数据分析是获取原始数据并将其转化为有效信息的过程。数据分析师的工作是什么？
数据分析的工作看似简单，但可以细分为以下六个步骤:
1。确定业务需求
首先，数据分析师需要根据客户的需求确定业务需求，从而指定使用哪些数据作为分析输入。这一步看似简单，却不能省略。
在不了解需求的情况下，你辛辛苦苦几天几夜，为甲方父亲整理苹果定位器市场分析报告。结果甲方爸爸告诉你，我卖的苹果是吃的。
当然，这只是一个玩笑，但是仔细确定业务需求真的很重要。如果甲方父亲不满意，最后你的一切解释都是徒劳。“我认为这个分析结果是有用的……”甲方父亲冷冷地说:“我要我的意见，不要你的。”
2。收集数据
没有它怎么分析数据？所以数据分析师需要学会收集数据。
很多人对收集数据的理解还停留在商场填写信息上。当然，这也是一种方法。其实数据来源很多。这些数据可能来自传感器(例如，交通摄像机、卫星、记录设备等。)、面试记录、网上资源或阅读文档等。为了获取这些数据，我们还可以学习爬虫技能来抓取数据。
3。处理和组织数据
初始数据不能直接使用，必须经过处理或组织，数据分析师才能对数据进行分析。很明显。面对混乱的数据，数据分析师也很难下手。这时候数据分析师就需要把数据以表格的形式按行、按列摆放，让杂乱的数据变得简单明了，便于进一步分析。
4。清理数据
以某商场找人填信息为例。很多人不愿意填写信息，即使填写，也可能留下虚假信息。同样，数据处理或组织可能导致不完整、重复或错误的数据。
为了防止和纠正这些问题，我们需要清理这些数据。所以，我总结了一些可以用来处理数据的方法:
(1)常见的解决方案包括记录匹配、识别错误数据、删除重复数据和列分段等。
(2)将特定变量的总数与可靠数字进行比较，以发现高于或低于预定阈值的异常数据。
(3)使用离群点检测的定量数据方法，剔除可能输入错误的数据。
(4)使用文本数据拼写检查器来减少错误键入的单词的数量。但是这种方法有一定的局限性，因为数据分析师很难判断单词本身是否正确。
5。探索性分析数据
清理数据后，数据分析师可以对其进行分析。数据分析师可以应用各种探索性数据分析技术来挖掘数据中包含的信息。有许多方法可以分析数据，例如:
(1)生成描述性统计数据(如平均值或中值)以帮助理解数据。
(2)将数据可视化，以便更直观地观察数据。
浏览过程可能会导致额外的数据清理或其他数据请求。所以3、4、5这三个步骤本质上是可以迭代进行的。
6。精通建模和算法
小时候，我们常常这样谈论数学:“数学好有什么用？上街买东西就不会用公式买了。”买菜不需要数学，但是可以用数据分析。
在进行数据分析时，数据分析师还需要将数学公式或模型应用于数据，以便确定变量之间的关系(如相关性或因果关系)。一般来说，我们可以根据数据中的其他变量开发模型，以评估数据中的特定变量。其中参与误差取决于模型精度(即数据=模型+误差)。
所以数学基础好是很有帮助的~也许，你也可以用这句话来教育还在上学的孩子，让他们好好学习数学，不要再提“数学无用论”了。
写在最后
以上六点是数据分析师的日常工作。这六个步骤看似简单，其实很有深意，每一步都需要认真对待。
但是，要轻松处理和操作数据，还必须掌握各种数据分析工具，如Excel、SQL、Python、Java等。
当你完成工作后，不要急着放下项目，试着总结每项工作的得失。久而久之，你也可以成为数据分析领域的大牛~
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