数据分析过程

数据分析过程

什么是数据分析？

数据分析是检查、转换、清理和建模数据的过程，目的是发现有用的信息、得出结论并支持决策制定。

数据分析的五个步骤：

问问题
数据整理/数据预处理
探索性数据分析
得出结论
沟通结果

1. 提问：

在这种情况下，我们有两个场景，首先公司提供数据并通过分析数据定义他们希望您回答的问题。

在第二种情况下，公司只定义主要问题，您必须根据自己的问题通过分析数据来找到该问题的解决方案。

哪些功能将有助于我的分析？
哪些特征对我的分析不重要？
哪些特征具有很强的相关性？
我需要数据预处理吗？
需要什么样的特征操作/工程？

如需更好的问题，请咨询 主题专长 和 经验 必需的。

2.数据整理/数据预处理：

它是将数据从一种原始格式转换和映射到另一种数据格式的过程，目的是使其更适合各种低流目的（如分析）并更有价值。

如果您的数据对数据分析无效，则数据清理过程称为数据整理。

收集数据
访问数据——数据的高级概述
清理数据

收集数据： CSV 文件、API、网页抓取、数据库

访问数据： 数据形状、重复数据、描述和信息功能

清洁数据： 丢失数据（平均值），删除重复数据（drop_duplicates），不正确的数据类型（astype），如时间（str to date/time）

3.探索性数据分析：

探索数据：

寻找相关性和协方差
进行单变量和多变量分析
绘制图形（数据可视化）

增强数据： 也被称为 特征工程

使用箱线图去除异常值检查
合并数据框
添加新列

4. 得出结论：

应用机器学习
推论统计
数据分析师的描述性分析

5. 传达结果/数据讲故事：

使用 PPT 展示数据、博客文章、人与人之间的解释和报告。
在这一步中，数据可视化和沟通技巧是最重要的。

这些步骤不是线性的，您可以从一个步骤移动到另一个步骤。

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