新手学习-一张图看懂数据分析流程
数据分析全流程知识图谱
数据分析全流程知识图谱下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!1. 业务理解。
了解业务目标、约束和关键绩效指标 (KPI)。
数据流程分析—数据流程图
下订单
用户
留言
订单反馈
外 卖 系 统
信息管理
商家
订单处理
统计
配送信息
信息传递
1 顶层数据流程图
2.第一层数据流程图
留言评价 用户 信息 注册登录 外卖预定 爱 好 需 求 送 餐 信息反馈 物 流 信 息 配送 中心 物流 配送 配 送 信 息 配送单 订单信 息 留 言 信 息 审核确 认 留言反馈 外卖单 留言处理 留言信息 留 言 信 息
留言评价 有效留言 留言审核
用户
留言信息
查看 留言 反馈
回复信息 无效留言
留言信息
管理员
回复留言反馈
3-2 用户留言第二层数据流程图
3-3用户订餐第二层数据流程图
用户
无效订单
有效订单
用户登录 订单处理审核 在线选购
餐饮信息 订单信息
订餐单
信息反馈
餐品选择
上门 需要信息
信息汇总确认
需求信息
管理员 是否选择
审核配货
管理员
2 第一层数据流程图
用户
3 3-1
注册信 息
无效信 息
信息审核
有效信 息
需修改的信息
用户信息 输 入 密 码 登入 密 码 正 确 成功登入 3-1 用户注册第二层数据流程 图 修改后的信 息 更新用户信息
第 用二 户层 注数 册据 第流 二程 层图 数 据 流 程 图
3-2用户留言管理第二层数据流程图
外卖订餐 3-3用户订餐第二层数据流程图
支付方式选择
3-4管理员订单管理第二层数据流程 图
有效订单
审核确认
订单预处理
数据分析流程图
数据分析流程图数据分析是指通过对收集到的数据进行处理、分析、挖掘，从中获取有用的信息和洞察力，并据此做出相关决策的过程。
在进行数据分析时，一个清晰的数据分析流程图可以帮助我们更加系统地进行数据处理和分析，提高分析的效率和准确性。
本文将介绍一种常用的数据分析流程图，以及其各个步骤的具体含义和操作。
1. 数据收集数据收集是数据分析的第一步，也是基础环节。
在这一步中，我们需要明确所需的数据以及收集来源。
可以通过多种途径进行数据收集，包括在线调查、问卷、日志记录、实验观测等。
关键是确保数据的准确性和完整性，避免收集到的数据出现误差。
2. 数据清洗在收集到数据后，我们需要对数据进行清洗，以去除无用或错误的数据。
数据清洗包括数据缺失值填补、异常值处理、重复数据删除、格式统一等操作。
通过数据清洗可以提高数据的质量，为后续的数据分析提供可靠的基础。
3. 数据预处理在进行数据分析之前，往往需要对数据进行进一步的预处理。
数据预处理的目的是使数据更易于分析，并消除噪声和冗余信息。
数据预处理的方法包括数据表达变换、特征选择、特征变换等。
通过数据预处理，可以提取出与分析任务更为相关的数据。
4. 数据探索数据探索是数据分析的核心环节，通过对数据的探索和描述，我们可以发现其中潜在的规律和趋势。
在数据探索中，我们可以使用可视化工具制作各种图表，如散点图、折线图、柱状图等。
同时，还可以计算统计量，如平均值、中位数、方差等，来对数据的特征进行描述和分析。
5. 数据建模在数据探索之后，我们可以根据分析的目标选择合适的数据建模方法。
常见的数据建模方法包括回归分析、分类分析、聚类分析等。
通过建立数学模型，我们可以对数据进行更加深入的分析和预测，得出有关数据的结论和结果。
6. 结果评估在完成数据建模之后，我们需要对结果进行评估和验证。
评估的目的是判断模型的准确性和稳定性，以及对实际问题的解释程度。
可以使用各种评估指标和统计方法来评估模型的性能，并根据评估结果进行模型的调整和改进。
20张高清数据分析全知识地图，拿去吧你
20张高清数据分析全知识地图，拿去吧你最近团队小伙伴为大家整理了20张数据分析的知识地图，话不多说直接上图，觉得有用别忘了转发点赞收藏!（还打包成了电子版，文末领）1、数据分析步骤地图2、数据分析基础知识地图3、数据分析技术知识地图4、数据分析业务流程5、数据分析师能力体系6、数据分析思路体系7、电商数据分析核心主题8、数据科学技能书知识地图9、数据挖掘体系10、python学习路径11、线下店铺数据分析12、小程序数据分析13、用户分析14、用户画像法15、Excel常用公式16、Excel透视表17、数据分析图表18、MySQL19、统计学20、回归分析方法除此之外，还分享给大家一份最新的Python全套学习资源：学习资源是学习质量和速度的保证，因此找到高质量的学习资源对我们来说也是非常重要的。
以下列出的学习资源不分排名，都是好资源：一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、学习软件工欲善其事必先利其器。
学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。
三、全套PDF电子书书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。
