數據分析主要是做什么

       數據分析是指通過適當的統計分析方法對收集到的大量數據進行分析，并對其進行總結、理解和消化，以最大限度地發揮數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是對數據進行詳細研究和總結的過程，以提取有用的信息并形成結論。數據分析的數學基礎在20世紀初就已經建立，但直到計算機的出現，實際操作才成為可能，數據分析才得到推廣。下面就讓小編為大家介紹數據分析主要是做什么。

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數據分析主要是做什么

      數據分析主要是做什么

1、數據采集

       數據采集的意義在于真正了解數據的原始相貌，包含數據發生的時間、條件、格局、內容、長度、約束條件等。這會幫助大數據分析師更有針對性的控制數據生產和采集過程，避免因為違反數據采集規矩導致的數據問題;對數據采集邏輯的知道增加了數據分析師對數據的了解程度，尤其是數據中的反常變化。

2、數據存取

      數據存取分為存儲和提取兩個部分。數據存儲，大數據分析師需求了解數據存儲內部的作業機制和流程，最核心在于，知道原始數據基礎上需求經過哪些加工處理，最終得到了怎樣的數據。

3、數據提取

       大數據分析師首先需求具有數據提取才能。第一層是從單張數據庫中按條件提取數據的才能;第二層是把握跨庫表提取數據的才能;第三層是優化SQL句子，經過優化嵌套、挑選的邏輯層次和遍歷次數等，減少個人時間糟蹋和系統資源消耗。

4、數據發掘

      在這個階段，大數據分析師要把握，一是數據發掘、統計學、數學基本原理和知識;二是熟練運用一門數據發掘東西，Python或R都是可選項;三是需求了解常用的數據發掘算法以及每種算法的使用場景和優劣差異點。

5、數據分析

       數據分析相關于數據發掘而言，更多的是偏向業務使用和解讀，當數據發掘算法得出結論后，怎么解說算法在結果、可信度、明顯程度等方面關于業務的實踐意義。

6、數據可視化

       這部分，大數據分析師除遵循各公司統一標準原則外，具體形式還要根據實踐需求和場景而定。數據可視化永久輔助于數據內容，有價值的數據報告才是關鍵。

       數據分析的目的是集中和提取隱藏在大量看似混亂的數據中的信息，從而找出研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可以幫助人們做出判斷，從而采取適當的行動。數據分析是一個有組織、有目的地收集數據、分析數據其成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。以上就是小編為大家分享的數據分析主要是做什么。