大数据分析步骤方法有哪些

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2021-11-30 09:21:23

  数据分析是将大量的数据转化为有价值的信息,以求最大化地利用数据的功能,发挥数据的作用。数据分析的类型可以分为现状分析、原因分析、预测分析,按流程分为以下6个步骤:


  (1)明确数据分析目的和思路


  明确数据分析的思路并搭建框架,把数据分析目的分解成不同的分析要点,即如何开展数据分析,需要从哪些角度进行分析,采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时,确保分析框架的体系化和逻辑性。


  (2)收集数据分析所需的数据


  一般的数据来源有四种途径:数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。


  对于数据的收集在发布前要经过仔细的校验和测试,因为一旦正式上线而数据采集出了问题,就获取不到所需要的数据或者数据不准确,影响后续的数据分析。


  (3)处理数据分析要用的数据


  数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法,将各种原始数据加工成为用户需要的直观的可看数据。


  (4)怎么实现数据分析


  数据分析是用某种分析方法及工具,对处理过的数据进行分析,获取有价值的信息,用来支持决策的过程。


  常用的数据分析工具,掌握Excel的数据透视表,就能解决大多数的问题。


  数据挖掘是一种更高级的数据分析方法,揭示数据未知的关系,可以用于预测未来,重点在寻找模式与规律。


  (5)数据展现


  数据是通过表格和图形进行可视化呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。我们可以根据实际情况,进一步加工整理变成我们需要的图形。


  (6)报告撰写


  一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次分明,能够让读者一目了然。层次分明可以使读者正确理解报告内容;图文并茂,可以令数据更加生动活泼,增强视觉效果,有助于读者更形象、直观地洞察问题,从而做出科学的决策。


  中琛魔方大数据平台表示在进行数据分析的时候一定要做好数据分析的细节工作,希望这篇文章能够给大家带来帮助,只有做好这些步骤,才能够做好数据分析的工作。

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