資料分析 - 流程

資料分析是一個收集、轉換、清理和建模資料的過程，其目標是發現所需的資訊。獲得的結果會被傳達，提出結論並支援決策。有時會使用資料視覺化來展示資料，以便更容易地發現數據中的有用模式。資料建模和資料分析這兩個術語含義相同。

資料分析過程包括以下幾個階段，這些階段本質上是迭代的：

• 資料需求規範
• 資料收集
• 資料處理
• 資料清理
• 資料分析
• 溝通

資料需求規範

分析所需的資料基於問題或實驗。根據指導分析人員的要求，識別作為分析輸入的必要資料（例如，人口）。可以指定和獲取有關人口的特定變數（例如，年齡和收入）。資料可以是數值型的或分型別的。

資料收集

資料收集是收集目標變數資訊的過程，這些變數被識別為資料需求。重點是確保準確和誠實地收集資料。資料收集確保收集到的資料準確，以便相關決策有效。資料收集提供了衡量基線和改進目標。

資料從各種來源收集，從組織資料庫到網頁資訊。因此獲得的資料可能是非結構化的，並且可能包含無關資訊。因此，需要對收集到的資料進行資料處理和資料清理。

資料處理

收集到的資料必須經過處理或組織才能進行分析。這包括根據相關分析工具的要求對資料進行結構化。例如，資料可能需要放置在電子表格或統計應用程式中的表格中的行和列中。可能需要建立資料模型。

資料清理

經過處理和組織的資料可能不完整、包含重複項或包含錯誤。資料清理是防止和糾正這些錯誤的過程。有幾種型別的資料清理，具體取決於資料型別。例如，在清理財務資料時，可以將某些總計與可靠的已釋出數字或定義的閾值進行比較。同樣，可以使用定量資料方法進行異常值檢測，這些異常值隨後將從分析中排除。

資料分析

經過處理、組織和清理的資料將準備就緒進行分析。可以使用各種資料分析技術來理解、解釋和根據需求得出結論。資料視覺化也可用於以圖形格式檢查資料，以獲得有關資料中訊息的更多見解。

諸如相關性、迴歸分析之類的統計資料模型可用於識別資料變數之間的關係。這些描述資料的模型有助於簡化分析並傳達結果。

該過程可能需要額外的清理資料或額外的收集資料，因此這些活動本質上是迭代的。

溝通

資料分析的結果需要以使用者所需的形式報告，以支援他們的決策和進一步行動。來自使用者的反饋可能會導致額外的分析。

資料分析師可以選擇資料視覺化技術（例如表格和圖表），這有助於清晰有效地向用戶傳達資訊。分析工具提供了使用顏色程式碼和表格和圖表中的格式突出顯示所需資訊的功能。