四、入门学习视频我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
四、实战案例光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
五、面试资料我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
数据分析步骤
数据分析步骤数据分析是一种通过采集、整理、解释和传达数据来获得洞察力和支持决策的过程。
在进行数据分析时，需要按照一定的步骤进行，以确保结果的准确性和可靠性。
下面将介绍数据分析的标准步骤，以匡助您进行有效的数据分析。
1. 确定分析目标：在进行数据分析之前，首先需要明确分析的目标是什么。
这可以是回答一个特定的问题，解决一个业务挑战，或者发现隐藏在数据中的模式和趋势。
明确分析目标有助于指导后续的数据采集和处理工作。
2. 采集数据：在进行数据分析之前，需要采集相关的数据。
数据可以来自各种渠道，例如数据库、调查问卷、传感器等。
确保数据的准确性和完整性非常重要，因此在采集数据时要注意数据的来源和质量。
3. 清洗和整理数据：在采集到数据后，需要对数据进行清洗和整理。
这包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
此外，还需要将数据进行整理和格式化，以便后续的分析和可视化工作。
4. 探索性数据分析：在进行正式的数据分析之前，可以进行探索性数据分析（EDA），以了解数据的特征和趋势。
EDA可以通过统计图表、可视化工具和描述性统计等方法来实现。
通过EDA，可以发现数据中的异常值、离群点和相关性等信息。
5. 应用统计方法：在进行数据分析时，可以应用各种统计方法来揭示数据中的模式和关联。
这包括描述性统计、判断统计、回归分析、时间序列分析等。
选择适当的统计方法取决于分析的目标和数据的特征。
6. 解释和传达结果：在完成数据分析后，需要对结果进行解释和传达。
这可以通过撰写报告、制作可视化图表、演示幻灯片等方式来实现。
确保结果的准确性和易于理解非常重要，以便决策者能够基于分析结果做出明智的决策。
7. 持续监测和改进：数据分析是一个持续的过程，随着数据的不断积累和业务的发展，需要不断地进行监测和改进。
这包括定期更新数据、重新评估分析目标、改进分析方法等。
持续监测和改进可以确保数据分析的有效性和可持续性。
以上是数据分析的标准步骤，按照这些步骤进行数据分析可以匡助您获得准确、可靠的分析结果，并支持决策和业务发展。
大数据分析的基本流程和技术
大数据分析的基本流程和技术随着各行各业信息化程度的不断提高，数据量也随之不断增加。
而大数据分析作为一种新的分析方式，正逐渐成为企业决策必备的手段之一。
本文将从大数据分析的基本流程和技术两个方面进行探讨。
一、大数据分析的基本流程大数据分析可以分为以下五个步骤。
1. 数据采集数据采集是大数据分析的第一步。
数据采集主要分为两个方面：一是采集结构化数据（如数据库数据），二是采集非结构化数据（如文本、图片等）。
对于企业来说，可以通过自有数据、第三方数据等多种途径进行数据采集。
2. 数据清洗数据采集过程中获取到的数据存在很多问题，如缺失值、异常值等。
因此，在进行大数据分析前，需要对数据进行清洗，保证数据的可靠性。
数据清洗的过程主要包括数据预处理、异常值处理、重复值处理、数据转换等。
3. 数据存储大数据分析需要大量的数据，因此，在进行大数据分析时，需要选择合适的数据存储方式。
常用的数据存储方式包括关系型数据库、NoSQL数据库、Hadoop等。
4. 数据分析数据分析是大数据分析过程中最为核心的步骤，是通过大数据分析技术提取数据中隐藏的知识和规律。
数据分析主要包括数据挖掘、机器学习、预测模型等技术，通过这些技术将数据转化为有价值的信息。
5. 结果展示大数据分析完成后，需要将分析结果进行展示。
展示结果要快速、准确、简单明了，使非数据专业人士都能看懂数据结果。
因此，在结果展示方面需要注重设计美观度和清晰度。
二、大数据分析的技术大数据分析技术是大数据分析过程中最为重要的部分，以下是几种常用大数据分析技术：1. 数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取知识并找出隐藏模式的过程。
数据挖掘技术分为分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
这些技术不仅可以在商业领域中应用，还可以被广泛用于医学诊断、智能交通、智能家居等领域。
2. 机器学习机器学习是人工智能的一个分支，是基于数据和算法的自动化学习过程。
机器学习通过模拟人类学习过程，让机器根据已有数据、规则和统计量以及自身经验自主学习，并改善学习效果。
数据分析流程图
数据分析流程图数据分析流程图是数据分析工作中的重要工具，可以帮助分析师有条不紊地完成数据分析的各个环节。
下面是一个简单的数据分析流程图。
1.明确需求：数据分析的第一步是明确需求。
分析师需要与相关团队进行沟通，了解他们的需求和目标，以便能够准确地提供相关数据分析结果。
