數(shù)據(jù)分析的一般流程可以劃分為哪七個(gè)階段？數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程，像是可劃為為7步，具體一點(diǎn)追加：1．決定目標(biāo)：數(shù)據(jù)價(jià)值鏈的最先必須先有數(shù)據(jù)，然后內(nèi)部部門巳經(jīng)改變數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)。這些目標(biāo)常見(jiàn)不需要進(jìn)行大

數(shù)據(jù)分析的一般流程可以劃分為哪七個(gè)階段？

數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程，像是可劃為為7步，具體一點(diǎn)追加：

1．決定目標(biāo)：數(shù)據(jù)價(jià)值鏈的最先必須先有數(shù)據(jù)，然后內(nèi)部部門巳經(jīng)改變數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)。這些目標(biāo)常見(jiàn)不需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)收集和分析。只不過(guò)我們一直在研究數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，我們需要一個(gè)可衡量的清楚業(yè)務(wù)正朝著目標(biāo)繼續(xù)前進(jìn)。關(guān)鍵指標(biāo)或性能指標(biāo)要提早發(fā)現(xiàn)。

2．確認(rèn)業(yè)務(wù)標(biāo)桿：業(yè)務(wù)應(yīng)該做出改變來(lái)改善關(guān)鍵指標(biāo)從而提升到它們的目標(biāo)。如果沒(méi)有什么可以不改變，就不可能有進(jìn)步,，論多少數(shù)據(jù)被積攢和分析。確定目標(biāo)、指標(biāo)在項(xiàng)目早期為項(xiàng)目提供了方向，盡量避免浪費(fèi)生命的數(shù)據(jù)分析。.例如，目標(biāo)是提高客戶留存率，其中一個(gè)指標(biāo)可以為客戶更新他們的訂閱率，業(yè)務(wù)也可以通過(guò)更新頁(yè)面的設(shè)計(jì)，時(shí)間和內(nèi)容來(lái)設(shè)置里告誡郵件和做不光促銷活動(dòng)。

3．?dāng)?shù)據(jù)收集：撒一張數(shù)據(jù)的大網(wǎng)，更多數(shù)據(jù)，特別是數(shù)據(jù)從相同渠道可以找到更好的相關(guān)性，建立起更好的模型，找不到大量可行的見(jiàn)解。大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)意味著個(gè)人記錄而不是無(wú)用處的，在每個(gè)記錄可供結(jié)論才可以不提供給唯一的價(jià)值。公司密切可以檢測(cè)他們的網(wǎng)站來(lái)跟蹤監(jiān)視用戶點(diǎn)擊和鼠標(biāo)聯(lián)通，射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)來(lái)跟蹤監(jiān)視他們行動(dòng)的等等。

4．?dāng)?shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)分析的第一步是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)科學(xué)家一次性處理真確的拼寫(xiě)錯(cuò)誤，如何處理不完全數(shù)據(jù)和清除毫無(wú)建設(shè)性的信息。在數(shù)據(jù)價(jià)值鏈中這是最關(guān)鍵是的步驟，況且最好的數(shù)據(jù)值結(jié)論要是有垃圾數(shù)據(jù)這將會(huì)出現(xiàn)出現(xiàn)了錯(cuò)誤結(jié)果和誤導(dǎo)。何止一個(gè)公司驚詫地發(fā)現(xiàn)到，很小一部分客戶就住斯克內(nèi)克塔迪(美國(guó)城市)，紐約，和小鎮(zhèn)的人口不了70000人等等。但他，斯克內(nèi)克塔迪郵政編碼12345，所以才不成比例地會(huì)出現(xiàn)在完全每一個(gè)客戶檔案數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)致消費(fèi)者來(lái)講并不想虛無(wú)飄渺添寫(xiě)他們的萬(wàn)分感謝表單。結(jié)論這些數(shù)據(jù)將會(huì)造成錯(cuò)誤的結(jié)論，就算數(shù)據(jù)分析師采取什么措施措施驗(yàn)證最終達(dá)到換取的是干凈的數(shù)據(jù)。。這大多數(shù)意味著機(jī)械自動(dòng)化的過(guò)程，但這的確意味著什么人類沒(méi)能參與其中。

5．?dāng)?shù)據(jù)建模：數(shù)據(jù)科學(xué)家構(gòu)建模型，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)成果和提出來(lái)建議并可以確定關(guān)與業(yè)務(wù)價(jià)值的變化這是其中的第一步。這應(yīng)該是數(shù)據(jù)科學(xué)家曾經(jīng)的重要業(yè)務(wù)的獨(dú)特專長(zhǎng)，是從數(shù)據(jù)，建立起模型，預(yù)測(cè)國(guó)家業(yè)務(wù)成果。數(shù)據(jù)科學(xué)家要有一個(gè)極為強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)的背景來(lái)構(gòu)建科學(xué)精確計(jì)算的模型和盡量避免完全沒(méi)有意義的相關(guān)性陷阱和模型依賴于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，他們的未來(lái)預(yù)測(cè)是無(wú)用之功的。但統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)背景是夠不夠的，數(shù)據(jù)科學(xué)家必須好些了解業(yè)務(wù)，他們將能夠不識(shí)別數(shù)學(xué)模型的結(jié)果是否需要想要流通價(jià)值。

