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怎样做数据分析

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怎么办数据分析 数据分析我该怎么办？怎么办数据分析？如何做数据的统计分析:1 。常见数据分析 indicators综合指标:反映产品的整体情况，如何用Excel做数据分析Excel的数据分析工具很多:1，函数，可以引用、总结、分析；2.数据视角，简单易用；3.图表，可以直观的显示数据；4.VBA ， SQL等等 。
1、 数据分析五大步骤 (1)问题识别数据分析第一步是明确需要回答的问题 。定义问题有两个标准，一个是清晰，一个是真实 。(二)数据可行性论证是Da 数据分析的第二步，论证现有数据是否足够丰富和准确，为问题提供答案 。项目是否可行取决于这一步的结论 。(3)数据准备数据准备环节需要整理分析所需的各项数据 ， 为下一步建立模型做好充分准备 。
(4)构建模型数据分析项目所需的模型可以分为两类 。对于这两种类型的模型，团队需要在建立模型和证明模型的可靠性方面做出努力 。(五)评价结果评价结果阶段是评价上述步骤得到的结果是否足够严谨可靠，确保数据分析的结果能够有利于决策 。评价结果包括定量评价和定性评价 。大数据的应用大数据可以应用到各行各业，对人们收集的海量数据进行分析整理，实现信息的有效利用 。
2、如何做好 数据分析?第一步:准备数据:(70%的时间)获取数据(爬虫、数据仓库)验证数据清理数据(缺失值、离群值、垃圾信息、标准化、重复记录、特殊值、合并数据集)使用python读取文件csv或txt方便数据文件的操作(I/O和文件字符串处理，用逗号分隔 。关键是随机性)存储和归档第二步:数据观察(发现规律和隐藏关联)单变量:点图和抖动图；直方图和核密度估计；累积分布函数、两变量:散点图、黄土平滑、残差分析、对数图、倾斜、多变量:假彩色图、镶嵌图、平行左手图第三步:数据建模、计算和估计(平衡可行性和成本消耗)、标度参数模型(标度维数优化问题)、建立概率模型(二项式、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型比较)第四步:数据挖掘 。选择合适的机器学习算法(蒙特卡罗模拟、相似度计算、主成分分析) 。考虑用Map/Reduce对大数据下结论 。画出最后的图表，用数据分析循环到步骤2到步骤4，根据图表得出结论，完成文章 。
3、如何学做 数据分析【怎样做数据分析】 Learning 数据分析，你需要做两件事:1 。正确的学习计划 。一个带你学习的高手(行业前辈)还需要知道重点 ， 需要掌握哪些技能:①统计学基础②常用模型理论③R和PYTHON④网页分析⑤数据库技术⑤实战应用入门高手:一个自认为靠谱的导师或行业前辈 。真正了解行业的发展现状和前景数据分析(DataAnalysis)是指运用统计方法和分析工具对大量数据进行分析，挖掘其潜在的规律和价值，为经营决策提供科学严谨的理性依据 。

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