gis數(shù)據(jù)分析的方法步驟？數(shù)據(jù)分析有非常廣泛的應(yīng)用，這是一個素養(yǎng)貼。典型的數(shù)據(jù)分析可能包括以下三個步驟:1.探索性的數(shù)據(jù)分析，剛得到數(shù)據(jù)的時候可能雜亂無章，看不出規(guī)律性。通過作圖、制表、擬合各種形式的

gis數(shù)據(jù)分析的方法步驟？

數(shù)據(jù)分析有非常廣泛的應(yīng)用，這是一個素養(yǎng)貼。典型的數(shù)據(jù)分析可能包括以下三個步驟:

1.探索性的數(shù)據(jù)分析，剛得到數(shù)據(jù)的時候可能雜亂無章，看不出規(guī)律性。通過作圖、制表、擬合各種形式的方程、計算一些特征量等手段，探索規(guī)律性的可能形式，即從什么方向、以什么去發(fā)現(xiàn)和揭示隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律性。

2.選型分析。在探索性分析的基礎(chǔ)上，提出一個或幾個可能的模式，然后通過進一步分析選擇某個模式。

3.推斷分析，通常使用數(shù)理統(tǒng)計方法來推斷給定模型或估計的可靠性和準確性。數(shù)據(jù)分析過程實施數(shù)據(jù)分析過程的主要活動包括識別信息需求、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、評估和改進數(shù)據(jù)分析的有效性。

一般來說，數(shù)據(jù)分析的四大要素？

任何一個數(shù)據(jù)分析過程都包括四個要素:場景數(shù)據(jù)工具方法，數(shù)據(jù)分析的出發(fā)點必須來自于某個場景中的需求。根據(jù)需求目標(場景)，構(gòu)建分析框架(方法)，提取所需數(shù)據(jù)指標(數(shù)據(jù))，用合適的工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)。最后提煉結(jié)論，給出建議或策略。

數(shù)據(jù)分析的一般流程可以劃分為哪七個階段？

數(shù)據(jù)分析的標準流程通?？煞譃橐韵缕邆€步驟:

1.確定目標:數(shù)據(jù)價值鏈的第一步必須有數(shù)據(jù)，然后業(yè)務(wù)部門就決定了數(shù)據(jù)科學(xué)團隊的目標。這些目標通常需要大量的數(shù)據(jù)收集和分析。因為我們研究的是數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定，所以我們需要一個可衡量的方法來知道業(yè)務(wù)正在朝著目標前進。關(guān)鍵指標或績效指標必須及早發(fā)現(xiàn)。

2.確定業(yè)務(wù)基準:企業(yè)應(yīng)該做出改變來提高關(guān)鍵指標，以實現(xiàn)他們的目標。如果什么都不能改變，就不可能有進步，不管收集和分析了多少數(shù)據(jù)。確定目標和指標，為項目前期提供方向，避免無意義的數(shù)據(jù)分析。例如，目標是提高客戶留存率，其中一個可以為客戶更新他們的訂閱率，業(yè)務(wù)可以通過更新頁面的設(shè)計、時間和內(nèi)容來設(shè)置提醒郵件和做特別的促銷活動。

3.數(shù)據(jù)收集:撒一張大網(wǎng)的數(shù)據(jù)，找到更多的數(shù)據(jù)，尤其是不同渠道的數(shù)據(jù)，建立更好的模型，找到更可行的意見。大數(shù)據(jù)經(jīng)濟意味著個人記錄往往是無用的，只有當每個記錄都可供分析時，它才能提供真正的價值。公司密切監(jiān)視他們的網(wǎng)站來跟蹤用戶。;點擊和鼠標移動，并通過射頻識別(RFID)技術(shù)跟蹤他們的行動。

4.數(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)家處理正確的拼寫錯誤、缺失的數(shù)據(jù)和無意義的信息。這是數(shù)據(jù)價值鏈中最關(guān)鍵的一步，即使最好的數(shù)據(jù)價值分析也有垃圾數(shù)據(jù)，會產(chǎn)生錯誤的結(jié)果和誤導(dǎo)。。不止一家公司驚訝地發(fā)現(xiàn)，它的很大一部分客戶住在紐約的斯克內(nèi)克塔迪，以及人口不到7萬的小城鎮(zhèn)。然而，Schenectady的郵政編碼是12345，因此它不成比例地出現(xiàn)在幾乎每個客戶文件數(shù)據(jù)庫中，因為消費者通常不愿意填寫他們的在線表格。分析這些數(shù)據(jù)會導(dǎo)致錯誤的結(jié)論，除非數(shù)據(jù)分析師采取措施驗證并獲得干凈的數(shù)據(jù)。。這通常意味著一個自動化的過程，但它并不。;這并不意味著人類可以。;不參與。

5.數(shù)據(jù)建模:數(shù)據(jù)科學(xué)家建立模型，將數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)結(jié)果相關(guān)聯(lián)，提出建議并確定業(yè)務(wù)價值的變化，這是第一步。這是數(shù)據(jù)科學(xué)家成為關(guān)鍵業(yè)務(wù)的獨特專長，通過數(shù)據(jù)建立模型和預(yù)測業(yè)務(wù)結(jié)果。數(shù)據(jù)科學(xué)家必須有很強的統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)背景，才能建立科學(xué)準確的模型，避免無意義的相關(guān)性陷阱和依賴現(xiàn)有數(shù)據(jù)的模型，他們對未來的預(yù)測是無用的。但是統(tǒng)計背景還不夠。數(shù)據(jù)科學(xué)家需要更好地了解業(yè)務(wù)，他們將能夠確定數(shù)學(xué)模型的結(jié)果是否有意義和價值。

6.數(shù)據(jù)科學(xué)團隊:眾所周知，數(shù)據(jù)科學(xué)家很難雇傭。建立一個數(shù)據(jù)科學(xué)團隊是個好主意。那些擁有統(tǒng)計學(xué)高級學(xué)位的人關(guān)注數(shù)據(jù)建模和預(yù)測，而團隊中的其他人，合格的基礎(chǔ)設(shè)施工程師，軟件開發(fā)人員和ETL專家，建立必要的數(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，以便數(shù)據(jù)可以通過報告和儀表板顯示結(jié)果和業(yè)務(wù)模型。這些團隊通常使用Hadoop這種大規(guī)模數(shù)據(jù)分析平臺來自動化數(shù)據(jù)收集和分析，并將整個過程作為一個產(chǎn)品來運行。

7.優(yōu)化和復(fù)制:數(shù)據(jù)價值鏈是一個可重復(fù)的過程，通過不斷改進價值鏈的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)本身?；谀Ｐ偷慕Y(jié)果，企業(yè)將通過數(shù)據(jù)科學(xué)團隊測量的結(jié)果來推動業(yè)務(wù)。根據(jù)結(jié)果，企業(yè)可以決定采取進一步的措施，通過數(shù)據(jù)科學(xué)團隊改進其數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)模型。企業(yè)越快重復(fù)這個過程，就能越早地朝著正確的方向前進，從而獲得數(shù)據(jù)價值。理想情況下，經(jīng)過多次迭代后，模型將生成準確的預(yù)測，業(yè)務(wù)將達到預(yù)定義的目標，數(shù)據(jù)價值鏈的結(jié)果將用于監(jiān)控和報告，每個人都將著手解決下一個業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。