物理數據分析過程是什麼

『壹』 數據分析的步驟是什麼

完整的數據分析主要包括了六大步驟，它們依次為：分析設計、數據收集、數據處理、數據分析、數據展現、報告撰寫等，所以也叫數據分析六步曲
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『貳』 完整的數據分析包括哪些步驟

完整的數據分析主要包括了六大步驟，它們依次為：分析設計、數據收集、數據處理、數據分析、數據展現、報告撰寫等，所以也叫數據分析六步曲。

①分析設計

首先是明確數據分析目的，只有明確目的，數據分析才不會偏離方向，否則得出的數據分析結果不僅沒有指導意義，亦即目的引導。

②數據收集

數據收集是按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。

③數據處理

數據處理是指對採集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，保證數據的一致性和有效性。它是數據分析前必不可少的階段。

④數據分析

數據分析是指用適當的分析方法及工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

⑤數據展現

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，即用圖表說話。

常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形，例如金字塔圖、矩陣圖、瀑布圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

⑥報告撰寫

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，以供決策者參考。所以數據分析報告是通過對數據全方位的科學分析來評估企業運營質量，為決策者提供科學、嚴謹的決策依據，以降低企業運營風險，提高企業核心競爭力。

『叄』 數據分析的基本流程是什麼

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

『肆』 數據分析有哪些流程

1.分析設計

首先是明確數據分析目的，只有明確目的，數據分析才不會偏離方向，否則得出的數據分析結果不僅沒有指導意義，亦即目的引導。當分析目的明確後，我們需要對思路進行梳理分析，並搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干個不同的分析要點，也就是說要達到這個目的該如何具體開展數據分析?需要從哪幾個角度進行分析?採用哪些分析指標?採用哪些邏輯思維?運用哪些理論依據?

2.數據收集

數據收集是按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里的數據包括一手數據與二手數據，一手數據主要指可直接獲取的數據，如公司內部的資料庫、市場調查取得的數據等;二手數據主要指經過加工整理後得到的數據，如統計局在互聯網上發布的數據、公開出版物中的數據等。

3.數據處理

數據處理是指對採集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，保證數據的一致性和有效性。它是數據分析前必不可少的階段。數據處理的基本目的是從大量的、可能雜亂無章、難以理解的數據中抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。如果數據本身存在錯誤，那麼即使採用最先進的數據分析方法，得到的結果也是錯誤的，不具備任何參考價值，甚至還會誤導決策。

4.數據分析

數據分析是指用適當的分析方法及工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。在確定數據分析思路階段，數據分析師就應當為需要分析的內容確定適合的數據分析方法。到了這個階段，就能夠駕馭數據，從容地進行分析和研究了。

5.數據展現

通過數據分析，隱藏在數據內部的關系和規律就會逐漸浮現出來，那麼通過什麼方式展現出這些關系和規律，才能讓別人一目瞭然。一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，即用圖表說話。

6. 報告撰寫

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，以供決策者參考。所以數據分析報告是通過對數據全方位的科學分析來評估企業運營質量，為決策者提供科學、嚴謹的決策依據，以降低企業運營風險，提高企業核心競爭力。

『伍』 數據分析的步驟都有什麼

就目前而言，人們通過網路了解數據分析已經知道了數據分析的好處了大數據的好處就是數據分析的使用能夠為企業的決策和未來提供發展方向。很多人看到了這一點就開始研究數據分析，而數據分析師需要一定的步驟，那麼大家知道不知道數據分析的步驟是什麼呢？一般來說，數據分析有4個過程，這4個過程就是設計數據分析方案、數據挖掘、數據處理及呈現和數據分析。
首先給大家說一下數據分析中的設計數據分析方案，在數據分析之前，我們一定要定一個數據設計方案，有一個明確的目的以及內容，才能夠在數據分析是的時候具有方向性。如果沒有目標，那麼分析的數據就顯得雜亂無章。很可能把別人帶進坑了，這樣做不但會浪費時間，而且對公司沒有一點好處。當數據分析的目的明確以後，我們可以把要分析的東西分解成小的任務，只有明確了數據分析的目的以後才能夠確定分析內容，我們把小任務明確出來，這樣才能夠為後續的數據挖掘、數據分析、數據處理及數據呈現做好准備。同時我們需要對數據設計方案的計劃時間，這樣才能夠保證數據分析的效率。
然後給大家說一下數據挖掘，一般來說，數據挖掘就是數據收集，收集到好的數據此能夠給數據分析帶來很大的便利。在收集數據的過程中，好的數據就能夠為數據分析提供很好的素材和依據。數據分析中一般有兩種數據，第一種就是直接獲得的數據，也就是第一手數據，另外一種就是加工後的數據，也就是第二手數據，做好數據收集工作就能夠對數據分析提供堅實的基礎。
接著說數據處理，所謂數據處理就是對收集到的數據進行加工整理，從而形成適合數據分析的格式，由此可見，數據分析是數據分析必不可少的步驟，數據處理就是為了從大量的數據以及沒有規律的數據中提出有價值的數據，當然，還需要處理掉骯臟數據，為數據分析做好准備。
最後要說的就是數據分析工作了，數據分析是整個數據分析工作中最重要的一個步驟。數據分析其實就是使用多種數據分析方法以及數據分析工具進行對數據的分析，通過研究數據發現之間的規律，並通過這些規矩進行發現自身的問題以及對未來的預測。
數據分析的步驟就是上面提到的內容，大家在數據分析的時候還需要按照上面提到的順序進行分析數據，只有這樣做才能夠在數據分析的過程中有一個清晰明了的思路。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。

