数据分析流程图-数据分析流程图怎么画

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析流程图的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析流程图的解答，让我们一起看看吧。

1. dfd图在信息系统的什么阶段绘制？
2. 什么图是反映系统的信息处理过程？
3. 数据分析师写的代码与程序员写的代码有什么区别？各自的发展前景怎么样？

dfd图在信息系统的什么阶段绘制？

系统分析阶段。

数据流程图（Data Flow Diagram，简称DFD）是系统分析的主要工具，是组织中信息运动的抽象，是管理信息系统逻辑模型的主要形式，它不涉及硬件、软件、数据结构与文件组织，与对系统的物理描述无关，只反映数据流向、数据加工和逻辑意义上的数据存储，不反映任何数据处理的技术过程、处理方式和时间顺序，也不反映各部分相互联系的判断与控制条件等技术问题，是用一种图形及与此相关的注释来表示系统的逻辑功能。

什么图是反映系统的信息处理过程？

数据流程图（Data Flow Diagram，简称DFD）是一种反映系统的信息处理过程的图示工具。它主要用来表示信息在系统内部的流动过程，包括输入、输出、处理和存储等步骤。

DFD图可以帮助系统分析师和设计师更好地理解系统内部的数据流动过程和数据处理逻辑，提高系统的可靠性和可维护性。

同时，DFD图也可以作为系统文档的一部分，方便系统开发人员和用户之间的沟通和交流。

数据分析师写的代码与程序员写的代码有什么区别？各自的发展前景怎么样？

谢谢邀请！

数据分析师编写的代码以数据分析和呈现为主要任务，目的是给人看的，而程序员写的代码主要以实现系统功能为主，目的是给人用的。

数据分析师编写的代码包括算法设计、算法实现、算法验证、算法应用几个关键步骤，关键在于发掘数据背后的价值（规律），数据分析往往与场景的结合比较紧密。数据分析师通常并不需要考虑程序的性能、安全性、分布式架构等系统级问题，所以往往数据分析师选择的编程语言都非常实用，包括python、R等语言，看两个Python实现的例子：

程序员编写的代码主要是给用户使用的，需要考虑的内容就比较多了，比如程序的稳定性、简洁性（友好）、速度、并发、***管理、权限管理等等内容，这里面既包括逻辑性问题又包括系统级问题。程序员往往分为应用级程序员和研发级程序员，研发级程序员解决系统级问题（容器开发），而应用级程序员往往解决功能实现的问题，可以说程序开发是一个非常系统化的流程，每个环节还要有严格的测试。看一下Zookeeper Session的流程图：

数据分析师在完成数据分析任务之后，如果需要把这部分数据分析功能进行产品化封装，通常情况下就需要程序员来做相关的工作。举个例子来说，数据分析师往往***用Python来做数据分析的算法实现，但是程序员在进行功能封装的时候，往往会***用J***a等语言对其代码进行重写以满足系统对性能的要求。

有的研发团队会设置专门的算法设计岗位和算法实现岗位，算法设计专注于算法本身，而算法实现则专注于算法的程序化实现。但是现在很多团队的算法设计师即要做算法设计也要做算法实现，所以现在的算法设计师往往也要懂得编程。

作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。

谢邀！作为一个数据挖掘工程师来回答一下：

经常有人问我具体做的啥，我说是处理数据，建模分析，日常也会撸一下代码，很多人会觉得那和程序员差不多，其实差的真的很多！至少，没有程序员加班多，哈哈，这算是一个巨大的优势吧，我身边同事就大多程序员，几乎每天都加班，一三五标准加班，二四六弹性加班，所以经常是下班了，我准备走了，身边大部分同事完全没反应，搞得挺不好意思的哈。PS（虽然加班不多，但是不是完全不加班，偶尔也会加班）；

说到薪酬，虽然加班强度不一样，但是我觉得相同工作年限和经历的，数据分析师或者挖掘工程师完全不输程序员的，至少我认识的都差不多是这样的，题主要是想转数据分析师的话，前景还是阔以的。

题主说的基本正确，数据分析或者也叫数据挖掘和程序员开发写的代码真的不一样，各有偏重吧，数据分析师偏重的是数据提取，处理，分析，建模，可视化等方面，程序员开发就是偏向程序代码；而且二者的代码体量也是有很大的差别的，分析师日常两三百行代码就算不少了，但是写好这两三百行代码，需要不停调试，分析及和业务需求节后，程序员经常用双屏开发就可想而知了。

但是有一点，分析师比程序员更需要了解业务知识，所以日常分析师可能和业务，运营人员打交道，扯皮的时间都比撸代码的时间多。

人生苦短，我用python，对于数据分析师和程序员来说，最直接的区别莫过于我用spyder，而你用pycharm!

谢邀！

程序员（Programmer，Computer Programmer或Coder），它可以指在程序设计某个专业领域中的专业人士，或是从事软件撰写，程序开发、维护的专业人员。但一般Coder特指进行编写代码的编码员。

数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析，负责公司录入人员的管理和业绩考核，以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训，和录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对等职责。

程序员的定义比较的准确，但是“数据分析员”的定义就有待商榷了。

因为我是做网站优化的，所以在网站运营中也会遇到很多“数据分析员”，但网站数据分析员，主要是依据网站自身数据，结合用户行为、用户行为，为网站提供数据支持。需要多搜索引擎优化有较深的了解。

更多有关人工智能的资讯、深度报道、***访欢迎关注AI中国，无论你是小白还是大神，你想要的这里都有！

对于数据分析师而言，代码只是工具而已。数据分析师的工作是从数据中寻找统计规律，从而实现模型化计算，代码只是流程化了这个工作，使原本需要耗费大量人力和时间的工作可以由计算机依照设定好的规律独立完成。

代码对于程序员来说是一个产品，他们的创意，他们的设计以及他们的技术都将由算法的细节体现出来，由产品的性能体现出来。开发并不希望从代码中得到什么样的结论，而是将代码实现为一种能够切实使用的工具。

刚好这两个职位我都有做过，我来说说我的观点。

数据分析师，工作任务更偏向「分析/处理」，比如在数据分析平台上分析影响交易成功率的因素有哪些，top5的商品有哪些，有了月报表，怎么做季度/年度报表，等等一系列跟数据分析有关的具体任务，几乎不涉及到写代码。当然我也看到周围有的朋友会写代码来实现，这是因为他们公司大数据这块儿还没建设成熟，加之人员少，基本上怎么短期怎么解决问题就怎么上了，这个时候写的代码更多的都是各种sql语句。

程序员，更多的就是实现具体的功能，其实就全是业务开发了，偶尔有涉及到数据分析的，都是一些报表之类的而已。

到此，以上就是小编对于数据分析流程图的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析流程图的3点解答对大家有用。