6．?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)：數(shù)據(jù)科學(xué)家是出了名的沒(méi)法臨時(shí)雇傭，這是一個(gè)不錯(cuò)的主意來(lái)統(tǒng)合一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)那些有一個(gè)有高級(jí)學(xué)位統(tǒng)計(jì)了解數(shù)據(jù)建模和預(yù)測(cè)，而團(tuán)隊(duì)的其他人，鑒定合格的基礎(chǔ)設(shè)施工程師，軟件開(kāi)發(fā)人員和ETL專家，組建必要的數(shù)據(jù)收集基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)管道和數(shù)據(jù)產(chǎn)品，使數(shù)據(jù)按照?qǐng)?bào)告和儀表盤來(lái)不顯示結(jié)果和業(yè)務(wù)模型。這些團(tuán)隊(duì)正常情況可以使用大規(guī)模數(shù)據(jù)分析平臺(tái)Hadoop自動(dòng)化數(shù)據(jù)收集和分析和運(yùn)行整個(gè)過(guò)程來(lái)以及一個(gè)產(chǎn)品。

7.優(yōu)化和再重復(fù)一遍：數(shù)據(jù)價(jià)值鏈?zhǔn)且粋€(gè)可再重復(fù)一遍的過(guò)程，在不改進(jìn)價(jià)值鏈的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)本身。實(shí)現(xiàn)模型的結(jié)果，企業(yè)將是從數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)直接測(cè)量的結(jié)果來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。在結(jié)果的基礎(chǔ)上，企業(yè)也可以判斷進(jìn)一步襲擊數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)想提高其數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)定期清理和數(shù)據(jù)模型。如果沒(méi)有企業(yè)是對(duì)重復(fù)這個(gè)過(guò)程越快，就越早能走入正確的方向，進(jìn)而我得到數(shù)據(jù)價(jià)值。理想情況下，一次迭代后，模型將生成準(zhǔn)的預(yù)測(cè)，業(yè)務(wù)將達(dá)到預(yù)定義的目標(biāo)，數(shù)據(jù)價(jià)值鏈的結(jié)果將應(yīng)用于監(jiān)測(cè)和報(bào)告，人人都搬來(lái)解決的辦法下一個(gè)商業(yè)挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)處理5個(gè)基本流程？

整個(gè)處理流程也可以簡(jiǎn)潔的語(yǔ)言為五步，三個(gè)是采集、預(yù)處理和獨(dú)立顯卡、統(tǒng)計(jì)和分析、開(kāi)掘，這些數(shù)據(jù)可視化與應(yīng)用環(huán)節(jié)。

哪采

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)可以接收內(nèi)心的微笑客戶端的數(shù)據(jù)，而且用戶是可以是從這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)參與簡(jiǎn)單的可以查詢和處理工作。Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常主要是用于數(shù)據(jù)的采集。

預(yù)處理/板載顯卡

大數(shù)據(jù)的預(yù)處理環(huán)節(jié)主要注意包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸約與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等內(nèi)容，這個(gè)可以大嚇能提高大數(shù)據(jù)的總體質(zhì)量，是大數(shù)據(jù)過(guò)程質(zhì)量的體現(xiàn)。數(shù)據(jù)清理技術(shù)除開(kāi)對(duì)數(shù)據(jù)的不符檢測(cè)、噪聲數(shù)據(jù)的識(shí)別、數(shù)據(jù)過(guò)濾與抵消等方面，利于增強(qiáng)增加大數(shù)據(jù)的一致性、準(zhǔn)確性、真實(shí)性和可用性等方面的質(zhì)量

統(tǒng)計(jì)/講

統(tǒng)計(jì)與分析主要注意用來(lái)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或則分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于內(nèi)中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行其它的分析和分類匯總等，以行最簡(jiǎn)形矩陣大多數(shù)最常見(jiàn)的分析需求，做統(tǒng)計(jì)與講這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析不屬于的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有頗大的占用。

瘋狂挖掘

與前面統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程相同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒(méi)有什么先行設(shè)置好的主題，要注意是在超過(guò)數(shù)據(jù)上面參與基于條件各種算法的計(jì)算，進(jìn)而能起預(yù)測(cè)（Predict）的效果，最終達(dá)到實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。都很有名算法有用于聚類的K-Means、主要是用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

數(shù)據(jù)可視化與應(yīng)用環(huán)節(jié)

數(shù)據(jù)可視化是指將大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)結(jié)果以計(jì)算機(jī)圖形或圖像的比較直觀會(huì)顯示給用戶的過(guò)程，并可與用戶進(jìn)行可交互處理。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)能夠提高才發(fā)現(xiàn)大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中飽含的規(guī)律性信息，以允許管理決策。數(shù)據(jù)可視化環(huán)節(jié)可大大提高大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的很直觀性，便于掌握用戶理解與建議使用，故數(shù)據(jù)可視化是影響大大數(shù)據(jù)可用性和易于理解性質(zhì)量的關(guān)鍵因素。