1樓：海同職座標**
資料分析工作流程：
明確目標——明確分析目的，例如：資料物件、商業目的、解決什麼業務等資料採集——資料收集，即確定資料範圍，獲取目標資料，整合相關資料等資料處理——資料處理包含處理缺失資料，清洗不一致資料，關聯和彙總資料等
資料分析——明確分析，基本資料分析、資料探索、複雜資料分析等資料展現——資料展現包含資料組合資訊、整合資訊和觀點、圖表展現資訊等報告撰寫——**並茂、層次清晰，有明確的結論，提出建議和方案
2樓：成都聚數雲海
到底做到什麼程度才算是一個完整的分析？其實，資料分析是有標準模板的，一共分8步走，只要全部做完就可以了。
這八個步驟是：
提出問題 5.識別異常
尋找指標 6.問題歸因
現狀描述 7.走勢**
梳理標準 8.結論建議
具體含義見下圖
3樓：與發個人資料
回答1、業務理解
最初的階段集中在理解專案目標和從業務的角度理解需求，同時將這個只是轉化為資料探勘問題的定義和完成目標的初步計劃。
2、資料理解
資料理解階段從初始資料收集開始，通過一些活動的處理，目的是熟悉資料，識別資料的質量問題，首次發現資料的內部屬性，或是探測引起興趣的子集去形成隱含資訊的假設
3、資料準備
資料準備階段包括從未處理資料中構造最終資料集的所有活動。這些資料將是模型工具的輸入值。這個階段的任務有可能執行多次，沒有任何規定的順序。
任務包括表、記錄和屬性的選擇，以及為模型工具轉換和清洗資料。
4、建模
在這個階段，可以選擇和應用不同模型技術，模型引數被調整到最佳的數值。一般，有些技術可以解決一類相同的資料探勘問題。有些技術在資料形成上有特殊要求，因此需要經常跳回到資料準備階段
5、評估
到專案的這個階段，你已經從資料分析的角度建立了一個高質量顯示的模型。在開始最後部署模型之前，重要的事情是徹底的評估模型，檢查構造模型的步驟，確保模型可以完成業務目標。這個階段的關鍵目的是確定是否有重要業務問題沒有被充分考慮。
在這個階段結束後，一個資料探勘結果使用的決定必須達成
6、部署
通常，模型的建立不是專案的結束。模型的作用是從帶護具中找到知識，獲得的知識需要便於使用者使用的方式重新組織和展現。根據需求，這個階段可以產生簡單的報告，或是實現一個比較複雜的、可重複的資料探勘過程。
在很多案例中，這個階段是由客戶而不是資料分析人員承擔部署的工作。
更多10條
資料分析包含哪幾個步驟，主要內容是什麼?
4樓：環球網校
1、明確目的：確定分析需要解決的業務問題，最好能將業務問題轉化成數學問題。
2、資料收集：基於對業務問題的理解，通過各種方法和渠道收集能支撐業務分析的資料來源，不僅限於資料庫，也可以考慮一些各種部門的公開資料，比如統計局、大資料局等部門。
3、資料處理：通過技術手段，對收集的資料進行提取、清洗、轉化和計算，異常值處理、衍生欄位、資料轉換等具體步驟。
4、資料分析：這裡主要有兩個技術手段，統計分析和資料探勘，找到相關的資料關係和規則，然後利用業務知識來解讀分析結果。在這裡有一點需要說明，分析技術是為業務服務的，如果你的結果不能有助於業務問題的解決，統計分析和資料探勘技術再好再高明，也沒有意義，這點是我們做資料分析的人要謹記的。
6、報告撰寫：展示你整個分析過程中的價值部分，在這裡需要結構清晰地展示你整個分析過程，包括你的分析結果和依據，以及你結合業務知識提出的解決方案，最終解決你第一步的業務問題。然後基於報告將分析過程進行落地，為企業產生價值。
資料分析的流程順序是什麼?包括幾個步驟?
