數(shù)據(jù)分析一般包括哪些內(nèi)容？數(shù)據(jù)分析這算得一個(gè)比較好大的一個(gè)框架，單從字面意思來(lái)講就是從數(shù)據(jù)中分離提取用處不大的規(guī)律或背后的邏輯。工作中數(shù)據(jù)分析的職能要注意分為以上6個(gè)步驟：數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)可以儲(chǔ)存

數(shù)據(jù)分析一般包括哪些內(nèi)容？

數(shù)據(jù)分析這算得一個(gè)比較好大的一個(gè)框架，單從字面意思來(lái)講就是從數(shù)據(jù)中分離提取用處不大的規(guī)律或背后的邏輯。

工作中數(shù)據(jù)分析的職能要注意分為以上6個(gè)步驟：

數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)可以儲(chǔ)存

指標(biāo)算出

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與建模

數(shù)據(jù)可視化

第一步數(shù)據(jù)收集：在前期我們數(shù)據(jù)業(yè)已連成特定的體系的時(shí)候亦或者是我們的業(yè)務(wù)正在進(jìn)行的時(shí)候，不需要我們各種各樣的途徑去獲取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集的方法類型眾多，其中可以用程序不自動(dòng)抽?。〝?shù)據(jù)埋點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、ERP或CRM系統(tǒng)自動(dòng)生成等）、手工統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（Excel統(tǒng)計(jì)）、第三方網(wǎng)站提取（是從可以公開(kāi)數(shù)據(jù)網(wǎng)站上網(wǎng)下載，API等）等諸多方法，方法的選擇跟隨業(yè)務(wù)形態(tài)接受。

第二步數(shù)據(jù)清洗：收集來(lái)的數(shù)據(jù)是臟數(shù)據(jù)，不需要數(shù)據(jù)清洗，也就是取其精華去其糟粕去其糟粕，這樣的數(shù)據(jù)才是我們也能都正常在用的數(shù)據(jù)。這一退的操作主要注意在用的是正則表達(dá)式并且數(shù)據(jù)清洗，再收集來(lái)的數(shù)據(jù)各種格式應(yīng)該有，是需要轉(zhuǎn)碼成某種特定的格式在內(nèi)編碼。

第七步數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：導(dǎo)致現(xiàn)在的公司數(shù)據(jù)越來(lái)越小，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代巳經(jīng)從IT轉(zhuǎn)變?yōu)镈T的時(shí)代，現(xiàn)在每個(gè)公司的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)都是顯現(xiàn)出幾何倍數(shù)的增長(zhǎng)，那就在存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的時(shí)候那肯定不可能還用以前那種用紙筆記錄的時(shí)代。現(xiàn)在對(duì)于小數(shù)據(jù)量的公司一般也用Excel文件進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，許多公司這些區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品并且數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，市面也有很多性能很好的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，或者Oracle、MySQL、SqlServer，現(xiàn)在對(duì)大數(shù)據(jù)還拿來(lái)有按的hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品。這些產(chǎn)品都很不錯(cuò)用，而且部分我還是開(kāi)源產(chǎn)品。就我們公司而言，之前不使用的Oracle和MySQL包括SqlServer數(shù)據(jù)庫(kù)，目前畢竟業(yè)務(wù)線條的調(diào)整，也將數(shù)據(jù)從單一的數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)向hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)，更方便些了技術(shù)、業(yè)務(wù)、分析師等角色對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用再提取。

第四步指標(biāo)換算：在接受指標(biāo)計(jì)算之前，不需要數(shù)據(jù)分析師確立當(dāng)前部門的KPI指標(biāo)，隨機(jī)著業(yè)務(wù)部門因?yàn)椴顒e的業(yè)務(wù)場(chǎng)景反饋處理出業(yè)務(wù)好壞的數(shù)據(jù)與規(guī)則。這一步繁亂而緩慢，而且很可能項(xiàng)目的研究工作會(huì)刺穿整個(gè)數(shù)據(jù)分析生涯。什么是指標(biāo)？指標(biāo)就是衡量目標(biāo)的方法，比如說(shuō)商品管理常用的庫(kù)存周轉(zhuǎn)率、毛利率等，運(yùn)營(yíng)常看的路徑轉(zhuǎn)換的，maketing?？吹腞OI等等，按的指標(biāo)反映出完全不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景的好壞，與此同時(shí)業(yè)務(wù)的變換，企業(yè)階段的自由變化，指標(biāo)也會(huì)始終在帶領(lǐng)著變換。

第五步數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與建模：這個(gè)環(huán)節(jié)是整個(gè)數(shù)據(jù)分析流程中最很好玩的一個(gè)環(huán)節(jié)，沒(méi)有之一。兩者相比于之前的環(huán)節(jié)，在此環(huán)節(jié)你將是遭遇各種各樣的挑戰(zhàn)。什么假設(shè)檢驗(yàn)，什么線性回歸、什么特征工程、什么貝葉斯等都會(huì)遇見(jiàn)，在這里你城就會(huì)看到各種數(shù)據(jù)背后的邏輯和數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價(jià)值。但是在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中可能會(huì)遇到第二步的數(shù)據(jù)清洗過(guò)程，一次性處理缺失值、處理無(wú)比值等。

第六步數(shù)據(jù)可視化：也就是數(shù)據(jù)展示出，必須將第五步統(tǒng)計(jì)分析及建模的結(jié)果在用圖的形式能夠體現(xiàn)不出來(lái)，俗話說(shuō)字還不如表，表不如你圖。市面上使用的比較多的數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品要注意是Tableau、PowerBI、finebi、PPT等幾種。其中前三種通常是呈現(xiàn)出可交互表格，也就是讀取于線上的報(bào)表，而PPT主要是以報(bào)告的形式呈現(xiàn)。

現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析可按照職能很簡(jiǎn)單劃作為幾個(gè)方向：

商業(yè)數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)挖掘工程師

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師

以上幾種是當(dāng)前的招聘時(shí)長(zhǎng)總體比較好最常見(jiàn)的幾種崗位，各崗位之前各不相同。商業(yè)數(shù)據(jù)分析師主要注意是以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向，將數(shù)據(jù)應(yīng)用到企業(yè)的決策中，通常的工具是Python、R、Excel、SPSS、tableau、PowerBI等；數(shù)據(jù)挖掘工程師也很更強(qiáng)調(diào)技術(shù)方向，主要注意反欺詐、垃圾郵件識(shí)別等數(shù)據(jù)應(yīng)用，比較多的工具是Python、Java、C、C等；大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師比較多你們負(fù)責(zé)堆建數(shù)據(jù)平臺(tái)，依靠hadoop、hive、spark、Python、Java、C、C等工具開(kāi)發(fā)適合我公司數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)平臺(tái)。數(shù)據(jù)分析是一個(gè)據(jù)我所知也很新興的崗位，并且大多數(shù)人是在不斷的學(xué)習(xí)再改進(jìn)。

以上為我的一些拙見(jiàn)，有什么不繼的地方多謝了補(bǔ)充交流。

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