數(shù)據(jù)分析一般包括哪些內容？數(shù)據(jù)分析這算得一個比較好大的一個框架，單從字面意思來講就是從數(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個步驟：數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)可以儲存

數(shù)據(jù)分析一般包括哪些內容？

數(shù)據(jù)分析這算得一個比較好大的一個框架，單從字面意思來講就是從數(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個步驟：

數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)可以儲存

指標算出

數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析與建模

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候亦或者是我們的業(yè)務正在進行的時候，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抽取（數(shù)據(jù)埋點、網(wǎng)絡爬蟲、ERP或CRM系統(tǒng)自動生成等）、手工統(tǒng)計數(shù)據(jù)（Excel統(tǒng)計）、第三方網(wǎng)站提?。ㄊ菑目梢怨_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)務形態(tài)接受。

第二步數(shù)據(jù)清洗：收集來的數(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式并且數(shù)據(jù)清洗，再收集來的數(shù)據(jù)各種格式應該有，是需要轉碼成某種特定的格式在內編碼。

第七步數(shù)據(jù)存儲：導致現(xiàn)在的公司數(shù)據(jù)越來越小，互聯(lián)網(wǎng)時代巳經(jīng)從IT轉變?yōu)镈T的時代，現(xiàn)在每個公司的業(yè)務數(shù)據(jù)都是顯現(xiàn)出幾何倍數(shù)的增長，那就在存儲數(shù)據(jù)的時候那肯定不可能還用以前那種用紙筆記錄的時代?，F(xiàn)在對于小數(shù)據(jù)量的公司一般也用Excel文件進行數(shù)據(jù)存儲，許多公司這些區(qū)分數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品并且數(shù)據(jù)存儲，市面也有很多性能很好的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，或者Oracle、MySQL、SqlServer，現(xiàn)在對大數(shù)據(jù)還拿來有按的hive數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品。這些產(chǎn)品都很不錯用，而且部分我還是開源產(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，目前畢竟業(yè)務線條的調整，也將數(shù)據(jù)從單一的數(shù)據(jù)庫轉向hive數(shù)據(jù)倉庫存儲，更方便些了技術、業(yè)務、分析師等角色對數(shù)據(jù)的應用再提取。

第四步指標換算：在接受指標計算之前，不需要數(shù)據(jù)分析師確立當前部門的KPI指標，隨機著業(yè)務部門因為差別的業(yè)務場景反饋處理出業(yè)務好壞的數(shù)據(jù)與規(guī)則。這一步繁亂而緩慢，而且很可能項目的研究工作會刺穿整個數(shù)據(jù)分析生涯。什么是指標？指標就是衡量目標的方法，比如說商品管理常用的庫存周轉率、毛利率等，運營?？吹穆窂睫D換的，maketing?？吹腞OI等等，按的指標反映出完全不同的業(yè)務場景的好壞，與此同時業(yè)務的變換，企業(yè)階段的自由變化，指標也會始終在帶領著變換。

第五步數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析與建模：這個環(huán)節(jié)是整個數(shù)據(jù)分析流程中最很好玩的一個環(huán)節(jié)，沒有之一。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)。什么假設檢驗，什么線性回歸、什么特征工程、什么貝葉斯等都會遇見，在這里你城就會看到各種數(shù)據(jù)背后的邏輯和數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價值。但是在數(shù)據(jù)分析的過程中可能會遇到第二步的數(shù)據(jù)清洗過程，一次性處理缺失值、處理無比值等。

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)計分析及建模的結果在用圖的形式能夠體現(xiàn)不出來，俗話說字還不如表，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表，而PPT主要是以報告的形式呈現(xiàn)。

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

商業(yè)數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)挖掘工程師

大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師

以上幾種是當前的招聘時長總體比較好最常見的幾種崗位，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)務為導向，將數(shù)據(jù)應用到企業(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調技術方向，主要注意反欺詐、垃圾郵件識別等數(shù)據(jù)應用，比較多的工具是Python、Java、C、C等；大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師比較多你們負責堆建數(shù)據(jù)平臺，依靠hadoop、hive、spark、Python、Java、C、C等工具開發(fā)適合我公司數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)平臺。數(shù)據(jù)分析是一個據(jù)我所知也很新興的崗位，并且大多數(shù)人是在不斷的學習再改進。

以上為我的一些拙見，有什么不繼的地方多謝了補充交流。

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