5樓：環球網校
一，資料收集
資料收集是資料分析的最根柢操作，你要分析一個東西，首要就得把這個東西收集起來才行。因為現在資料收集的需求，一般有flume、logstash、kibana等東西，它們都能通過簡略的配備結束雜亂的資料收集和資料聚合。
二，資料預處理
收集好往後，我們需求對資料去做一些預處理。千萬不能一上來就用它做一些演算法和模型，這樣的出來的作用是不具有參看性的。資料預處理的原因就是因為許大都據有問題，比如說他遇到一個異常值(我們都是正的，遽然蹦出個負值)，或許說缺失值，我們都需求對這些資料進行預處理。
三，資料儲存
分散式檔案體系完美地處理了海量資料儲存的問題，但是一個優異的資料儲存體系需求一起考慮資料儲存和訪問兩方面的問題，比如你希望能夠對資料進行隨機訪問，這是傳統的聯絡型資料庫所擅長的，但卻不是分散式檔案體系所擅長的，那麼有沒有一種儲存計劃能夠一起兼具分散式檔案體系和聯絡型資料庫的利益，根據這種需求，就產生了hbase、mongodb。
四，資料分析
做資料分析有一個非常基礎但又極其重要的思路，那就是對比，根柢上 90%
以上的分析都離不開對比。首要有：縱比、橫比、與經歷值對比、與業務政策對比等。
五，資料運用
其實也就是把資料作用通過不同的表和圖形，視覺化展現出來。使人的感官更加的劇烈。常見的資料視覺化東西能夠是excel，也能夠用power bi體系。
六，總結分析
根據資料分析的作用和陳說，提出真實可行的計劃，協助企業選擇計劃等。
資料分析的過程包括哪些步驟？
6樓：環球青藤
大資料的好處大家都知道，說白了就是大資料可以為公司的未來提供發展方向。利用大資料就離不開資料分析。而資料分析一般都要用一定的步驟，資料分析步驟主要包括4個既相對獨立又互有聯絡的過程，分別是：
設計資料分析方案、資料收集、資料處理及展現、資料分析4個步驟。
設計資料分析方案
我們都知道，做任何事情都要有目的，資料分析也不例外，設計資料分析方案就是要明確分析的目的和內容。開展資料分析之前，只有明確資料分析的目的，才不會走錯方向，否則得到的資料沒有指導意義，甚至可能將決策者帶進彎路，不但浪費時間，嚴重時容易使公司決策失誤。
當分析的資料目的明確後，就需要把他分解成若干個不同的分析要點，只有明確分析的目的，分析內容才能確定下來。明確資料分析目的的內容也是確保資料分析過程有效進行的先決條件，資料分析方案可以為資料收集、處理以及分析提供清晰地指引方向。根據資料分析的目的和內容涉及資料分析進行實施計劃，這樣就能確定分析物件、分析方法、分析週期及預算，保證資料分析的結果符合此次分析目的。
這樣才能夠設計出合適的分析方案。
資料收集
資料收集是按照確定的資料分析內容，收集相關資料的過程，它為資料分析提供了素材和依據。資料收集主要收集的是兩種資料，一種指的是可直接獲取的資料，另一種就是經過加工整理後得到的資料。做好資料收集工作就是對於資料分析提供一個堅實的基礎。
資料處理
資料處理就是指對收集到的資料進行加工整理，形成適合的資料分析的樣式和資料分析的圖表，資料處理是資料分析必不可少的階段，資料處理的基本目的是從大量的資料和沒有規律的資料中提取出對解決問題有價值、有意義的資料。同時還需要處理好骯髒資料，從而淨化資料環境。這樣為資料分析做好鋪墊。
資料分析
資料分析主要是指運用多種資料分析的方法與模型對處理的資料進行和研究，通過資料分析從中發現資料的內部關係和規律，掌握好這些關係和規律就能夠更好的進行資料分析工作。
資料分析的步驟其實還是比較簡單的，不過大家在進行資料分析的時候一定寧要注意上面提到的內容，按照上面的內容分步驟做，這樣才能夠在做資料分析的時候有一個清晰的大腦思路，同時還需要極強的耐心，最後還需要持之以恆。
7樓：月亮愛旅遊
回答您好，在資訊過載的時代，推薦系統的任務就是聯絡使用者和資訊，幫助使用者發現對自己有價值的資訊，同時讓資訊能夠展現在對它感興趣的使用者面前，從而實現資訊消費者和資訊生產者的雙贏。
現有的推薦系統一般採用兩種方法：基於內容的推薦方法和協同過濾方法。基於內容的推薦，其基本思想是根據使用者瀏覽或收藏的內容，以及使用者的喜好設定，為使用者推薦相近的內容。
協同過濾方法又分為基於使用者的協同過濾和基於模型的協同過濾。基於使用者的協同過濾方法會分析使用者興趣，在使用者群中找到指定使用者的相似使用者，綜合這些相似使用者對某一內容的收藏或瀏覽情況，形成系統對該指定使用者對此內容的喜好程度**。而基於模型的協同過濾是指m個物品，n個使用者的資料，只有部分使用者和部分資料之間是有評分資料的，其它部分評分是空白，此時要用已有的部分稀疏資料來**那些空白的物品和資料之間的評分關係，找到最高評分的物品推薦給使用者。
無論是基於內容的推薦方法和協同過濾方法都是通過機器學習的思想來建模，通過模型來解決推薦問題，一般建模前需要大量的資料集。
1）內容的特徵提取：即提取每個帶推薦物品的特徵（屬性）。特徵通常分為結構化的
提問內容推薦原理包括哪些內容
回答提問
目標受眾定向的方法有哪些
回答1.基礎定向 基礎定向,簡單來說,也是對潛在人群定向的過程。 在前期沒有較多的資料時,我們便...