『陸』 數據分析的步驟

數據化運營（數據分析）具體落地到企業有這么五步：自上而下、數據閉環、搭建模型、數據分析、許可權分配。我們具體看一下每一步應該怎麼做。

一、自上而下｜定義指標庫，確定項目范圍

我舉一個O2O的例子，首先我們做自上而下的時候要知道公司內部到底有哪些決策，老闆、產品、運營、培訓、市場、招商、客戶，每一個部門崗位關心什麼指標呢~

我們做指標之前要有一個目標：提升運營效率，降低運營成本，簡單說四個字降本增效。老闆關注的是利潤率問題，產品關注產品使用率、留存率等，運營關注成本控制等等，將不同崗位人員所關注的指標，都給梳理出來。

以上數據分析步驟、數據分析圖表都來自bdp商業數據平台哦~

『柒』 數據分析的過程是怎樣的

1、數據的需求

要進行數據分析，數據是必須的，它是根據指導分析的人員或客戶的要求指定的。將在其上收集數據的實體的一般類型稱為實驗單位(例如，個體與群體)。可以指定和獲得有關人口的特定變數(例如男女人數，收入水平等)。數據可以是數字的也可以是分類的(即數字的文本標簽)。

2、數據的收集

數據的收集來源方式很多，它是是從各種來源收集的。數據分析師可以將需求傳達給數據的管理人員，如組織內的信息技術人員。還可以從環境中的感測器(例如監控，衛星等)收集數據。也可以通過采訪，從在線資源下載或閱讀文檔來獲取數據。

3、數據的處理

數據的處理是用於將原始信息轉換為可操作的情報或知識的情報周期的各個階段在概念上類似於數據分析中的各個階段。

最初獲得的數據必須經過處理或組織以便分析。例如，這些可能涉及將數據以表格格式(即結構化數據)放置在行和列中，以進行進一步分析，例如在電子表格或統計軟體中。

4、數據的清理

數據一旦經過組織和處理，數據很有可能不完整，可能會包含重復項或包含錯誤。由於數據輸入和存儲方式存在問題，因此需要清理數據。數據清理是防止和糾正這些錯誤的過程。

5、數據的展示

一旦分析了數據，就可以以多種格式將其報告給分析用戶，以支持他們的要求。用戶可能會有反饋，這會導致其他分析。因此，許多分析周期都是迭代的。

關於數據分析的過程是怎樣的，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『捌』 數據分析的具體流程是什麼

一、數據收集

數據收集是數據分析的最基本操作，你要分析一個東西，首先就得把這個東西收集起來才行。由於現在數據採集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等工具，它們都能通過簡單的配置完成復雜的數據收集和數據聚合。

二、數據預處理

收集好以後，我們需要對數據去做一些預處理。千萬不能一上來就用它做一些演算法和模型，這樣的出來的結果是不具備參考性的。數據預處理的原因就是因為很多數據有問題，比如說他遇到一個異常值(大家都是正的，突然蹦出個負值)，或者說缺失值，我們都需要對這些數據進行預處理。

三、數據存儲

數據預處理之後，下一個問題就是：數據該如何進行存儲?通常大家最為熟知是MySQL、Oracle等傳統的關系型資料庫，它們的優點是能夠快速存儲結構化的數據，並支持隨機訪問。但大數據的數據結構通常是半結構化(如日誌數據)、甚至是非結構化的(如視頻、音頻數據)，為了解決海量半結構化和非結構化數據的存儲，衍生了HadoopHDFS、KFS、GFS等分布式文件系統，它們都能夠支持結構化、半結構和非結構化數據的存儲，並可以通過增加機器進行橫向擴展。

四、數據分析

做數據分析有一個非常基礎但又極其重要的思路，那就是對比，基本上 90% 以上的分析都離不開對比。主要有：縱比、橫比、與經驗值對比、與業務目標對比等。

五、數據運用

其實也就是把數據結果通過不同的表和圖形，可視化展現出來。使人的感官更加的強烈。常見的數據可視化工具可以是excel，也可以用power BI系統。

六、總結分析

根據數據分析的結果和報告，提出切實可行的方案，幫助企業決策等。

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