数据分析的步骤是什么?
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热心网友
很多人学习过数据分析的知识，但是一到了真正接触项目时却不知道怎么分析了，就好比人们练武术，平常练习的时候一招一式都能练的非常熟练，但是打实战的时候就完全忘了动作，无法一气呵成或者融会贯通。这是因为基本功不到家导致的，大家在进行数据分析的时候，一定要了解数据分析的每一个步骤，这样才能够有条理地进行数据分析，那么数据分析的步骤是什么呢？数据分析的步骤分为明确分析目的和思路、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写。
首先给大家说一下明确分析目的。数据分析师需要明确数据分析的目的是否明确，如果目的明确，所有问题就自然迎刃而解了，很多人在进行数据分析的时候就是由于做分析时目的不明确，从而导致分析过程非常盲目，所以在展开数据分析之前需要自己思考一个问题，为什么要展开数据分析？通过这次数据分析我要解决什么问题？只有明确数据分析的目标，数据分析才不会偏离方向否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义。
其次给大家说一下如何确定分析思路，在当分析目的明确后，我们就要梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，明确数据分析目的以及确定分析思路，时确保数据分析过程有效进行的先决条件，它可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。
接着为大家说一下数据收集，所谓数据收集就是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，数据收集为数据分析提供了素材和依据。
而数据处理是指对收集的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，数据处理主要包括数据清晰、数据转化、数据提取、数据计算等等处理方法。
接着说数据分析，数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
然后给大家说一下数据展现，数学展现是数据分析师在展现结果的时候一定要保证绝大部分人的理解是一致的。一般情况下数据展现一定要优先使用图表，实在不行的话使用文字。
最后说一下报告撰写，报告撰写就是数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。数据分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义。同时数据分析需要写的简明扼要，通俗易懂，这样才能够让客户看得懂。
以上的内容就是小编为大家解答的相关详细的内容了，希望这篇文章能够给大家带来帮助，大家在进行数据分析的时候需要按照这些步骤进行数据分析工作，这些步骤就是明确分析目的和思路、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写。最后感谢大家的阅读。
热心网友
付费内容限时免费查看回答1、业务理解
最初的阶段集中在理解项目目标和从业务的角度理解需求，同时将这个只是转化为数据挖掘问题的定义和完成目标的初步计划。
2、数据理解
数据理解阶段从初始数据收集开始，通过一些活动的处理，目的是熟悉数据，识别数据的质量问题，首次发现数据的内部属性，或是探测引起兴趣的子集去形成隐含信息的假设
3、数据准备
数据准备阶段包括从未处理数据中构造最终数据集的所有活动。这些数据将是模型工具的输入值。这个阶段的任务有可能执行多次，没有任何规定的顺序。任务包括表、记录和属性的选择，以及为模型工具转换和清洗数据。
4、建模
在这个阶段，可以选择和应用不同模型技术，模型参数被调整到最佳的数值。一般，有些技术可以解决一类相同的数据挖掘问题。有些技术在数据形成上有特殊要求，因此需要经常跳回到数据准备阶段
5、评估
到项目的这个阶段，你已经从数据分析的角度建立了一个高质量显示的模型。在开始最后部署模型之前，重要的事情是彻底的评估模型，检查构造模型的步骤，确保模型可以完成业务目标。这个阶段的关键目的是确定是否有重要业务问题没有被充分考虑。在这个阶段结束后，一个数据挖掘结果使用的决定必须达成
6、部署
通常，模型的创建不是项目的结束。模型的作用是从带护具中找到知识，获得的知识需要便于用户使用的方式重新组织和展现。根据需求，这个阶段可以产生简单的报告，或是实现一个比较复杂的、可重复的数据挖掘过程。在很多案例中，这个阶段是由客户而不是数据分析人员承担部署的工作。
