怎樣對數據進行分析？
現在的大數據時代和人工智能熱潮下，相信很多人對數據分析感興趣，但實際上數據分析師是Datician的一種，是指在不同行業專門從事數據收集、整理、分析、并對數據進行行業研究、評價和預測的專家。許多人學過數據分析知識，但當他們真正接觸到項目時，卻沒有合理的分析框架以及分析程序。那么數據分析的步驟是什么？今天小編帶大家詳細了解一下。
數據分析
一、明確目的和思路
無論做什么事情，首先我們做的時明確目的，數據分析也不例外。在我們進行一個數據分析的項目時，首先我們要思考一下為什么要進展這個項目，進行數據分析要解決什么問題，只有明確數據分析的目的，才不會走錯方向，否則得到的數據就沒有什么指導意義。
明確好數據分析目的，梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從那幾個角度進行分析，采用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯化，確定分析對象、分析方法、分析周期及預算，保證數據分析的結果符合此次分析的目的。
二、數據收集
數據收集的按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。常見的數據收集方式主要有以下幾種：
1.公司自己的數據庫（一般公司都會含有）
2.市場調查取得的數據
3.第三方平臺提供的API接口數據（專門提供數據服務的公司）
4.政府官方數據（例如中國統計網等政府性的統計網站）
5.網絡爬蟲技術獲取的數據
三、數據處理
一般地我們收集過來的數據都是雜亂無章的，沒有什么規律可言的，所以就需要對采集到的數據進行加工處理，形成合適的數據樣式，保證數據的一致性和有效性。一般在工作中數據處理會占用我們大部分的時間
數據處理的基本目的是從大量的，雜亂無章的數據中抽取到對接下來數據分析有用的數據形式。常見的數據處理方式有數據清洗、數據分組、數據檢索、數據抽取等，使用的工具有Excel、SQL、Python、R語言等。
四、數據分析
對數據整理完畢之后，就需要對數據進行綜合的分析。數據分析方式主要是使用適當的分析方法和工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。
在確定數據分析思路的階段，就需要對公司業務、產品和分析工具、模型等都有一定的了解，這樣才能更好地駕馭數據，從容地進行分析和研究，常見的分析工具有SPSS、SAS、Python、R語言等，分析模型有回歸、分類、聚類、關聯、預測等。其實數據分析的重點不是采用什么分析工具和模型而是找到合適的分析工具和模型，從中發現數據中含有的規律。
五、數據展現
通過對數據的收集、整理、分析之后，隱藏的數據內部的關系和規律就會逐漸浮現出來，那么通過什么方式展現出這些關系和規律，才能讓別人一目了然。一般情況下，是通過表格和圖形的方式來呈現出來。多數情況下，人們通常愿意接受圖形這樣數據展現方式，因為它能更加有效、直觀地傳遞出數據所要表達的觀點。
常用數據圖表有餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖、矩陣圖等圖形。
在使用圖形展現的情況下需要注意一下幾點：
1.確定圖表要表達的主題
2.找到最合適的那種圖表
3.圖表是否可以完整表達數據要展現的觀點
六、報告撰寫
當分析出來最終的結果之后，我們是知道這部分數據展現出來的意義，適用的場景。但是如果想讓更多人了解你分析出來的東西，讓你的分析成果為眾人所熟知，這時就需要一份完美的PPT報告，一個邏輯合理的故事。這樣的分析結果才是最完美的。一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，并且圖文并茂，層次清晰，能夠讓閱讀者一目了然。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文并茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助于閱讀者更形象，直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。
以上就是小編今天給大家整理分享的關于“如何對數據進行分析“的相關內容。希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。
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