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Python如何做数据分析具体流程是什么?学习Python后如何做数据分析,具体的流程是什么样子的?
1、明确目的和思路
在进行数据分析之前,我们必须要搞清楚几个问题,比如数据对象是谁?要解决什么业务问题?并基于对项目的理解,整理出分析的框架和思路。例如,减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等。不同的项目对数据的要求是不一样的,使用的分析手段也是不一样的。
2、数据收集
数据收集是按照确定的数据分析思路和框架内容,有目的地收集、整合相关数据的一个过程,它是数据分析的基础。
3、数据处理
数据处理是指对收集到的数据进行清洗、加工、整理,以便开展数据分析,它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中是耗时的,也在一定程度上增加了分析数据的质量。
4、数据分析
数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规划,为商业提供决策参考。
到了这个阶段,要想驾驭数据开展数据分析,就要涉及到工具和方法的使用,其一是要熟悉常规数据分析方法及原理,其二是要熟悉专业数据分析软件的使用,比如Pandas、Maltlab等,以便进行一些专业的数据统计、数据建模等。
5、数据展现
俗话说:字不如表,表不如图。通常情况下,数据分析的结果都会通过图表方式进行展现,常用的图表包括饼图、折线图、条形图、散点图等。借助图表这种展现数据的手段,可以更加直观地让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。
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