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数据分析需要什么样的流程

2021-08-16 10:39:41

大数据的力量可以被无限激发,通过数据分析可以从大数据中得到足以解决任何商业问题的数据。然而大数据的数据源的多样性以及可变性,使得在保证数据有效性变得较为困难。为了保证大数据分析的质量,需要怎样的数据分析流程呢?



一、对业务问题拥有充分的理解

数据分析如果不能清晰地认识从属的业务属性,那么就很难找到解决的目标与角度需求,对问题的充分理解更有助于将其量化,然后用数据分析的方法将其解决来达成目标。


二、对数据本身作出清晰的判断并进行数据输入

想要用数据分析解决问题,那么首先就必须知道业务本身需要的是什么样的数据,如果在数据收集方面出现了问题,那么对于问题的解决将会毫无用处。只有对数据有清晰的理解,探讨数据内部隐藏的属性,判断数据质量和是否与问题具有相关性,做好这点才可能使后来的流程更加顺畅。其次在数据输入方面,顾名思义,将上一阶段收集的数据整合起来,根据业务的特点来合理分配数据分析与处理的顺序,并为数据建模提供数据支撑


三、整合信息、数据建模

确定了所收集的数据确实有助于业务问题的解决之后,就要根据问题的复杂性和特殊性来选择适合的数据建模技术。但是这个阶段的数据分析很可能因为问题的特殊性而跳回前一阶段来寻求最新的数据。


四、部署与评估

数据分析经历了数据建模阶段之后并不意味着流程的结束。建模的直接作用就是为了让我们能够从数据中找到解决问题的关键,将其中的数据知识按照问题的需求展现出来,制定数据报告。依据报告所分析出来的数据来确定是否完成了数据分析的目标,以及如何使用数据分析产出的数据结构,并为之后的数据分析提供经验。