数据分析工作所依据的标准流程是什么？

2020-12-29 15:25:47 阅读（164） 评论（0）

数据科学家知道，将不同的理论和工具有机地结合起来，最终形成特定的过程，然后根据这个过程完成数据分析。数据科学的整个过程包括这些链接：数据准备数据探索数据表示数据发现数据学习创建数据产品洞察力和结论可视化数据准备数据准备是耗时和无聊的，但它决定了数据的质量至关重要。如果数据质量得不到保证，所有后续数据工作都会受到影响。数据准备包括数据读入和数据清洗。数据探索用于查看数据内容，从数字化和可视化入手，帮助我们找出数据集中的潜在信息，确定数据分析的大方向。数据表示数据表示是指选择合适的数据结构来存储数据。这样做有两个功能：完成从原始数据到数据集的转换，为后续数据分析提供最佳内存消耗数据。数据发现是提出假设、完成验证、从数据集中发现特定规则和模式的步骤。通过分析同一数据集中的不同变量或不同数据集中的交叉信息，发现数据采用不同的统计方法来检验数据之间关联的显著性。数据学习数据学习主要采用统计方法和机器学习算法来分析数据集。无论一个工具多么全面和有效，数据科学家使用这些分析工具的能力总是使它们发挥作用，从而最终获得有用的结果。更好地理解这些工具可以帮助科学家更理性地选择学习方法和工具，从而取得更好的效果。创建数据产品一个数据产品是由一家公司开发的，可以用来销售给其他客户以获得回报，几乎涉及到各个方面。为什么数据产品有价值？因为数据产品为客户提供了非常有用的信息。今天的数据产品通过高速数据处理，使用最新的算法和并行计算来获取人类以前无法获得的信息。数据科学家需要选择结果中最有价值的相关数据(数据选择)，然后将其包装成最终用户能够理解的形式。事实上，一个数据产品就像一个数据分析专家，每个人都可以随身携带。如果你需要信息，你可以花很少的钱购买一些信息。如何创建数据产品？你需要知道你的最终客户是谁？他们的需求是什么？选择正确的数据和算法，选择合适的数据分析工具，呈现有用的信息(洞察力)。(想象力很重要)洞察力和结论洞察力和结论是为了让分析结果尽可能被更多的人理解，并适用于更多的情况。结果可视化结果可视化是为了让更多的观众了解信息的意义。数据探索的可视化和结果的可视化有很大的不同。前者不知道会发现什么，所以需要不断尝试；后者对数据处理的目的和数据分析的结论有深入的理解和解释。结果可视化，让数据讲故事。如果您对数据科学处理过程有任何看法，请留言。

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