2.收集数据：一旦需求明确，分析师需要收集相关的数据。
数据可以来自多个来源，如数据仓库、数据库、日志文件、API 等。
在收集数据之前，分析师需要明确所需数据的格式和内容，并制定相应的收集计划。
3.数据清洗：数据清洗是数据分析中的关键步骤。
在清洗数据时，分析师需要删除不完整、重复、无效或错误的数据。
数据清洗的目的是确保数据的准确性和一致性，以便后续的分析工作可以进行。
4.数据探索：数据探索是数据分析的核心部分。
在数据探索阶段，分析师需要运用统计学和可视化工具来分析数据，寻找数据中的模式、关联和趋势。
通过数据探索，分析师能够发现隐藏在数据背后的有价值的信息，从而为后续的决策提供支持。
5.数据建模：在数据探索阶段之后，分析师可以根据发现的模式和趋势建立相应的数据模型。
数据模型可以通过回归分析、聚类分析、时间序列分析等方法来构建。
数据模型可以帮助预测未来的情况，为决策提供参考。
6.数据报告：数据分析的最后一步是生成数据报告。
数据报告应该清晰、简洁地呈现数据分析的结果，并提供相应的解释和建议。
报告的格式可以是表格、图表、图形等，根据受众的不同选择合适的方式来展示数据。
7.结果验证：在生成数据报告之后，分析师需要与相关团队进行结果验证。
结果验证的目的是确保数据分析的结果是可靠和准确的，并为后续的决策提供支持。
在结果验证中，分析师可以与相关团队进行讨论，解释数据分析的方法和结果，以及验证结果是否符合实际情况。
8.持续迭代：数据分析是一个持续迭代的过程。
分析师需要不断地更新和改进数据分析的方法和模型，以应对不断变化的需求和环境。
同时，分析师还需要与相关团队保持良好的沟通和协作，以确保数据分析的成果得到有效的应用。
数据分析步骤
数据分析步骤数据分析是指通过采集、整理和解释数据，以揭示数据中潜在的模式、关联和趋势，从而为决策提供支持和指导。
数据分析步骤是指在进行数据分析过程中所需遵循的一系列操作步骤。
下面将详细介绍数据分析的标准格式文本。
一、数据采集数据采集是数据分析的第一步，它是指获取数据的过程。
数据可以来源于各种渠道，如数据库、调查问卷、传感器、日志文件等。
在数据采集阶段，需要明确数据的来源、格式和质量要求，并采取相应的方法和工具进行数据的抽取、清洗和转换。
二、数据探索数据探索是指对采集到的数据进行初步的探索和分析。
在数据探索阶段，可以使用统计学方法和可视化工具对数据进行描述性统计和数据可视化分析。
通过数据探索，可以了解数据的分布情况、异常值、缺失值等特征，为后续的数据建模和分析提供参考。
三、数据预处理数据预处理是指对数据进行清洗、转换和集成的过程。
在数据预处理阶段，需要处理数据中的异常值、缺失值和重复值，对数据进行归一化、标准化和特征选择等操作，以提高数据的质量和准确性。
同时，还需要对数据进行合并、拆分和转换，以满足后续分析的需求。
四、数据建模数据建模是指根据业务需求和分析目标，选择合适的数据模型和算法进行建模和分析。
在数据建模阶段，可以使用各种统计学方法和机器学习算法对数据进行建模和预测。
通过数据建模，可以发现数据中的潜在模式、关联和趋势，为后续的决策提供支持和指导。
五、数据评估数据评估是指对建立的模型和分析结果进行评估和验证。
在数据评估阶段，需要使用交叉验证、误差分析和模型评估指标等方法，对模型的性能和准确性进行评估。
通过数据评估，可以判断模型的可靠性和适合性，并对模型进行调整和优化。
六、数据解释数据解释是指对分析结果进行解释和总结。
在数据解释阶段，需要将分析结果进行可视化展示，并进行解释和解读。
通过数据解释，可以将复杂的分析结果转化为可理解的语言和图表，为决策者提供直观和清晰的信息。
七、数据应用数据应用是指将分析结果应用于实际业务决策中。
新手学习-一张图看懂数据分析流程
新手学习：一张图看懂数据分析流程1. 数据采集2. 数据存储3. 数据提取4. 数据挖掘5. 数据分析6. 数据展现7. 数据应用目录一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。
完整的数据分析流程：1、业务建模。
2、经验分析。
3、数据准备。
4、数据处理。
5、数据分析与展现。
6、专业报告。
7、持续验证与跟踪。
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。
因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。
1. 数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。
这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。
比如：Omniture 中的P rop 变量长度只有100 个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop 变量(超过的字符会被截断)。
在Webtrekk323 之前的Pixel 版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K 的数据。
