2)数据理解,收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量; 

3)数据准备,选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据;  

4)建立模型,选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型  

5)评估模型,对模型进行较为全面的评价,评价结果、重审过程; 

6)成果部署,分析结果应用。

  

2、明确数据分析目标

在数据分析前期,要做到充分沟通、理解业务规则、关注业务痛点、了解用户需求、换位思考,明确为什么要做数据分析,要达到一个什么目标。这样才能保证后续的收集数据、确定分析主题、分析数据、分析结果应用等工作都能够围绕分析目标开展,保证最终能够从整体目标的角度去总结分析成果。

 

3、业务与数据结合确定分析主题

以解决业务问题为目标,以数据现状为基础,确定分析主题。前期要做好充分的准备,以业务问题为导向,以业务梳理为重点,进行多轮讨论,分析主题避免过大,针对业务痛点,实现知现状、明原因、可预测、有价值。另外,分析数据的范围除了重点关注的业务指标数据,还要尽量考虑扩展外延数据,比如经济指标数据、气象数据、财务数据等。确定分析主题之前,要进行数据支撑情况的初步判断,避免中途发现数据质量或者数据范围不能支撑分析工作的情况发生。确定分析主题之后,详细论证分析可行性,保证分析过程的清晰性,才能开始分析工作。

 

4、多种分析方法结合

分析过程中尽量运用多种分析方法,以提高分析的准确性和可靠性。例如,运用定性定量相结合的分析方法对于数据进行分析;融合交互式自助BI、数据挖掘、自然语言处理等多种分析方法;高级分析和可视化分析相结合等。

 

5、选择合适的分析工具

 工欲善其事,必先利其器,数据分析过程中要选择合适的分析工具做分析。现在也出现了很多商业智能的数据分析软件,国外的有Power BI、Tableau,国内的Smartbi,都是目前数一数二的BI数据分析软件,像Smartbi 的长项是 BI 功能,它提供了自助分析平台,可视化的操作建立数据关联模型,并且提供 ETL 工具加工数据成独立的数据模型,对 Excel 工具熟悉人员可直接在 Excel 中进行多维度数据分析,WEB 端提供所见即所得的仪表盘设计,丰富的图标交互。支持即席查询,快速查询数据。支持多维度的数据分析。操作简单,功能丰富,适合业务人员操作。

 

6、分析结论尽量图表化

经过严谨推导得出的结论,首先要精简明确,3-5条即可。其次要与业务问题结合,给出解决方案或建议方案。第三尽量图表化,要增强其可读性。

 

数据分析的三大注意点

1. 无计划的数据分析

数据分析的最高级用途就是设计实验,提出正确的问题和收集正确的数据集,一切工作都要根据科学的标准。然后你将获得结果,并解释它。

数据分析师应该通过整合以前未被整合的数据集,主动分析给与的数据集,回答以前没人解答的问题。数据分析师应该集中精力获得正确的分析结果,这可以通过明确实验,变量和数据准确性和清晰明白他们想要从数据中获得什么实现。先确定明确的问题是及其重要的,能够实现任何企业的数据科学目标。

 

2. 仅关心数据

数据分析师应该不仅仅让数据说话,而且善于运用自身的智慧。数据应该是影响决策的因素而不是数据科学项目决策制定的最终声音。

 

3. 忽视可能性

大数据处理过程中,不仅要关注海量数据的多样性、差异性、精确性和实效性,否则缺少其中任何一个性能,都可能使所获数据达不到预期的效果和目标;还要全面深入地挖掘各种类型的数据,并在此基础上运用数据建模和数据算法在不同的数据集成中分析不同的假设情境,建构不同的可视化图像,进而揭示数据集成的变化及其产生的效用。


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