
數(shù)據(jù)建模是高級(jí)數(shù)據(jù)分析師在處理和分析數(shù)據(jù)時(shí)的關(guān)鍵步驟之一。它涉及將現(xiàn)實(shí)世界中的復(fù)雜問題轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的模型,以便對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的理解和預(yù)測。以下是高級(jí)數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行數(shù)據(jù)建模時(shí)可能采用的典型流程。
了解業(yè)務(wù)需求:首先,高級(jí)數(shù)據(jù)分析師需要與相關(guān)利益相關(guān)者合作,深入了解業(yè)務(wù)需求。這包括與業(yè)務(wù)部門討論目標(biāo)、問題和挑戰(zhàn),明確需要解決的核心問題,并探索如何使用數(shù)據(jù)來支持業(yè)務(wù)決策。
數(shù)據(jù)采集與清洗:在開始建模之前,高級(jí)數(shù)據(jù)分析師需要收集和準(zhǔn)備相關(guān)的數(shù)據(jù)。這可能涉及從不同的數(shù)據(jù)源(如數(shù)據(jù)庫、日志文件、API等)中提取數(shù)據(jù),然后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。數(shù)據(jù)清洗包括處理缺失值、異常值和重復(fù)數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。
特征選擇和工程:在建模過程中,高級(jí)數(shù)據(jù)分析師需要確定哪些特征對(duì)于解決問題是最有價(jià)值的。這可能包括進(jìn)行特征選擇,通過統(tǒng)計(jì)方法或領(lǐng)域知識(shí)篩選出最重要的特征。此外,數(shù)據(jù)分析師還可以進(jìn)行特征工程,創(chuàng)建新的特征或轉(zhuǎn)換現(xiàn)有特征,以提高模型性能。
模型選擇與訓(xùn)練:在建模階段,高級(jí)數(shù)據(jù)分析師需要選擇適當(dāng)?shù)?a href='/map/jiqixuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)模型來解決問題。這可能包括線性回歸、決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。選定模型后,數(shù)據(jù)分析師會(huì)使用歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,并通過不斷調(diào)整模型參數(shù)和評(píng)估指標(biāo)來優(yōu)化模型性能。
模型評(píng)估與改進(jìn):一旦模型訓(xùn)練完成,高級(jí)數(shù)據(jù)分析師需要對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。這包括使用測試數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證,計(jì)算各種評(píng)估指標(biāo)(如準(zhǔn)確率、召回率、精確度等),并分析模型的預(yù)測結(jié)果。如果模型表現(xiàn)不佳,數(shù)據(jù)分析師需要返回前面的步驟,重新選擇模型、調(diào)整特征工程或調(diào)整數(shù)據(jù)清洗過程。
模型部署與監(jiān)控:在完成模型開發(fā)和優(yōu)化后,高級(jí)數(shù)據(jù)分析師需要將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中。這可能涉及將模型集成到現(xiàn)有系統(tǒng)中,為其他團(tuán)隊(duì)或用戶提供接口,以便使用模型進(jìn)行預(yù)測和決策支持。同時(shí),數(shù)據(jù)分析師還需要監(jiān)控模型的性能和穩(wěn)定性,及時(shí)檢測并解決潛在的問題。
持續(xù)改進(jìn)與優(yōu)化:數(shù)據(jù)建模是一個(gè)迭代的過程。高級(jí)數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該持續(xù)監(jiān)控模型的表現(xiàn),并根據(jù)新的需求、數(shù)據(jù)或業(yè)務(wù)情況進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。這可能包括重新訓(xùn)練模型、引入新特征、更新算法或采用更高級(jí)的技術(shù)來提升模型的準(zhǔn)確性和效率。
總結(jié)起來,高級(jí)數(shù)據(jù)分析師的數(shù)據(jù)建模流程涵蓋了理解業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)采集與清洗、特征選擇和工程、模型選擇與訓(xùn)練、模型評(píng)與改進(jìn)、模型部署與監(jiān)控以及持續(xù)改進(jìn)與優(yōu)化。這個(gè)流程幫助高級(jí)數(shù)據(jù)分析師將復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的模型,并通過數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行解決。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10