謝謝你邀請我！數(shù)據(jù)分析主要能做三件事:現(xiàn)狀分析、原因分析、預測分析。讓 s先看數(shù)據(jù)分析流程，再分析數(shù)據(jù)分析能做什么。一、數(shù)據(jù)分析流程:1.明確分析目的和思路:一切以解決業(yè)務問題為中心，基于分析目標，理

謝謝你邀請我！數(shù)據(jù)分析主要能做三件事:現(xiàn)狀分析、原因分析、預測分析。讓 s先看數(shù)據(jù)分析流程，再分析數(shù)據(jù)分析能做什么。

一、數(shù)據(jù)分析流程:

1.明確分析目的和思路:

一切以解決業(yè)務問題為中心，基于分析目標，理清思路，開放分析視角，將數(shù)據(jù)分析框架系統(tǒng)化。

2.數(shù)據(jù)收集和預處理:

數(shù)據(jù)來源為Excel/CSV/SQL數(shù)據(jù)庫/NoSQL數(shù)據(jù)庫/蜂巢數(shù)據(jù)倉庫/外部數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)后，需要做清理工作，包括缺失值、錯誤值、重復值、異常值等。，當然也可能做變換、拆分、合并等，以滿足后續(xù)數(shù)據(jù)分析的要求。

3.數(shù)據(jù)分析和挖掘:

使用各種數(shù)據(jù)分析方法和工具(如數(shù)據(jù)分析的標準流程一般可分為以下七個步驟:

1.確定目標:數(shù)據(jù)價值鏈的第一步必須有數(shù)據(jù)，然后業(yè)務部門就決定了數(shù)據(jù)科學團隊的目標。這些目標通常需要大量的數(shù)據(jù)收集和分析。因為我們研究的是數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定，所以我們需要一個可衡量的方法來知道業(yè)務正在朝著目標前進。關(guān)鍵指標或績效指標必須及早發(fā)現(xiàn)。

2.確定業(yè)務基準:企業(yè)應該做出改變來提高關(guān)鍵指標，以實現(xiàn)他們的目標。如果什么都不能改變，就不可能有進步，不管收集和分析了多少數(shù)據(jù)。確定目標和指標，為項目前期提供方向，避免無意義的數(shù)據(jù)分析。例如，目標是提高客戶留存率，其中一個可以為客戶更新他們的訂閱率，業(yè)務可以通過更新頁面的設計、時間和內(nèi)容來設置提醒郵件和做特別的促銷活動。

3.數(shù)據(jù)收集:撒一張大網(wǎng)的數(shù)據(jù)，找到更多的數(shù)據(jù)，尤其是不同渠道的數(shù)據(jù)，建立更好的模型，找到更可行的意見。大數(shù)據(jù)經(jīng)濟意味著個人記錄往往是無用的，只有當每個記錄都可供分析時，它才能提供真正的價值。公司密切監(jiān)視他們的網(wǎng)站來跟蹤用戶。;點擊和鼠標移動，并通過射頻識別(RFID)技術(shù)跟蹤他們的行動。

4.數(shù)據(jù)清洗:數(shù)據(jù)分析的第一步是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)科學家處理正確的拼寫錯誤、缺失的數(shù)據(jù)和無意義的信息。這是數(shù)據(jù)價值鏈中最關(guān)鍵的一步，即使最好的數(shù)據(jù)價值分析也有垃圾數(shù)據(jù)，會產(chǎn)生錯誤的結(jié)果和誤導。不止一家公司驚訝地發(fā)現(xiàn)大部分客戶居住在紐約的斯克內(nèi)克塔迪和人口不到7萬的小城鎮(zhèn)。然而，Schenectady的郵政編碼是12345，因此它不成比例地出現(xiàn)在幾乎每個客戶文件數(shù)據(jù)庫中，因為消費者通常不愿意填寫他們的在線表格。分析這些數(shù)據(jù)會導致錯誤的結(jié)論，除非數(shù)據(jù)分析師采取措施驗證并獲得干凈的數(shù)據(jù)。。這通常意味著一個自動化的過程，但它并不。;這并不意味著人類可以。;不參與。

5.數(shù)據(jù)建模:數(shù)據(jù)科學家建立模型，將數(shù)據(jù)與業(yè)務結(jié)果相關(guān)聯(lián)，提出建議并確定業(yè)務價值的變化，這是第一步。這是數(shù)據(jù)科學家成為關(guān)鍵業(yè)務的獨特專長，通過數(shù)據(jù)建立模型和預測業(yè)務結(jié)果。數(shù)據(jù)科學家必須有很強的統(tǒng)計學和機器學習背景，才能建立科學準確的模型，避免無意義的相關(guān)性陷阱和依賴現(xiàn)有數(shù)據(jù)的模型，他們對未來的預測是無用的。但是統(tǒng)計背景還不夠。數(shù)據(jù)科學家需要更好地了解業(yè)務，他們將能夠確定數(shù)學模型的結(jié)果是否有意義和價值。

6.數(shù)據(jù)科學團隊:眾所周知，數(shù)據(jù)科學家很難雇傭。建立一個數(shù)據(jù)科學團隊是個好主意。那些擁有統(tǒng)計學高級學位的人關(guān)注數(shù)據(jù)建模和預測，而團隊中的其他人，合格的基礎(chǔ)設施工程師，軟件開發(fā)人員和ETL專家，建立必要的數(shù)據(jù)收集基礎(chǔ)設施，數(shù)據(jù)管道和數(shù)據(jù)產(chǎn)品，以便數(shù)據(jù)可以通過報告和儀表板顯示結(jié)果和業(yè)務模型。這些團隊通常使用Hadoop這種大規(guī)模數(shù)據(jù)分析平臺來自動化數(shù)據(jù)收集和分析，并將整個過程作為一個產(chǎn)品來運行。

7.優(yōu)化和復制:數(shù)據(jù)價值鏈是一個可重復的過程，通過不斷改進價值鏈的業(yè)務和數(shù)據(jù)本身?；谀Ｐ偷慕Y(jié)果，企業(yè)將通過數(shù)據(jù)科學團隊測量的結(jié)果來推動業(yè)務。根據(jù)結(jié)果，企業(yè)可以決定采取進一步的措施，通過數(shù)據(jù)科學團隊改進其數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)模型。企業(yè)越快重復這個過程，就能越早地朝著正確的方向前進，從而獲得數(shù)據(jù)價值。理想情況下，經(jīng)過多次迭代后，模型將生成準確的預測，業(yè)務將達到預定義的目標，數(shù)據(jù)價值鏈的結(jié)果將用于監(jiān)控和報告，每個人都將著手解決下一個業(yè)務挑戰(zhàn)。