当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo 方法分条发送;而在325 之后的Pixel 版本，单条信息默认最多可以发送7K 数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。
(W ebtrekk 基于请求量付费，请求量越少，费用越低)当用户在离线状态下使用APP 时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。
直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。
这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。
在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。
数据分析过程流程图
总经理 管理者代表 企管部
进行数据分析策划
市场部
各部门
顾客、供方
审批
确定数据分析范围、 要求和方法
反馈意见和 信息
建立数据分析系统 收集顾客和供 方的反馈信息 收集本部门的有关 产品、过程、体系
进行统计分析
进行统计分析
进行信息传递
进行信息传递
进行数据汇总进行综合分析审阅 Nhomakorabea审核
提供数据分析
重大问 题应组 织实施 纠正措 施
分发 有关 部门
Ｎ 审批 Ｙ
下达纠正措施要求
制定纠正措施计划 并实施纠正措施
进行跟踪
Ｎ
Ｙ 批准 审核 有效性评价
记录并存档
数据分析思维导图与步骤
数据分析思维导图与步骤今天看到一篇文章：感觉跟我分析时的思路差不多，于是想模仿写一篇游戏方面的。
我的数据分析都是自己长时间磨练出来的，没有什么高明的老师指点，只求能够有效的发现问题，解决问题。
不懂什么数据模型，只求方法简单实用。
三部曲的前提是你对工作有热情，愿意去钻，如果没有热情纯属白搭，有低潮的时候就不太看数据，就算看也是草草而过，没有心情去深究。
所以有热情才谈得上数据分析。
第一步：宏观数据宏观数据是每天都要观察的数据，例如全服的人数（注册，在线，登陆，充值，消费…），钱数（充值数，消费数，ARPU…）。
看这些数据是为了发现“异常数据”和“趋势数据”。
异常数据：就是某些宏观数据的突变，这个时候问题已经发生。
能够短期内对数据造成较大影响的问题比较好发现，也比较容易解决。
下面一步就详细说明。
趋势数据：数据变化较平缓，但是有一种趋势，我们要利用对我们有利的趋势，减弱对我们不利的趋势。
这种数据可以指导长期计划，同时这些数据下也会藏着较隐蔽的问题（此类问题不容易发现，不容易解决）。
第二步：细分数据当发现异常数据的时候，我们知道有问题，想要知道什么问题，必须细分数据，层层深入。
细分的维度无非就是：付费额度，等级，服务器，消费点，时间点…我画了一个思维导图，大致写了一些细分的思路。
（点击可放大）有了思路之后最大的问题就是：能否得到想要的数据？！在有数据的情况下，多花时间，多花心思，一定能有所收获！特别需要注意的是：细分的时候不要加入任何主观的判断，直接就论断出原因。
这样就无法再细分下去，无法发现问题的根本。
第三步：结合数据，主观分析很多时候，数据只能告诉我们一些现象，但是最终的问题原因我们无法从数据中得知，只能通过自己对游戏，对玩家的了解来做一些判断（建立在数据之上），下面是主观分析的思维导图。
数据分析是用来指导行为的，只分析不作为的数据分析都是耍流氓！当我们通过上面的三部曲找到问题原因后，我们就需要制定解决方案来解决问题。
数据分析步骤
数据分析步骤数据分析是一种通过收集、整理、解释和展示数据来发现有关特定问题或情况的信息的过程。
它可以帮助我们了解数据中的模式、趋势和关联，以便做出更明智的决策。
在进行数据分析时，通常会遵循以下步骤：1. 确定分析目标：在开始数据分析之前，首先需要明确分析的目标。
这可以是回答一个特定的问题，解决一个业务问题，或者发现数据中的趋势和模式。
明确目标有助于指导后续的分析过程。
2. 收集数据：在进行数据分析之前，需要收集相关的数据。
数据可以来自各种来源，包括数据库、调查问卷、传感器等。
确保数据的准确性和完整性非常重要。
3. 清洗数据：在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和预处理。
这包括删除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
清洗数据可以确保分析的准确性和可靠性。
4. 探索性数据分析：在进行正式的数据分析之前，可以进行探索性数据分析（EDA）。
EDA是一种通过可视化和统计方法来了解数据的过程。
它可以帮助我们发现数据中的模式、趋势和异常值。
5. 应用统计方法：根据分析的目标和数据的特点，选择合适的统计方法进行分析。
常用的统计方法包括描述统计、推断统计、回归分析、时间序列分析等。
6. 解释和展示结果：在完成数据分析后，需要解释和展示分析的结果。
