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首頁大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析原理,很多人裝懂,其實(shí)連這一步都沒搞清楚!
數(shù)據(jù)分析原理,很多人裝懂,其實(shí)連這一步都沒搞清楚!
2024-12-11
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數(shù)據(jù)分析這門技術(shù),看似“高大上”,但真正懂得其原理的人卻不多。很多人以為掌握了幾種軟件工具就算會數(shù)據(jù)分析了,但事實(shí)上,數(shù)據(jù)分析的核心遠(yuǎn)不止如此。
今天,我們就來深入聊聊數(shù)據(jù)分析的基本原理和關(guān)鍵步驟,帶你從“會用”邁向“懂得”。

1?? 數(shù)據(jù)收集:來源多,方法多,但要精準(zhǔn)!

數(shù)據(jù)分析的第一步就是“找數(shù)據(jù)”。沒有數(shù)據(jù),后續(xù)的分析都無從談起。

數(shù)據(jù)的來源可以說是五花八門,比如:

  • 線上數(shù)據(jù):社交媒體、網(wǎng)站日志、APP用戶行為等;
  • 線下數(shù)據(jù):問卷調(diào)查、人工錄入、線下活動反饋等;
  • 自動化數(shù)據(jù):通過API、爬蟲、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的實(shí)時數(shù)據(jù)。

常見的收集方法也很多,包括手動輸入、爬蟲技術(shù)、API接口調(diào)用等。

???? 小提示:有時,找到“對的”數(shù)據(jù)比找到“大量的”數(shù)據(jù)更重要。精準(zhǔn)、可靠的數(shù)據(jù)才是分析成功的關(guān)鍵。

2?? 數(shù)據(jù)預(yù)處理:90%的時間花在這一步!

你以為數(shù)據(jù)一收集完就能直接分析?太天真了!
大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析師都會告訴你,90%的時間花在“數(shù)據(jù)預(yù)處理”上。

數(shù)據(jù)預(yù)處理包括哪些操作?簡單總結(jié)一下:

???? 實(shí)戰(zhàn)小技巧
有一次,我負(fù)責(zé)的一個項(xiàng)目中,客戶數(shù)據(jù)里“客戶生日”字段有30多種格式(如YYYY-MM-DD、DD/MM/YYYY等),每次分析前都得“人工處理”,真是“數(shù)據(jù)勸退”現(xiàn)場!后來,學(xué)會了使用正則表達(dá)式,幾秒鐘就能搞定,省時又高效。

3?? 數(shù)據(jù)探索與分析:發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的“秘密”!

數(shù)據(jù)清洗完后,分析師的好奇心會被激發(fā)出來。
“這組數(shù)據(jù)中有什么有趣的現(xiàn)象?”
“是否存在某種趨勢、模式或異常?”

這一步,我們會使用到各種統(tǒng)計(jì)方法,比如:

  • 描述性分析:查看均值、方差、分布特征等;
  • 診斷性分析:找出問題的“原因”,比如異常波動;
  • 預(yù)測性分析:用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來,比如銷售預(yù)測
  • 規(guī)范性分析:告訴你**“下一步該做什么”**,比如最優(yōu)決策建議。

???? 靈魂拷問:你有多久沒認(rèn)真看過一份“數(shù)據(jù)分布圖”?
數(shù)據(jù)分布的可視化(如直方圖散點(diǎn)圖等)經(jīng)常會揭示出意想不到的秘密。

4?? 建模與挖掘:從數(shù)據(jù)中“挖金子”!

數(shù)據(jù)的“價值”到底從哪來?
這一步,才是價值的誕生地

我們會用統(tǒng)計(jì)建模機(jī)器學(xué)習(xí)模型,在數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的“規(guī)則”和“模式”,以便未來預(yù)測。常用的方法有:

  • 分類:根據(jù)客戶數(shù)據(jù),將客戶分為“高價值客戶”和“普通客戶”;
  • 聚類:將大量數(shù)據(jù)劃分為若干“群組”,比如市場細(xì)分;
  • 關(guān)聯(lián)規(guī)則:找出“某人買了A,也可能買B”的關(guān)聯(lián);
  • 異常檢測:發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的“奇怪現(xiàn)象”,比如電商中的“刷單”行為。

? 個人經(jīng)驗(yàn):如果你想快速入門這部分的技能,學(xué)一學(xué)Python的scikit-learn庫,大部分常用的建模技術(shù)都能實(shí)現(xiàn)。

5?? 結(jié)果解釋與可視化:用“圖表”說話,比“文字”更有說服力!

你是否遇到過“老板只看圖不看表”的情況?
這就是數(shù)據(jù)可視化的意義!

當(dāng)你把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖形、圖表,甚至是動態(tài)圖,分析結(jié)果會變得更直觀。比如:

  • 折線圖:展示趨勢,適合查看時間序列的變化;
  • 餅圖/條形圖:對比數(shù)據(jù)比例,常用于市場份額分析;
  • 熱力圖:顯示數(shù)據(jù)分布的密集程度,比如用戶點(diǎn)擊熱圖。

???? 實(shí)用建議:在做數(shù)據(jù)可視化時,配色方案不要太“花”,盡量保持簡潔清晰,讓關(guān)鍵信息一目了然。

6?? 應(yīng)用與決策支持:分析的終極目標(biāo)是“決策”!

數(shù)據(jù)分析的目的,不是數(shù)據(jù),而是決策。
前面的所有步驟,都是為“提供決策支持”服務(wù)的。

在這一步,我們將所有的分析結(jié)果呈現(xiàn)給管理層或客戶,并幫助他們做出選擇:

  • 業(yè)務(wù)決策:是增加庫存,還是減小成本?
  • 市場策略:是投入更多廣告,還是做品牌營銷?
  • 風(fēng)險(xiǎn)管理:發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)信號,及時止損。

在很多企業(yè)中,數(shù)據(jù)分析報(bào)告的“最終產(chǎn)品”就是一份PPT或BI儀表盤,呈現(xiàn)清晰的建議、結(jié)論和行動計(jì)劃。

???? 寫在最后

如果你能理解上面6個關(guān)鍵步驟,恭喜你,已經(jīng)掌握了數(shù)據(jù)分析的基本框架!

數(shù)據(jù)分析并不是一個“全能必懂”的領(lǐng)域,而是需要你在實(shí)踐中不斷學(xué)習(xí)。這里有一個建議:

  • 如果你希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的全流程,考個CDA認(rèn)證也是不錯的選擇。
  • CDA認(rèn)證不僅涵蓋了從“數(shù)據(jù)收集”到“建模決策”的所有流程,還會提供大量的實(shí)操練習(xí),能讓你快速入門、夯實(shí)基礎(chǔ)。

如果你已經(jīng)在這條路上前行,別擔(dān)心遇到困難,因?yàn)?strong style="font-weight: bold; color: black;">每一段努力,都會在未來的某一天成為你的底氣。

“數(shù)據(jù)不撒謊,但我們需要會傾聽它的聲音?!?/p>

希望這篇文章能為你撥開迷霧,讓你在數(shù)據(jù)分析的道路上少走彎路,多點(diǎn)清晰!

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