数据分析的过程，数据分析的过程包括哪些

      身为数据分析员，无论最初的职业定位是技术还是业务，最终发布到一定阶段后，都需要承担数据管理的角色。所以，一个高级的数据分析人员需要有一套完整的知识结构。从数据采集开始到最后的呈现展现都需要清晰了解，接下来就由小编为您介绍数据分析的过程，数据分析的过程包括哪些。

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数据分析的过程

1、数据采集

理解数据采集的意义在于真正理解数据的原貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这样可以帮助数据分析人员更有针对性地控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据收集规则而造成的数据问题；同时，对数据采集逻辑的了解增加了数据分析人员对数据特别是异常变化的理解。

在数据采集阶段，数据分析人员需要更多地了解数据生产和采集过程中的异常情况，这样才能更好地追溯。此外，这也可以很大程度上避免“垃圾数据输入而产生的垃圾数据流出”的问题。

2、储存数据

不管数据存储在云中还是在本地，存储数据并不像我们看到的那么简单。例如：数据库存储系统是MySql,Oracle,SQLServer还是其他系统。如何关联数据仓库的结构和各个库，星型、雪花型或其它库。产品数据库接收数据时有一些规则，例如仅接收特定类型的字段。在强制转换、留空或返回一个错误时，生产数据库面临异常值如何处理。产品数据库和数据仓库系统如何存储数据，名称、含义、类型、长度、精确度、是否为空、是否唯一、字符编码、限制条件规则是什么。

在数据存储阶段，数据分析人员需要了解数据存储内部的工作机制和流程，其核心因素是对原始数据进行了哪些加工处理，最后得到了什么样的数据。因为数据在存储阶段是不断地动态变化和迭代更新的，所以它的及时性、完整性、有效性、一致性、准确性由于许多软硬件、内外部环境问题不能得到保证，这些都会导致数据应用出现问题。

3、提取数据

而数据抽取是数据提取的过程，数据提取的核心环节是从哪取、何时取和怎样取。数据来源—不同源所获得的数据结果不一定是一致的什么时候获取，提取时间——不同时间获取的数据结果不一定一致。提取规则——不同提取规则下的数据结果难以保持一致。资料提取阶段，数据分析人员首先要有数据提取能力。

4、数据挖掘

面对海量数据，数据挖掘是数据价值提炼的关键，下面是算法选择的基本原则：算法不存在最佳算法，只有最适合的算法，算法选择的原则是：准确性、可操作性、易懂性、应用性。任何一种算法都不可能解决全部问题，但精通一种算法可以解决许多问题。最困难的挖掘算法是算法调优，同一算法在不同场景下的参数设置相同，实践是获得调优经验的重要途径。

5、数据分析

与数据挖掘相比，数据分析更偏重于商业应用和解释，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法对业务的实际意义、可信度、显著性等方面的影响，如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中，便于业务理解和实施是关键。

6、数据展示

也就是数据可视化部分，数据分析人员如何将数据视图呈现到业务流程。资料的呈现除了遵循各公司的统一规范原则外，具体的形式也根据实际的需要和情景而定。FineBI是很好的展示工具。数据展示总归是辅助数据的内容，有价值的数据报告才是数据展示的关键。

      数据应用是数据具有落地价值的直接体现，这个过程要求数据分析师具备数据沟通能力、推动力能力和项目工作能力。数据分析工程工作是循序渐进的过程，无论一个数据分析项目还是数据产品项目，都要求数据分析师具备计划、领导、组织、控制项目的能力。以上就是小编为您介绍的数据分析的过程，数据分析的过程包括哪些。