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一般而言，典型的数据分析包含六个步骤，即清晰的思考，收集数据，处理数据，分析数据，显示数据和写作报告。以下硅谷专门讨论了数据分析的六个主要步骤。
澄清目的和对数据分析的思考是确保数据分析过程有效的主要条件。它可以为数据收集，处理和分析提供明确的指导。可以说，思考是整个分析过程的起点最重要的是，目的尚不清楚，这将导致定向错误。当清楚地清楚时，必须构建分析框架，分析的目的是将分析的目的分解为几个不同的分析点，以便将分析的目的分解为几个不同的分析点，以便IS，如何进行数据分析，需要哪个角度以及使用哪个分析指标。仅通过阐明分析目的，可以确定分析框架，最终必须确保系统化分析框架并使分析更具说服力。
此步骤实际上是分析分析的内容。需要通过数据分析分析的事件将其分解为一个小指标。这样，您将不会感觉到数据分析无法启动。拆卸必须是系统的，即逻辑。简单的术语，首先分析的内容，然后进行分析，以便每个分析点具有逻辑上的连接。，5W2H分析方法等等。
2.收集数据
数据的收集是根据确定的数据分析框架收集相关数据的过程，该框架为数据分析提供了材料和基础。此处提到的数据包括第一个手动数据和第二个手动数据。第一个手动数据主要是指可以直接获得的数据。第二个手动数据主要是指处理后获得的数据，主要是以下数据源方法：
（1）数据库：
每个公司都有自己的业务数据库来存储自公司成立以来生成的相关业务数据。此业务数据库是需要有效使用的巨大数据资源。
（2）公共出版物：
可用于收集数据的公共出版物包括统计年鉴或报告，例如“中国统计年鉴”，“中国社会统计年鉴”，“中国人口统计年鉴”，“世界经济年鉴”和“世界发展报告”。
（3）互联网：
随着互联网的开发，越来越多的数据在互联网上发布，尤其是搜索引擎可以帮助我们快速找到所需的数据，例如州和地方统计局的网站，行业组织网站，政府机构网站，媒体网站和媒体网站，媒体网站，媒体网站，媒体网站，媒体网站以及媒体网站，媒体网站以及媒体网站以及媒体网站。大型综合门户网站可能具有我们需要的数据。
（4）市场调查：
这是指使用科学方法，以收集，记录和组织有关营销的信息和信息，分析市场状况，了解市场状况及其发展趋势，并为市场预测和营销决策提供客观和正确的数据目标和正确的数据材料。市场调查可以弥补缺乏其他数据收集方法。
3.处理数据
处理数据是指处理和组织收集的数据以形成适合数据分析的样式。这是数据分析之前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是提取和得出数据有价值且有意义的数据，以从大量，混乱的，难以理解的数据中解决问题。数据处理主要包括处理方法，例如数据，例如数据清洁，数据转换，数据提取和数据计算。从基础上，获得手的数据需要进行一定的处理，以用于后续数据分析工作。即使是“清洁”'的原始数据，也需要先处理。
4.分析数据
分析数据是指使用适当的分析方法和工具来分析处理后的数据，提取有价值的信息并形成有效结论的过程。由于数据分析主要通过软件完成，这需要数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，但还熟悉数据分析软件的操作。和数据挖掘实际上是一种高级数据分析方法，它是从大量数据中挖掘出有用的信息。它基于用户的特定要求，从大量数据中找到所需的信息，以满足特定用户的特定信息。
5.显示数据
在正常情况下，数据和图形提供了数据。我们经常说，这是在图表中说话的含义。matrix，漏斗地图等。在大多数情况下，人们更愿意接受图形的数据显示，因为它可以更有效和直观。
6.写报告
数据分析报告实际上是整个数据分析过程的摘要和介绍。通过报告，数据分析的原因，过程，结果和建议已充分提出，以供决策者参考。良好的数据分析报告首先需要一个良好的分析框架，图形充满了图形，并且水平很明显，这可以使读者一目了然。此外，数据分析报告需要明确结论。未对没有明确结论的分析进行分析，并且报告的含义丢失了，因为我们首先分析了查找或验证结论。寻求结束。从最后，良好的分析报告必须具有建议或解决方案。
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[简介]大数据时代的到来后，大数据的分析就开始了。数据仓库，数据安全，数据分析，数据发掘等。大数据周围的业务价值的使用逐渐逐渐成为专业人士努力的利润重点。因此，大数据分析的基本方向是什么？
1.视觉分析
是否是数据分析的专家，数据可视化是数据分析的最基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据说话并让听众听到结果。
2.数据发掘算法
对人进行了可视化，数据发掘是用于机器的。簇，切割，隔离点和其他算法的分析使我们能够渗透内部数据并发现值。这些算法不仅需要处理大数据的数量，而且还需要处理大数据的数量，而且还需要处理。也是大数据的速度。
3.猜测性分析的能力
数据发掘允许分析师更好地理解数据，并且猜测分析可以使分析师根据视觉分析和数据发掘的结果进行一些投机性歧视。
4.语义引擎
我们知道，由于非结构性数据的多样性带来了新的数据分析战役，因此我们需要一系列的东西来分析，提取和分析数据。版权引擎需求旨在明智地从“文档”中提取信息。
5.数据质量和数据管理
数据质量和数据管理是某些管理中的最佳实践。对标准化的过程和事物进行处理，以确保可以保证Pre -pre -bound的高质量分析结果。
6.数据存储，数据仓库
数据仓库将促进多维分析和多角度显示数据以存储以特定形式建立的连接数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业商业的基础智能系统，为商业智能系统提供数据提取，转换和加载（ETL），并根据主题查询数据，该主题适用于在线数据分析和数据发掘供应数据平台。
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