數據分析過程的6個步驟（半分鐘了解數據分析6步驟）

數據分析是一個獲取原始數據，并將原始數據轉換為有效信息的過程。那數據分析師工作內容又是什么呢？

數據分析的工作看似簡單，實則可以細分成以下六個步驟：

1.確定業務需求

首先，數據分析師需要根據客戶的要求，確定業務需求，從而指定將哪些數據作為分析輸入。這一步驟看似簡單，但是卻不可省略。

在沒有搞清需求的情況下，你忙活了好幾天，還熬了幾個大夜，給甲方爸爸整理出了蘋果手機市場的分析報告，結果甲方爸爸告訴你我賣的蘋果是用來吃的。

當然，這也只是一個笑話，但仔細確定業務需求的確非常重要。如果甲方爸爸不滿意，到最后你所有的解釋都是徒勞的。“我覺得這樣的分析結果是有用的……”甲方爸爸冷冷一句：“我要我覺得，不要你覺得?！?/p>

2.收集數據

沒有數據怎么分析呢？所以數據分析師需要學會收集數據。

許多人對于收集數據的理解還停留在在商場里拉人填信息上面。當然，這也不失為一種方法。其實，數據的來源有很多。這些數據有可能是來自傳感器（例如，交通攝像機、衛星、記錄設備，等），也有可能是來自采訪記錄、在線資源或閱讀文檔等等。想要獲取這些數據，我們還可以學習爬蟲技能來爬數據。

3.處理和組織數據

最初獲得的數據并不能直接使用，必須經過處理或組織后，數據分析師才能對數據進行分析。顯然。面對雜亂無章的數據，數據分析師也很難下手。這時，數據分析師就需要將數據以表格的形式放置在行和列中，讓雜亂的數據變得簡單清晰，以便進行進一步分析。

4.清理數據

以在商場找人填寫信息為例，很多人并不愿意填寫信息，即使他真的寫了，也有可能留下虛假信息。同樣，數據被處理或組織也很有可能導致數據不完整、重復或者錯誤等問題。

為了防止和糾正這些問題，我們需要對這些數據進行清理。因此，我總結了一些可用于處理數據的方法：

（1）常見的解決方法包括記錄匹配、識別不正確的數據、刪除重復的數據和列分割等。

（2）將特定變量的總數與可靠數字進行比較，查找高于或低于預定閾值的異常數據。

（3）使用異常值檢測的定量數據方法，消除可能輸入錯誤的數據。

（4）使用文本數據拼寫檢查器來減少錯誤鍵入的單詞數量。不過這一方法有一定的局限性，因為數據分析師很難判斷單詞本身是否正確。

5.探索性分析數據

對數據進行清理后，數據分析師就可以對數據展開分析了。數據分析師可以應用探索性數據分析的各種技術來挖掘數據中包含的信息。分析數據的方法有很多，例如：

（1）生成描述性統計數據（例如平均值或中位數）以幫助理解數據。

（2）將數據可視化，從而更直觀地觀察數據。

探索的過程可能會導致額外的數據被清理或者其他的數據請求。因此，3、4、5這三個步驟本質上是可以迭代進行的。

6.掌握建模和算法

小時候，我們經常這樣吐槽數學：“數學好有什么用，上街去買菜又不會用公式買?！辟I菜是用不到數學，但是數據分析用得到。

在進行數據分析時，數據分析師還需要將數學公式或模型應用于數據，以便識別變量之間的關系（例如相關性或因果關系）。一般而言，我們可以基于數據中的其他變量開發模型，以此評估數據中的特定變量。其中，參與誤差取決于模型精度（即，數據=模型+錯誤）。

所以，有一個好的數學功底，還是很有幫助滴~沒準，你還可以用這一說法教育還在上學的小朋友，讓他們好好學數學，別再提“數學無用論”了。

寫在最后

以上六點就是數據分析師日常的工作內容。這六個步驟看似簡單，實則博大精深，每個步驟都需要你認真對待。

不過，想要輕松地處理和操作數據，你還必須掌握各種用于數據分析的工具，例如Excel、SQL、Python、Java等等。

當你完成工作后，你先別急著放下項目，試著總結每次工作的得失。日積月累后，你也可以成為數據分析領域的大牛~