2.行為定向 此類定向方式最為精準。 通常,它的定向方法主要可分為以下三類:
搜尋定向:基於使用者的搜尋詞進行定向
3.興趣定向 通過使用者的興趣愛好進行定向,
更多11條
資料分析的步驟有哪些
8樓：環球青藤
資料分析有極廣泛的應用範圍，這是一個掃盲貼。典型的資料分析可能包含以下三個步：
1、探索性資料分析，當資料剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在資料中的規律性。
2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。
資料分析過程實施
資料分析過程的主要活動由識別資訊需求、收集資料、分析資料、評價並改進資料分析的有效性組成。
一、識別資訊需求
識別資訊需求是確保資料分析過程有效性的首要條件，可以為收集資料、分析資料提供清晰的目標。識別資訊需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程控制的需求，提出對資訊的需求。就過程控制而言，管理者應識別需求要利用那些資訊支援評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。
二、收集資料
有目的的收集資料，是確保資料分析過程有效的基礎。組織需要對收集資料的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：
①將識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的資料可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關資料；
②明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集資料；
③記錄表應便於使用；
④採取有效措施，防止資料丟失和虛假資料對系統的干擾。
三、分析資料
分析資料是將收集的資料通過加工、整理和分析、使其轉化為資訊，通常用方法有：
老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；
新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、kj法、計劃評審技術、pdpc法、矩陣資料圖；
四、資料分析過程的改進
資料分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：
①提供決策的資訊是否充分、可信，是否存在因資訊不足、失準、滯後而導致決策失誤的問題；
②資訊對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用資料分析；
③收集資料的目的是否明確，收集的資料是否真實和充分，資訊渠道是否暢通；
④資料分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的範圍；
⑤資料分析所需資源是否得到保障。
資料分析資料分析這份工作是什麼型別的，哪位大哥大姐幫我
低端的整理資料bai，做分析圖表，duppt.領導要什麼給什zhi麼。高階的建模dao，利用分析軟體專 工具進行資料分屬 析，資料探勘。來自職q使用者 呂先生 有的偏管理有的偏技術啊，管理的會excel，技術的得整spss，sql這些 來自職q使用者 資料分析 你們本專業都是什麼？有什麼資料分析方面...
做資料分析師有前途嗎，做資料分析師的就業前景怎麼樣？
有啊，現在都在搞大資料 應該有前途吧，現在大資料這麼火。資料分析師前景主要是兩大類 工程類 從事資料開發 演算法 挖掘等技能要求較強的崗位業務類 偏資料運營，對於業務邏輯和需求有很強要求，對於常見的資料採集工具和分析報告能力有硬性要求。資料分析師最好考一個職業認證來支撐下。cfa cda等都是不錯的...
資料分析師可以遠端學習的嗎，學資料分析師有專業要求嗎？
資料分析師的學習分為兩種方式，一種是遠端的，一種是面授的，你根據自己的情況來選。其中遠端的學習時間為一年整，培訓學習的時間是比較長的，學的知識都是專業性的知識點，且資料分析師的考試是不分級別的考試，證書的含金量是很高的。你報考前可以先和中鵬的老師瞭解一下學習的情況，瞭解的具體一些也好做學習的準備。你...