这可以通过报告、可视化、图表等方式进行。
确保结果的解释清晰且易于理解。
7. 做出决策：根据数据分析的结果，做出相应的决策或行动计划。
数据分析的最终目的是为了帮助我们做出更明智的决策，解决问题或优化业务流程。
总结：数据分析是一个系统性的过程，需要经过多个步骤来完成。
从确定分析目标到最终做出决策，每个步骤都非常重要。
通过合理的数据分析步骤，可以更好地理解数据，发现隐藏的信息，并为决策提供有力的支持。
干货一图掌握培训体系全景图及流程图
制定培训计划表
将培训目标、内容、时间等整合 到一张培训计划表中，方便管理
者和员工查看和跟踪。
04
培训实施与管理
培训师资选择
1 2 3
内部师资 选择公司内部经验丰富、专业技能突出的员工担 任培训师，他们了解公司文化和业务，能够提供 贴近实际的培训内容。
外部专家 聘请行业专家或学者进行授课，他们具有深厚的 理论功底和广泛的实践经验，能够为公司带来新 的思路和启发。
04
增强组织竞争力
优秀的培训体系可以吸引和留 住优秀人才，提升组织的品牌 形象和市场竞争力。
02
培训需求分析
组织层面分析
组织目标
明确组织的发展战略和长期目标，分析当前及 未来所需的核心能力和技能。
组织文化
了解组织的价值观、行为准则和期望，确保培 训内容与组织文化相契合。
组织资源
评估组织的培训预算、时间、人力等资源，以 确定可行的培训方案。
提高学员的实际操作能力。
培训过程监控
培训前评估 在培训开始前对学员进行摸底测试或问卷调查，了解学员 的知识水平和培训需求，为制定培训计划和内容提供依据。
培训中监控 通过课堂表现、小组讨论、作业完成情况等方式对学员的 学习进度和效果进行跟踪和评估，及时调整培训计划和教 学方法。
培训后评估 在培训结束后对学员进行结业考试或满意度调查，了解学 员对培训内容和效果的反馈，为后续改进提供参考。
任务层面分析
01
02
03
工作任务
详细分析岗位的工作职责、 任务及绩效标准，确定员 工需要掌握的知识和技能。
工作流程
了解岗位在整体工作流程 中的位置和作用，明确员 工需要掌握的关键流程和 协作能力。
数据分析步骤
数据分析步骤数据分析是一种通过采集、整理、解释和展示数据来获取实用信息的过程。
它可以匡助我们了解数据中的模式、趋势和关联，从而做出更明智的决策。
在进行数据分析时，通常需要按照以下步骤进行：1. 确定分析目标：在开始数据分析之前，需要明确分析的目标和问题。
这有助于指导后续的数据采集和分析过程。
例如，如果我们的目标是了解产品销售情况，我们可以采集销售数据并分析销售趋势、最畅销的产品等。
2. 采集数据：数据分析的第一步是采集相关的数据。
这可以包括从数据库、调查问卷、传感器等多种来源采集数据。
确保数据的准确性和完整性非常重要。
在采集数据时，还需要注意数据的格式和结构，以便后续的分析。
3. 数据清洗和预处理：在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗和预处理。
这包括处理缺失值、异常值和重复值，以及对数据进行格式转换和标准化等。
清洗和预处理数据可以提高分析的准确性和可靠性。
4. 探索性数据分析：在进行正式的数据分析之前，可以进行探索性数据分析（EDA）。
EDA旨在通过可视化和统计方法来探索数据的特征和关系。
这可以匡助我们发现数据中的模式、异常和趋势，并为后续的分析提供指导。
5. 应用统计方法：在进行数据分析时，时常会使用统计方法来判断和验证数据中的关系和差异。
这可以包括描述统计、假设检验、回归分析、聚类分析等。
根据具体的问题和数据特征，选择合适的统计方法进行分析。
6. 解释和展示结果：在完成数据分析后，需要对结果进行解释和展示。
这可以通过撰写报告、制作图表和可视化等方式实现。
确保结果的解释清晰明了，并与分析目标和问题密切相关。
7. 验证和评估：数据分析并非一次性的过程，需要不断验证和评估结果的准确性和可靠性。
这可以通过与实际情况对照、重复分析和敏感性分析等方式实现。
确保数据分析的结果具有可信度和可靠性。
8. 提出建议和决策：最后，根据数据分析的结果，提出相应的建议和决策。
这可以匡助组织或者个人做出更明智的决策，并优化业务和运营。
数据分析步骤
数据分析步骤数据分析是一种通过收集、整理、处理和解释数据来获取有关特定问题或现象的见解和结论的过程。
在进行数据分析时，有一系列的步骤需要遵循，以确保分析的准确性和可靠性。
以下是一个标准的数据分析步骤，以帮助您进行数据分析。
1. 确定分析目标：在开始数据分析之前，首先需要明确分析的目标。
确定您想要回答的问题或解决的问题，并确保目标明确和具体。
2. 收集数据：收集与分析目标相关的数据。
可以通过各种途径收集数据，例如调查问卷、实验、观察、采访等。
确保数据的收集方法和工具是可靠的和有效的。
3. 清洗数据：在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行清洗。
清洗数据是指检查和纠正数据中的错误、缺失值和异常值。
确保数据的准确性和完整性。
4. 整理数据：对清洗后的数据进行整理和组织。
可以使用电子表格或数据库等工具来整理数据。
