描述性分析流程

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描述性分析流程是一系列順序步驟；每個步驟在執行描述性分析流程中都起著關鍵作用。這些步驟如下：

1. 資料收集

描述性分析流程從資料收集開始；在此步驟中，分析師或專家從相關來源收集資料。這可能是資料庫、電子表格、調查或相關的資料儲存庫。收集的資料應全面，幷包含正在分析的主題。

資料收集階段在描述性分析中至關重要，因為如果收集的資料是正確的，則可以確保準確性和有意義的結果。它還確保您想要分析的內容以及您旨在回答的具體問題決定了資料型別及其範圍。與此相一致，資料收集在以下方面發揮著關鍵作用：

• 定義分析目標
• 識別資料來源
• 資料收集方法
• 資料收集
• 確保資料質量
• 資料整合
• 資料儲存

2. 資料清洗和準備

資料清洗和準備確保準確可靠的分析。此步驟包括處理缺失值、資料不一致性、重複項和異常值。資料清洗可以使用以下機制完成：

• 刪除記錄 - 刪除具有缺失值的記錄（如果它們很少）。
• 插補缺失值 - 使用平均值、中位數和眾數插補缺失值。
• 異常值處理 - 透過刪除異常值（與資料不同的值）來管理它們。
• 處理不一致資料 - 格式不同的資料或分類資料中的印刷錯誤。
• 處理重複項 - 識別並刪除重複記錄以避免分析偏差。

資料準備

資料準備包括資料轉換；它是將資料轉換為標準形式以進行分析的過程。如有必要，它會轉換變數以標準化或縮放數值資料。它建立可能有助於簡化或簡化分析或用於資料建模的新特徵。它可以使用以下機制完成：

• 標準化 - 資料標準化包括縮放數值資料，以確保不同的特徵對分析的貢獻相同。
• 編碼分類變數 - 將分類資料轉換為數值資料。
• 特徵工程 - 基於現有資料開發新的特徵，這些特徵可能對分析更有用。
• 資料聚合 - 將資料彙總到更高級別。

資料整合

這是一個將從不同來源收集的資料合併到一個單元中的過程。資料整合合併或連線資料集。此過程解決了在組合資料期間出現的資料不一致問題。

資料縮減

這是一個減少資料量的過程。資料縮減可以使用降維技術完成。它可以使用主成分分析 (PCA) 等方法減少資料集中變數的數量。

此階段確保高質量和可靠的資料用於分析。資料準備包括資料轉換，並使其保持一致的格式。

3. 資料探索

描述性分析中的資料探索需要檢查和視覺化資料集以識別模式、相關性和見解。它是分析流程中的一個主要階段，允許分析師在進行更復雜的分析之前掌握資料的底層結構和特徵。

在此步驟中，資料分析師檢查資料以更好地理解其特徵並發現模式或趨勢。這可以透過使用不同的策略來完成，包括彙總統計、資料視覺化和探索性資料分析。資料分析的統計標準，如平均值、中位數、眾數和標準差，給出了資料的集中趨勢和離散度。

它使用圖表和圖形來視覺化資料。一些常見視覺化技術有直方圖、箱線圖、散點圖和條形圖；這些有助於描繪資料的分佈和關係，從而更容易發現數據模式或資料異常；以及使用相關矩陣、配對圖或熱圖來顯示變數之間的關係。

4. 分割

描述性分析中的資料分割是一個將大量資料集分解成更小、更易於管理和更有用的部分的過程。此分割可以使用人口統計、地理位置、時期或產品類別變數來完成。分割資料允許進行更集中的分析，並揭示特定於每個細分市場的資訊。這通常用於查詢模式、趨勢或見解。

資料分割根據特定標準將資料集劃分為相關的組。分割簡化了分析並提供了更具體的見解，從而導致更好的決策。例如，按年齡段分割客戶資料可以揭示有關客戶偏好和購買行為的資訊。

5. 關鍵績效指標 (KPI)

在描述性分析中，關鍵績效指標 (KPI) 是用於透過檢查歷史和當前資料來評估流程或活動績效的指標。描述性分析旨在透過總結和評估歷史資料來了解發生了什麼。

描述性分析旨在總結資料以提供關鍵見解。這包括計算與所考慮主題相關的平均值、總數、百分比或比率等度量。關鍵績效指標 (KPI) 是用於評估業務流程、產品或服務的有效性的精確度量。KPI 提供相關資料，並作為衡量相對於指定目標或目標的進展或績效的標準。

KPI 提供對過去績效的見解，並有助於識別趨勢、優勢和業務或流程中需要改進的領域。

6. 歷史趨勢分析

描述性分析中的歷史趨勢分析需要檢視跨時間的歷史資料以識別模式、趨勢和變化。此方法通常用於各種行業，包括商業、金融、醫療保健和社會科學，以利用歷史資料做出明智的判斷和預測。

描述性分析檢查歷史模式以確定變數或度量是如何隨著時間推移而變化的。這可以識別模式、季節性和長期趨勢。例如，評估多年來的銷售資料可以表明季節性銷售高峰或揭示特定產品類別的趨勢。歷史趨勢分析可以識別可能改進決策、估計未來績效和發現發展機會的趨勢。

描述性分析中的歷史趨勢分析是理解過去和做出明智預測的有效工具。組織可以透過仔細評估歷史資料模式，獲得對戰略決策的重要見解。

7. 資料報告和視覺化

主要目標是總結和呈現資料的關鍵結果。描述性分析旨在根據過去的資料來理解發生了什麼。描述性分析經常使用資料視覺化技術（如折線圖、條形圖和熱圖）來描繪隨時間推移的資料趨勢。這使得更容易識別模式和異常。必須適當地呈現透過描述性分析方法獲得的資料洞察和發現。這通常是透過報告或視覺儀表板來完成的。報告描述了分析和結果，其中可能包括彙總資料、資訊圖表和敘述性描述。報告和視覺化促進了有效的溝通，同時也幫助利益相關者解釋和得出資料洞察。

這些將報告與視覺化相結合，使使用者能夠快速概述資料，然後根據需要深入瞭解資料。它們通常即時更新，並且可以根據使用者角色或偏好進行調整。使用語言、圖形和統計資料來傳達一個故事；這種技術有助於將資料置於上下文中，使其更易於理解和實用。

Tableau、Power BI、R (ggplot2)、Python (Matplotlib、Seaborn) 和 D3.js 等工具通常用於建立視覺化。

8. 持續監控和迭代

描述性分析是一項持續的工作。資料監控和定期更新對於發現模式和趨勢至關重要。隨著新資料的可用，必須更新分析以反映最新的事實。持續監控使人們能夠持續評估、評估和調整有關新資料洞察的方法。