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2021-01-05 11:24:51 阅读（167）
摘要：数据分析对企业具有重要意义，现在数据分析岗位也很受欢迎。良好的数据分析可以为企业转型决策提供依据。作为企业的支柱，你怎么能进行数据分析呢？今天，纽带线CRM编辑将与您一起学习数据分析的一般步骤和业务分析方法。第一步：数据准备：（70%时间）获取数据（爬虫、数据仓库）验证数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、标准化、重复记录、特殊值、合并数据集），使用python阅读CSV或txt，方便操作数据文件（I处理/O和文件串，逗号分隔)抽样(大数据时。关键是随机存储和归档步骤2：数据观察（发现规则和隐藏的相关性）单个变量：点图、抖动图、直方图、核密度估计、累计分布函数两个变量：散点图、LOESS平滑、残余分析、对数图、倾斜多个变量：假色图、马赛克图、平行左图步骤3：数据建模计算和估算（平衡可行性和成本消耗）缩放参数模型（缩放维度优化问题）建立概率模型（二、高斯、米律、几何、泊松分布和已知模型比较）步骤4：数据挖掘选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主要成分分析)大数据考虑用Map/Reduce得出结论，将最终图表循环到第二步到第四步，进行数据分析，并根据图表得出结论来完成文章。艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西是数据分析业务分析版“无尺度网络模型”的作者，认为93%的人类行为是可以预测的。艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西是数据分析业务分析版“无规模网络模型”的作者，认为93%的人类行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待探索一样。但首先，你必须明确你的业务需求，这样数据才能为你使用。数据为王，业务是了解整个产业链结构、制定业务发展规划、衡量业务的核心指标的核心指标。数据必须与业务相结合才能有效。首先，你需要了解产业链的整体结构，并对行业的上下游业务有一个大致的了解。然后根据当前业务需要指定发展计划，对需要整理的数据进行分类。最后一步详细列出了数据核心指标（KPI），并对几个核心指标进行更详细的拆解，当然具体结合您的业务属性来处理，找出那些对指标影响较大的因素。前期数据的收集和对业务现状的全面掌握是非常重要的。考虑指标现状，发现熟悉产品框架的多维规律，综合定义各指标的运行现状，挖掘隐藏的改进空间拆卸关键指标，合理设置运行方法观察核心用户的效果，单独的产品研究和需求挖掘发现规则不一定需要非常深入的编程方法，或复杂的统计公式，更重要的是培养一种感觉和意识。因为每个人的教育背景和生活环境都不一样，所以不能用你的感受去猜测用户的感受。许多数据元素之间的关系没有明显显示，需要使用直觉和观察（数据可视化技术）。3.规律验证，经验总结发现规律后不能立即上线，需要在测试机上验证模型。关于数据分析，还有更多更重要的内容值得学习，今天的数据分析步骤和业务分析方法希望对您有所帮助。
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