数据知识分享｜一文了解数据分析流程-西安欧亚学院---数据科学学院

数据知识分享｜一文了解数据分析流程

2024.11.07 浏览量：

前言

在数字化时代背景下，数据科学已成为驱动社会进步与行业革新的核心动力。秉承学校“以雇主为导向，以学生为中心”的教育理念，同时响应雇主对高素质数据分析人才的需求，数据科学学院特别推出“数据知识分享”系列专栏。本专栏旨在普及数据模型、数据结构、机器学习等基础数据科学知识，为师生提供持续学习和成长的平台，同时，通过连接教学理论与现实实际，在生动传递专业知识的同时，深化教师队伍的知识储备，助力应用型数据分析人才的培养。

作者简介

易泽华，中共党员，大数据管理与应用课程中心讲师，数量经济学硕士；高级大数据分析师，西安质量管理研究院（欧亚）成员，校级科研创新团队成员。研究方向为全球价值链、高质量发展等。主持省级课题1项、厅局级课题2项；先后发表论文10余篇。主讲课程：《运筹学》、《商业数据分析》、《商业智能及应用》、《回归分析与实现》等。

数据是什么？

数据是指对客观世界的事物进行定性、定量描述的原始资料。生活、学习、工作中人们一直在与数据打交道，比如生活中商品价格与数量、数学计算题中处理的数字就是传统意义上的数据，它们主要是一些数字符号。伴随着人类使用计算机来辅助处理数据，数据处理领域的数据范围得到了很大的扩展，它包括了数字、声音、图像、文本、表单、符号等传统手段无法处理的数据类型。

总之，凡是能够记录的都是数据。

数据去哪了？

经过加工处理后的数据成为信息，发挥作用的信息成为知识，知识的结晶就是智慧，智慧辅助你的决策。决策又会催生新的数据，形成闭环，循环往复，如图1所示。

图1 数据要素去向

数据怎么分析？

完整的数据分析流程主要包括以下六个环节：明确主题、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写，如图2所示。

图2 数据分析流程

（1）明确主题。首先要明确为什么要做数据分析，是要对某个主题发起专项探索，比如销售业绩完成情况分析，还是要开展某项异常数据分析，比如用户流失分析等；或者对整体或某项活动的效果分析，比如某项营销方案的最终成效分析等。

（2）数据收集。根据分析主题获取所需要的数据，数据获取可以通过连接业务数据库获取业务数据，也可以通过一些基于前端页面的数据采集工具获取，如数据爬虫“八爪鱼”、“Power BI”等可视化的数据采集工具，还可以通过编写程序的方式从特定来源获取数据；此外还有问卷调研、公开数据源获取数据等。

（3）数据处理。数据处理阶段是数据分析的重要步骤，主要做的工作是数据清洗、数据转换等。数据清洗是指检查数据一致性，处理无效值和缺失值等，将脏数据、错误数据转化为符合要求的数据。在实际操作中，数据清洗会占用分析过程的50%~80%。数据转换是将数据从一种表示形式变为另一种表现形式的过程，比如概念分层、连续属性离散化、数据规范化等。

（4）数据分析。数据分析是为了获取有用的信息，选择合适的统计分析方法对数据加以汇总、概括、总结的过程。比如结构分析、交叉分析、异常分析、关联分析、综合评价分析、杜邦分析、漏斗分析等。

（5）数据展现。数据展现也叫数据可视化，其展现方式一般有图表、表格和文本。好的可视化设计一定是集通俗易懂、突出数据价值、易于分析、美观为一体的，最终让数据变得更加简单，便捷交流。如图3为某零售集团运营大屏。

图3 某零售集团运营大屏

（6）报告撰写。在企业实际数据分析工作中，如果需要将分析结果共享给同事、管理层、决策层或者甲方，则需要形成数据分析报告。作为整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过结论与建议为决策者提供科学严谨的决策依据，以降低企业运营成本和风险，提高企业核心竞争力。

免责声明：部分文字内容、图片内容的引用来源于机械工业出版社《商业智能原理、技术及应用》戴小廷等编著。

写在最后

熟练掌握数据分析流程，成功开启财富密码之门。流程为舵，能够助力你驶向数据洞察的蓝海，快来开启属于你的数据分析之旅吧。

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