确保数据的结构和格式是一致的，并且易于进行后续的分析。
5. 描述性统计：进行描述性统计分析，以了解数据的基本特征和分布情况。
可以计算数据的均值、中位数、标准差、最大值、最小值等统计指标，绘制直方图、箱线图等图表。
6. 探索性数据分析：进行探索性数据分析，以发现数据中的模式、趋势和关联。
可以使用散点图、折线图、柱状图等可视化工具来探索数据之间的关系。
7. 假设检验：根据分析目标，进行适当的假设检验。
假设检验是用来验证假设是否成立的统计方法。
根据数据的类型和分析的问题，选择合适的假设检验方法进行分析。
8. 数据建模：根据分析目标，选择合适的数据建模方法。
可以使用回归分析、分类算法、聚类分析等方法来建立模型，并预测未来的趋势和结果。
9. 解释和报告：将分析的结果进行解释和报告。
根据受众的需求，选择合适的方式来呈现分析结果，例如撰写报告、制作幻灯片、设计可视化图表等。
10. 结论和建议：根据分析的结果，得出结论和提出建议。
确保结论和建议是基于数据和分析结果的，并且具有实际可行性。
以上是一个标准的数据分析步骤，每个步骤都是为了确保数据分析的准确性和可靠性。
讲义：数据流程图dfd
数据流程图（DFD）数据流程图——描述数据流动、存储、处理的逻辑关系，也称为逻辑数据流程图，一般用DFD (Data Flow Diagram)表示。
一、数据流程图的基本成分数据流程图用到四个基本符号，即：外部实体、数据处理、数据流和数据存储。
现分别介绍如下：1、外部实体外部实体——指系统以外又与系统有联系的人或事物。
它表达该系统数据的外部来源和去处，例如：顾客、职工、供货单位等等。
外部实体也可以是另外一个信息系统。
一般用一个正方形，并在其左上角外边另加一个直角来表示外部实体，在正方形内写上这个外部实体的名称。
为了区分不同的外部实体，可以在正方形的左上角用一个字符表示。
在数据流程图中，为了减少线条的交叉，同一个外部实体可在一张数据流程图中出现多次，这时在该外部实体符号的右下角画小斜线，表示重复。
若重复的外部实体有多个，则相同的外部实体画数目相同的小斜线。
外部实体的表示如图6．1所示。
图6．1外部实体2．数据处理处理指对数据的逻辑处理，也就是数据的变换。
在数据流程图中，用带圆角的长方形表示处理，长方形分为三个部分，如图6．2所示。
图6．2 处理标识部分用来标别一个功能，一般用字符串表示，如P1、P1.1等等。
功能描述部分是必不可少的，它直接表达这个处理的逻辑功能。
一般用一个动词加一个作动词宾语的名词表示。
功能执行部分表示这个功能由谁来完成，可以是一个人，也可以是一个部门，也可以是某个计算机程序。
3．数据流数据流是指处理功能的输人或输出，用一个水平箭头或垂直箭头表示。
箭头指出数据的流动方向。
数据流可以是信件、票据，也可以是电话等。
一般说来，对每个数据流要加以简单的描述，使用户和系统设计员能够理解一个数据流的含义。
对数据流的描述写在箭头的上方，一些含义十分明确的数据流，也可以不加说明，如图6．3所示。
图6．3数据流4．数据存储数据存储表示数据保存的地方。
这里"地方"并不是指保存数据的物理地点或物理介质，而是指数据存储的逻辑描述。
数据分析步骤
数据分析步骤在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业和组织中不可或缺的资源。
通过对数据进行分析，企业可以获取有关市场趋势、客户行为以及业务运营等方面的重要见解和决策支持。
然而，要从海量的数据中提取有意义的信息，并将其转化为可操作的见解并不容易。
因此，进行数据分析是一个复杂且多步骤的过程。
以下是数据分析的一般步骤：1. 确定需求和目标：数据分析的第一步是明确分析的目的和需求。
这将有助于确定需要分析的数据类型和方向。
例如，如果公司希望了解客户购买行为，则需要收集有关客户交易记录的数据。
2. 收集和整理数据：在进行数据分析之前，需要从不同的来源收集数据。
这可能包括来自数据库，调查问卷，日志文件等的数据。
然后需要进行数据清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据预处理：大部分原始数据通常是杂乱和不规范的。
在进行进一步的分析之前，需要对数据进行预处理。
这包括删除重复记录，处理缺失值，处理异常值等。
还可以对数据进行转换，例如标准化，离散化和归一化等。
4. 数据探索：在这一步中，数据分析师将使用统计方法和可视化工具来探索数据。
这是发现数据之间关系和趋势的过程。
这包括计算统计指标，生成图表和绘制图形。
通过这一步，可以获得对数据的初步了解，并提出假设和问题。
5. 数据建模：在进行数据分析时，可以使用一系列的模型和算法。
根据问题的类型和数据的特征，可以选择合适的模型。
这可能包括回归分析，聚类分析，决策树算法等。
通过建立模型，可以预测未来趋势，发现隐藏的模式，并提取关键特征。
6. 数据评估和验证：在进行数据建模之后，需要对模型进行评估和验证。
这可以通过使用不同的指标和技术，例如交叉验证，训练和测试集等。
评估模型的性能是确保模型的准确性和可靠性的关键步骤。
