數據分析師的完整工作流程，成都大數據分析師培訓(轉載)

　　一個(gè)數據分析流程，應該包括以下幾個(gè)方面，：

　　? 業(yè)務(wù)建模。

　　? 經(jīng)驗分析。

　　? 數據準備。

　　? 數據處理。

　　? 數據分析與展現。

　　? 專(zhuān)業(yè)報告。

　　? 持續驗證與跟蹤。

　　作為數據分析師，無(wú)論最初的職業(yè)定位方向是技術(shù)還是業(yè)務(wù)，最終發(fā)到一定階段后都會(huì )承擔數據管理的角色。因此，一個(gè)具有較高層次的數據分析師需要具備完整的知識結構。

　　1. 數據采集

　　了解數據采集的意義在于真正了解數據的原始面貌，包括數據產(chǎn)生的時(shí)間、條件、格式、內容、長(cháng)度、限制條件等。

　　這會(huì )幫助數據分析師更有針對性的控制數據生產(chǎn)和采集過(guò)程，避免由于違反數據采集規則導致的數據問(wèn)題；同時(shí)，對數據采集邏輯的認識增加了數據分析師對數據的理解程度，尤其是數據中的異常變化。

　　在數據采集階段，數據分析師需要更多的了解數據生產(chǎn)和采集過(guò)程中的異常情況，如此才能更好的追本溯源。另外，這也能很大程度上避免“垃圾數據進(jìn)導致垃圾數據出”的問(wèn)題。

　　2.數據存儲

　　無(wú)論數據存儲于云端還是本地，數據的存儲不只是我們看到的數據庫那么簡(jiǎn)單。

　　在數據存儲階段，數據分析師需要了解數據存儲內部的工作機制和流程，最核心的因素是在原始數據基礎上經(jīng)過(guò)哪些加工處理，最后得到了怎樣的數據。

　　*.數據提取

　　數據提取是將數據取出的過(guò)程，數據提取的核心環(huán)節是從哪取、何時(shí)取、如何取。

　　在數據提取階段，數據分析師首先需要具備數據提取能力。其次是理解業(yè)務(wù)需求的能力。

　　4.數據挖掘

　　數據挖掘是面對海量數據時(shí)進(jìn)行數據價(jià)值提煉的關(guān)鍵，以下是算法選擇的基本原則：

　　? 沒(méi)有最好的算法，只有最適合的算法，算法選擇的原則是兼具準確性、可操作性、可理解性、可應用性。

　　? 沒(méi)有一種算法能解決所有問(wèn)題，但精通一門(mén)算法可以解決很多問(wèn)題。

　　? 挖掘算法最難的是算法調優(yōu)，同一種算法在不同場(chǎng)景下的參數設定相同，實(shí)踐是獲得調優(yōu)經(jīng)驗的重要途徑。

　　*.數據分析

　　數據分析相對于數據挖掘更多的是偏向業(yè)務(wù)應用和解讀，當數據挖掘算法得出結論后，如何解釋算法在結果、可信度、顯著(zhù)程度等方面對于業(yè)務(wù)的實(shí)際意義，如何將挖掘結果反饋到業(yè)務(wù)操作過(guò)程中便于業(yè)務(wù)理解和實(shí)施是關(guān)鍵。 成都加米谷大數據培訓機構，大數據開(kāi)發(fā)、數據分析與挖掘，年前報名（年后學(xué)習），預報名特別優(yōu)惠進(jìn)行中，詳情見(jiàn)官網(wǎng)！

　　6.數據展現

　　數據展現即數據可視化的部分，數據分析師如何把數據觀(guān)點(diǎn)展示給業(yè)務(wù)的過(guò)程。數據展現除遵循各公司統一規范原則外，具體形式還要根據實(shí)際需求和場(chǎng)景而定。

　　*.數據應用

　　數據應用是數據具有落地價(jià)值的直接體現，這個(gè)過(guò)程需要數據分析師具備數據溝通能力、業(yè)務(wù)推動(dòng)能力和項目工作能力。轉自頭條號：Spark大數據開(kāi)發(fā)