揭开数据分析的神秘面纱

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揭开数据分析的神秘面纱

2019 年 8 月 14 日 ITS专业大数据

随着大数据时代的来临，大数据、数据分析等字眼在网上随处可见，但是不少人仍有许多疑问：数据分析到底是什么？是不是非常高端的东西？像我们这样的零基础小白用得到吗？

今天小编就来给大家揭开数据分析的神秘面纱。

数据分析的应用随处可见，举个简单的例子：你去买菜,菜的颜色、新鲜程度、营养成分等信息就是数据。比较蔬菜的好坏，判断要不要买，买多少，这一过程就是简单的数据分析过程。

数据分析的大致流程为：

确定分析目的及思路——搜集数据——数据清洗——数据分析——结果呈现。

今天我来为大家介绍一下应该如何进行一次完整的数据分析。

确定分析目的及思路

首先我们要确定想要研究哪种行为事件。例如我们想要确定目前该不该买车？其次我们要解决此类事件的哪些问题，比如目前的经济条件是否允许？如果允许，应该买什么类型的车？价格区间应该是多少？这款车是否符合个人特质等；明确需要收集什么数据，例如自己的经济收入如何？车的价格如何？车的配置如何等；最后想清楚从哪个角度，运用哪种方法可以更好地达到目的（也就是从哪些维度进行哪些分析），就像自己应该更注重价格还是车的型号，亦或是用途。

搜集数据

确定好思路之后，从某些网站爬取相关数据或者整理已有的业务数据或系统数据。例如我们想要研究某种饰品的销售情况和哪些因素有关，可以从某些购物网址或者业务系统中获取关于此类饰品信息的相关字段数据，如价格、销售量、品类、适用人群、产品规格、客户评价以及销售量等。获取尽可能多的与分析主题相关的字段数据，以保证分析得出的结论可以更精准。

数据清洗

数据清洗就是对数据进行检查、校验继而处理的过程。我们搜集到的数据可能出现重复、某些信息错误、数据不完整等情况，这些错误信息会干扰分析过程，导致最终得出的结论与真实情况出入较大。因此在对数据进行分析之前一定要进行数据清洗，保证数据真实有效。

数据分析

采用适当的分析方法对清洗后的数据进行分析，了解数据的类型、内在结构以及变量之间的相互关系，基于分析的目的，以及分析的思路采用合适的分析方法建立分析业务模型并对模型进行优化，选择最能反映数据真实情况的模型。最后对模型进行解释，进而得出相关结论达到分析目的。

结果呈现

接下来就是数据分析的压轴戏——数据可视化，对模型得出的结论进行可视化呈现，即用图表及描述来展示数据反映的具体信息并制作数据分析报告。目前较为普遍的数据分析报告展现形式为PPT、Word文档以及其他可视化软件。然而PPT制作过程较为繁琐且呈现的数据可视化图表信息较为复杂；Word文档表现形式太过单调，让人感觉报告枯燥乏味没有亮点；其他可视化软件上手难、美化排版困难；要么使用软件时需要支付一笔高昂的费用开通会员……那么，难道没有一个模型丰富、制作简单、效果炫酷而又不用付费的可视化软件吗？

当然有！今天小编就给大家安利一款可视化神器——banber数据简报平台。

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