7. 结果解释和报告：最后一步是解释和报告分析结果。
这需要将复杂的统计结果转化为易于理解的语言，并将其可视化。
这样，可以与他人共享结果和见解，并支持决策。
数据分析是一个循序渐进的过程，需要时间和专业知识来完成。
数据分析步骤
数据分析步骤数据分析是指通过对采集到的数据进行处理、分析和解释，以便从中提取实用的信息和洞察力的过程。
在进行数据分析时，需要按照一定的步骤进行，以确保分析结果准确可靠。
以下是一种常见的数据分析步骤，供参考：1. 确定分析目标：在进行数据分析之前，首先需要明确分析的目标是什么。
例如，我们可能想要了解某个产品的销售情况，或者分析市场趋势等。
明确分析目标有助于指导后续的数据处理和分析过程。
2. 采集数据：数据分析的第一步是采集所需的数据。
数据可以来自各种渠道，包括数据库、调查问卷、日志文件等。
确保采集到的数据具有代表性，并且包含足够的样本量。
3. 数据清洗：在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行清洗。
这包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
清洗数据可以提高分析结果的准确性和可靠性。
4. 数据转换：在进行数据分析之前，有时需要对数据进行转换。
例如，将文本数据转换为数值型数据，或者将日期数据进行格式化等。
数据转换有助于使数据适合于后续的分析方法。
5. 数据分析方法选择：根据分析目标和数据的特点，选择适当的数据分析方法。
常见的数据分析方法包括描述性统计分析、回归分析、聚类分析、时间序列分析等。
选择合适的分析方法可以更好地揭示数据中的规律和趋势。
6. 数据分析和解释：根据选择的分析方法，对数据进行分析，并解释分析结果。
在进行数据分析时，可以使用各种统计工具和软件，如Excel、SPSS、Python等。
通过对数据的分析，可以得出结论和洞察力，并将其解释给相关人员。
7. 结果可视化：将分析结果以可视化的方式呈现出来，可以更直观地展示数据的特征和趋势。
常见的可视化工具包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。
通过可视化，可以匡助他人更好地理解和利用分析结果。
8. 结论和建议：根据数据分析的结果，得出结论并提出相应的建议。
结论应该基于数据的客观分析，具有可信度和可靠性。
建议应该具有操作性，能够指导相关人员在实际工作中做出决策。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
新手学习：一张图看懂数据分析流程• 1.数据采集
• 2.数据存储
• 3.数据提取
• 4.数据挖掘
• 5.数据分析
• 6.数据展现
• 7.数据应用
一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。
完整的数据分析流程：
1、业务建模。
2、经验分析。
3、数据准备。
4、数据处理。
5、数据分析与展现。
6、专业报告。
7、持续验证与跟踪。
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。
因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。
1.数据采集
了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。
这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。
比如：Omniture中的P rop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。
在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。
当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送;而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。
(W ebtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低)。
当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。
直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。
这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。
在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。
另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。
2.数据存储
无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。
