數(shù)據(jù)分析主要有哪幾個(gè)步驟？謝謝邀請(qǐng)！數(shù)據(jù)分析主要能做三件事:現(xiàn)狀分析、原因分析、預(yù)測(cè)分析。讓 s先看數(shù)據(jù)分析流程，再分析數(shù)據(jù)分析能做什么。一、數(shù)據(jù)分析流程:1.明確分析目的和思路:一切以解決業(yè)務(wù)問(wèn)題為

數(shù)據(jù)分析主要有哪幾個(gè)步驟？

謝謝邀請(qǐng)！數(shù)據(jù)分析主要能做三件事:現(xiàn)狀分析、原因分析、預(yù)測(cè)分析。讓 s先看數(shù)據(jù)分析流程，再分析數(shù)據(jù)分析能做什么。

一、數(shù)據(jù)分析流程:

1.明確分析目的和思路:

一切以解決業(yè)務(wù)問(wèn)題為中心，基于分析目標(biāo)，理清思路，開(kāi)放分析視角，將數(shù)據(jù)分析框架系統(tǒng)化。

2.數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理:

數(shù)據(jù)來(lái)源為Excel/CSV/SQL數(shù)據(jù)庫(kù)/NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)/蜂巢數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/外部數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)后，需要做清理工作，包括缺失值、錯(cuò)誤值、重復(fù)值、異常值等。，當(dāng)然也可能做變換、拆分、合并等，以滿足后續(xù)數(shù)據(jù)分析的要求。

3.數(shù)據(jù)分析和挖掘:

使用各種數(shù)據(jù)分析方法和工具(如Exc數(shù)據(jù)分析包含哪幾個(gè)步驟，主要內(nèi)容是什么？

數(shù)據(jù)分析主要包括五個(gè)步驟。

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明確目的:明確數(shù)據(jù)分析的目的，確保有效的數(shù)據(jù)分析，為數(shù)據(jù)收集和處理提供方向。

；

數(shù)據(jù)采集:在DAP產(chǎn)品中，會(huì)通過(guò)應(yīng)用系統(tǒng)定義模塊采集多個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。

工作；

清洗處理:在DAP產(chǎn)品中，業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)會(huì)通過(guò)ODS和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行逐層處理和過(guò)濾。

，得到最終所需的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)展現(xiàn):配置好數(shù)據(jù)模型后，通過(guò)綁定echarts組件，可以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的可視化展現(xiàn)。

；

報(bào)表撰寫:主要用于描述分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的過(guò)程。

以及分析后得到的結(jié)果。

。

具有數(shù)字連接的DAP數(shù)據(jù)分析平臺(tái)主要有以下三個(gè)優(yōu)點(diǎn)。

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在多層數(shù)據(jù)處理和過(guò)濾中，通過(guò)聚合計(jì)算和橫向整合可以得到多指標(biāo)信息數(shù)據(jù)，進(jìn)一步拓寬了數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)性和可分析性。

；

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的可視化使用戶可以更直觀地處理和分析每一個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

；

借助ESB等數(shù)據(jù)調(diào)度工具，更快速地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)跟進(jìn)。

，讓用戶實(shí)時(shí)跟進(jìn)數(shù)據(jù)狀態(tài)，幫助企業(yè)做出相應(yīng)決策。

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數(shù)據(jù)分析的基本步驟？

說(shuō)到數(shù)據(jù)分析，大家想到的都是高大上的分析方法，看似高不可攀，其實(shí)并沒(méi)有那么神秘。讓 讓我們一起揭開(kāi)數(shù)據(jù)分析的神秘面紗。

1.數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)在于分析思維，所以在分析之前要明確分析的目的和分析的目的。思路是什么？可以用5h1w來(lái)拓展思路。一般來(lái)說(shuō)，很清楚為什么和為什么要進(jìn)行這種數(shù)據(jù)分析。解決什么，解決什么問(wèn)題；哪些角度，從哪些角度去思考解決方案，哪種方法更好，等等。