数据分析主要是做什么

       数据分析是指通过适当的统计分析方法对收集到的大量数据进行分析，并对其进行总结、理解和消化，以最大限度地发挥数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是对数据进行详细研究和总结的过程，以提取有用的信息并形成结论。数据分析的数学基础在20世纪初就已经建立，但直到计算机的出现，实际操作才成为可能，数据分析才得到推广。下面就让小编为大家介绍数据分析主要是做什么。

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数据分析主要是做什么

      数据分析主要是做什么

1、数据采集

       数据采集的意义在于真正了解数据的原始相貌，包含数据发生的时间、条件、格局、内容、长度、约束条件等。这会帮助大数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免因为违反数据采集规矩导致的数据问题;对数据采集逻辑的知道增加了数据分析师对数据的了解程度，尤其是数据中的反常变化。

2、数据存取

      数据存取分为存储和提取两个部分。数据存储，大数据分析师需求了解数据存储内部的作业机制和流程，最核心在于，知道原始数据基础上需求经过哪些加工处理，最终得到了怎样的数据。

3、数据提取

       大数据分析师首先需求具有数据提取才能。第一层是从单张数据库中按条件提取数据的才能;第二层是把握跨库表提取数据的才能;第三层是优化SQL句子，经过优化嵌套、挑选的逻辑层次和遍历次数等，减少个人时间糟蹋和系统资源消耗。

4、数据发掘

      在这个阶段，大数据分析师要把握，一是数据发掘、统计学、数学基本原理和知识;二是熟练运用一门数据发掘东西，Python或R都是可选项;三是需求了解常用的数据发掘算法以及每种算法的使用场景和优劣差异点。

5、数据分析

       数据分析相关于数据发掘而言，更多的是偏向业务使用和解读，当数据发掘算法得出结论后，怎么解说算法在结果、可信度、明显程度等方面关于业务的实践意义。

6、数据可视化

       这部分，大数据分析师除遵循各公司统一标准原则外，具体形式还要根据实践需求和场景而定。数据可视化永久辅助于数据内容，有价值的数据报告才是关键。

       数据分析的目的是集中和提取隐藏在大量看似混乱的数据中的信息，从而找出研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可以帮助人们做出判断，从而采取适当的行动。数据分析是一个有组织、有目的地收集数据、分析数据其成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。以上就是小编为大家分享的数据分析主要是做什么。