比如：
数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。
数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。
生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。
生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。
生产数据库及数据仓库系统如何存储数据，名称、含义、类型、长度、精度、是否可为空、是否唯一、字符编码、约束条件规则是什么。
接触到的数据是原始数据还是ETL后的数据，ETL规则是什么。
数据仓库数据的更新更新机制是什么，全量更新还是增量更新。
不同数据库和库表之间的同步规则是什么，哪些因素会造成数据差异，如何处理差异的。
在数据存储阶段，数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程，最核心的因素是在原始数据基础上经过哪些加工处理，最后得到了怎样的数据。
由于数据在存储阶段是不断动态变化和迭代更新的，其及时性、完整性、有效性、一致性、准确性很多时候由于软硬件、内外部环境问题无法保证，这些都会导致后期数据应用问题。
3.数据提取
数据提取是将数据取出的过程，数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。
从哪取，数据来源——不同的数据源得到的数据结果未必一致。
何时取，提取时间——不同时间取出来的数据结果未必一致。
如何取，提取规则——不同提取规则下的数据结果很难一致。
在数据提取阶段，数据分析师首先需要具备数据提取能力。
常用的Select From语句是SQL查询和提取的必备技能，但即使是简单的取数工作也有不同层次。
第一层是从单张数据库中按条件提取数据的能力，where是基本的条件语句;第二层是掌握跨库表提取数据的能力，不同的join有不同的用法;第三层是优化SQL语句，通过优化嵌套、筛选的逻辑层次和遍历次数等，减少个人时间浪费和系统资源消耗。
其次是理解业务需求的能力，比如业务需要“销售额”这个字段，相关字段至少有产品销售额和产品订单金额，其中的差别在于是否含优惠券、运费等折扣和费用。
包含该因素即是订单金额，否则就是产品单价×数量的产品销售额。
4.数据挖掘
数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键，以下是算法选择的基本原则：
没有最好的算法，只有最适合的算法，算法选择的原则是兼具准确性、可操作性、可理解性、可应用性。
没有一种算法能解决所有问题，但精通一门算法可以解决很多问题。
挖掘算法最难的是算法调优，同一种算法在不同场景下的参数设定相同，实践是获得调优经验的重要途径。
在数据挖掘阶段，数据分析师要掌握数据挖掘相关能力。
一是数据挖掘、统计学、数学基本原理和常识;二是熟练使用一门数据挖掘工具，Clementine、SAS或R都是可选项，如果是程序出身也可以选择编程实现;三是需要了解常用的数据挖掘算法以及每种算法的应用场景和优劣差异点。
5.数据分析
数据分析相对于数据挖掘更多的是偏向业务应用和解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义，如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中便于业务理解和实施是关键。
6.数据展现
数据展现即数据可视化的部分，数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。
数据展现除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际需求和场景而定。
基本素质要求如下：
工具。
PPT、Excel、Word甚至邮件都是不错的展现工具，任意一个工具用好都很强大。
形式。
图文并茂的基本原则更易于理解，生动、有趣、互动、讲故事都是加分项。
原则。
领导层喜欢读图、看趋势、要结论，执行层欢看数、读文字、看过程。
场景。
大型会议PPT最合适，汇报说明Word最实用，数据较多时Excel更方便。
最重要一点，数据展现永远辅助于数据内容，有价值的数据报告才是关键。
7.数据应用
数据应用是数据具有落地价值的直接体现，这个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。
数据沟通能力。
深入浅出的数据报告、言简意赅的数据结论更利于业务理解和接受，打比方、举例子都是非常实用的技巧。
业务推动能力。
在业务理解数据的基础上，推动业务落地实现数据建议。
从业务最重要、最紧急、最能产生效果的环节开始是个好方法，同时要考虑到业务落地的客观环境，即好的数据结论需要具备客观落地条件。
项目工作能力。
数据项目工作是循序渐进的过程，无论是一个数据分析项目还是数据产品项目，都需要数据分析师具备计划、领导、组织、控制的项目工作能力。