數據分析一般包括哪些內容？數據分析這算得一個比較好大的一個框架，單從字面意思來講就是從數據中分離提取用處不大的規(guī)律或背后的邏輯。工作中數據分析的職能要注意分為以上6個步驟：數據收集數據清洗數據可以儲存

數據分析一般包括哪些內容？

數據分析這算得一個比較好大的一個框架，單從字面意思來講就是從數據中分離提取用處不大的規(guī)律或背后的邏輯。

工作中數據分析的職能要注意分為以上6個步驟：

數據收集

數據清洗

數據可以儲存

指標算出

數據統(tǒng)計分析與建模

數據可視化

第一步數據收集：在前期我們數據業(yè)已連成特定的體系的時候亦或者是我們的業(yè)務正在進行的時候，不需要我們各種各樣的途徑去獲取數據。數據收集的方法類型眾多，其中可以用程序不自動抽?。〝祿顸c、網絡爬蟲、ERP或CRM系統(tǒng)自動生成等）、手工統(tǒng)計數據（Excel統(tǒng)計）、第三方網站提?。ㄊ菑目梢怨_數據網站上網下載，API等）等諸多方法，方法的選擇跟隨業(yè)務形態(tài)接受。

第二步數據清洗：收集來的數據是臟數據，不需要數據清洗，也就是取其精華去其糟粕去其糟粕，這樣的數據才是我們也能都正常在用的數據。這一退的操作主要注意在用的是正則表達式并且數據清洗，再收集來的數據各種格式應該有，是需要轉碼成某種特定的格式在內編碼。

第七步數據存儲：導致現(xiàn)在的公司數據越來越小，互聯(lián)網時代巳經從IT轉變?yōu)镈T的時代，現(xiàn)在每個公司的業(yè)務數據都是顯現(xiàn)出幾何倍數的增長，那就在存儲數據的時候那肯定不可能還用以前那種用紙筆記錄的時代?，F(xiàn)在對于小數據量的公司一般也用Excel文件進行數據存儲，許多公司這些區(qū)分數據庫產品并且數據存儲，市面也有很多性能很好的數據庫產品，或者Oracle、MySQL、SqlServer，現(xiàn)在對大數據還拿來有按的hive數據倉庫產品。這些產品都很不錯用，而且部分我還是開源產品。就我們公司而言，之前不使用的Oracle和MySQL包括SqlServer數據庫，目前畢竟業(yè)務線條的調整，也將數據從單一的數據庫轉向hive數據倉庫存儲，更方便些了技術、業(yè)務、分析師等角色對數據的應用再提取。

第四步指標換算：在接受指標計算之前，不需要數據分析師確立當前部門的KPI指標，隨機著業(yè)務部門因為差別的業(yè)務場景反饋處理出業(yè)務好壞的數據與規(guī)則。這一步繁亂而緩慢，而且很可能項目的研究工作會刺穿整個數據分析生涯。什么是指標？指標就是衡量目標的方法，比如說商品管理常用的庫存周轉率、毛利率等，運營?？吹穆窂睫D換的，maketing?？吹腞OI等等，按的指標反映出完全不同的業(yè)務場景的好壞，與此同時業(yè)務的變換，企業(yè)階段的自由變化，指標也會始終在帶領著變換。

第五步數據統(tǒng)計分析與建模：這個環(huán)節(jié)是整個數據分析流程中最很好玩的一個環(huán)節(jié)，沒有之一。兩者相比于之前的環(huán)節(jié)，在此環(huán)節(jié)你將是遭遇各種各樣的挑戰(zhàn)。什么假設檢驗，什么線性回歸、什么特征工程、什么貝葉斯等都會遇見，在這里你城就會看到各種數據背后的邏輯和數據所產生的價值。但是在數據分析的過程中可能會遇到第二步的數據清洗過程，一次性處理缺失值、處理無比值等。

第六步數據可視化：也就是數據展示出，必須將第五步統(tǒng)計分析及建模的結果在用圖的形式能夠體現(xiàn)不出來，俗話說字還不如表，表不如你圖。市面上使用的比較多的數據可視化產品要注意是Tableau、PowerBI、finebi、PPT等幾種。其中前三種通常是呈現(xiàn)出可交互表格，也就是讀取于線上的報表，而PPT主要是以報告的形式呈現(xiàn)。

現(xiàn)在的數據分析可按照職能很簡單劃作為幾個方向：

商業(yè)數據分析師

數據挖掘工程師

大數據開發(fā)工程師

以上幾種是當前的招聘時長總體比較好最常見的幾種崗位，各崗位之前各不相同。商業(yè)數據分析師主要注意是以業(yè)務為導向，將數據應用到企業(yè)的決策中，通常的工具是Python、R、Excel、SPSS、tableau、PowerBI等；數據挖掘工程師也很更強調技術方向，主要注意反欺詐、垃圾郵件識別等數據應用，比較多的工具是Python、Java、C、C等；大數據開發(fā)工程師比較多你們負責堆建數據平臺，依靠hadoop、hive、spark、Python、Java、C、C等工具開發(fā)適合我公司數據流的數據平臺。數據分析是一個據我所知也很新興的崗位，并且大多數人是在不斷的學習再改進。

以上為我的一些拙見，有什么不繼的地方多謝了補充交流。

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