数据分析学习流程-数据分析的入门

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析学习流程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析学习流程的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析主要有哪几个步骤？
2. crispdm数据分析的基本流程？

数据分析主要有哪几个步骤？

谢谢邀请！数据分析能做的事情主要有如下三个方面：现状分析、原因分析、预测分析，我们先看看数据分析流程，之后再分析数据分析能做什么？

一、数据分析流程：

1.明确分析目的与思路：

一切以解决业务问题为中心，依据分析目标明确思路，打开分析视角，使数据分析框架体系化。

2.数据收集与预处理：

数据来源有Excel/CSV/SQL数据库/NoSQL数据库/Hive数据仓库/外部数据，从数据来源收集数据后需要做清洗工作，包括缺失值、错误值、重复值、异常值等都要处理好，当然还有转换、拆分、合并等等工作也可能要做，这样才能满足后续数据分析的要求。

3.数据分析与挖掘：

使用各种数据分析方法与分析工具（如Excel/SQL/SPSS/SAS/Tableau/Power BI/Python）进行分析挖掘。

4.数据可视化并生成报告：

使用专业化图表，也可以结合表格，最后以报告方式输出数据分析成果。

二、岗位内容：

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crispdm数据分析的基本流程？

CRISP-DM模型的基本流程包括：

商业理解：

这一步骤旨在从商业角度理解项目的目标和需求，把理解转化为数据挖掘问题的定义和制定以实现目标为目的的初步***。具体步骤包括：

1、确定业务目标：

分析项目背景，以业务视角分析项目的目标和需求，确定业务角度的成功标准；

2、项目可行性分析：

分析拥有的***、条件和限制，进行风险、成本和效益的评估；

3、确定数据挖掘目标：

明确数据挖掘的目标和成功标准，数据挖掘目标和业务目标是不一样的，前者指的是在技术上，例如生成一颗决策树。

4、提出项目***：

对整个项目做一个***，初步确认用到的技术和工具。

数据理解

数据理解阶段开始于原始数据收集，然后是熟悉数据，表明数据质量问题，探索并初步理解数据，发觉有趣的子集以形成对隐藏信息的***设。具体步骤包括：

1、收集原始数据：

收集项目涉及的数据，如有必要，将数据导入数据处理工具中并做一些初步的数据集成工作，生成相应的报告；

2、数据描述：

对数据进行一些大致描述，例如记录数、属性数等并给出相应的报告；

3、探索数据：

对数据做一些建单的数据统计分析，例如关键属性的分布等；

4、检查数据质量：

包括数据是否完整，是否有错，受有缺失值等。

数据准备

建立模型

模型评估

模型实施

以下是CRISP-DM的基本流程：

1. 业务理解（Business Understanding）：明确项目的目标和需求，确定数据挖掘的目标，制定项目***和定义成功的标准。

2. 数据理解（Data Understanding）：收集和评估数据，了解数据质量、数量和可用性，对数据进行初步探索，理解数据的特征和潜在问题。

3. 数据准备（Data Preparation）：对数据进行清洗、集成、转换和规约，以便于进行后续的建模和分析工作。

4. 建模（Modeling）：选择适当的数据挖掘模型，设计和构建模型，使用训练数据对模型进行训练和优化。

5. 评估（Evaluation）：对构建的模型进行评估，测试模型的性能和准确度，确保模型满足业务需求。

6. 部署（Deployment）：将模型应用于实际业务环境中，与业务流程整合，确保模型的稳定性和可持续性。

7. 报告（Reporting）：将数据挖掘的结果和洞察以可视化、简洁的方式呈现给业务用户和决策者，向他们解释模型行为和结果的含义。

以上流程是一个迭代循环的过程，可能需要多次回到前面的阶段进行调整和改进。CRISP-DM提供了一个系统化和灵活的方法来进行数据挖掘项目，并将业务目标和数据分析紧密结合在一起。

到此，以上就是小编对于数据分析学习流程的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析学习流程的2点解答对大家有用。