一般的数据分析在哪些方面 数据分析一般包括哪些内容？

数据分析一般包括哪些内容？

工作中数据分析的功能主要分为以下六个步骤:

数据收集

数据清理

数据存储

指数计算

数据的统计分析和建模

数据可视化

第一步是数据收集:当我们的数据还没有形成一个具体的系统的时候，或者当我们的业务正在进行时，我们需要通过各种渠道获取数据。数据采集的方法有很多种，包括程序自动采集(数据嵌入点、网络爬虫、ERP或CRM系统自动生成等。)、人工统计(Excel统计)、从第三方网站提取(通过公共数据网站、API等下载。)，等等。方法的选择遵循商业形式。

第二步是数据清洗:采集的数据是脏数据，需要进行清洗，即取其精华，去其糟粕，这样数据才能正常使用。这一步的操作主要使用正则表达式进行数据清理。采集的数据有各种格式，需要转码成特定的格式并编码。

第三步:数据存储:作为公司 s数据越来越大，互联网时代已经从IT变成了DT。现在各个公司的业务数据都是几何级增长，所以在存储数据的时候肯定不能再用以前那个用纸笔记录的时代了。目前数据量不大的公司一般都是用Excel文件进行数据存储。许多公司也使用数据库产品进行数据存储。市场上也有很多性能不错的数据库产品，如Oracle、MySQL、SqlServer等。现在针对大数据也有相应的蜂巢数据仓库产品。这些产品非常容易使用，其中一些是开源产品。就我司而言，之前使用的Oracle、MySQL、SqlServer的数据库，由于业务线的调整，已经将数据从单一数据库改为蜂巢式数据仓库存储，更方便技术、业务、分析师等角色提取数据。

第四步是指标计算:在进行指标计算之前，数据分析师需要建立当前部门的KPI指标，对应的是业务部门 不同业务场景的好的或坏的数据和规则的反馈。这一步复杂而持续，可能会贯穿整个数据分析生涯。什么是指标？指标是衡量目标的方法，如商品管理中常用的存货周转率、毛利率，运营中经常见到的路径转换，营销中经常见到的ROI等。相应的指标反映了不同业务场景的质量。随着业务和企业阶段的变化，指标总是会变化的。

第五步是数据的统计分析和建模:这个环节是整个数据分析过程中最有趣的一个，没有之一。与上一个环节相比，在这个环节中，你会面临各种挑战。什么假设检验，什么线性回归，什么特征工程，什么贝叶斯等等。都会遇到。在这里你会看到各种数据背后的逻辑，以及数据产生的价值。而且在数据分析的过程中，你可能会遇到数据清洗过程的第二步，处理缺失值，处理异常值等等。

第六步是数据可视化:即数据呈现，需要将第五步统计分析建模的结果以图形的形式反映出来。俗话说，文字不如表格，表格不像图片。Tableau、PowerBI、finebi、PPT等数据可视化产品在市场上应用广泛。其中，前三种主要是交互形式，即在线存储的报告，而PPT主要是以报告的形式呈现。

目前的数据分析按照功能可以简单的分为几个方向:

业务数据分析师

数据挖掘工程师

大数据开发工程师

以上职位在现在的招聘时间里比较常见，之前每个职位都不一样。业务数据分析师主要面向业务，将数据应用于企业决策。主要工具有Python，R，Excel，SPSS，tableau，PowerBI等。数据挖掘工程师更注重技术方向，主要是反欺诈、垃圾邮件识别等数据应用，主要工具有Python、Java、C、C等。大数据开发工程师主要负责搭建数据平台，开发适合公司的数据平台；;的数据流通过使用hadoop、hive、spark、Python、Java、C、C等工具。数据分析是目前为止比较新的岗位，所以大部分人都在不断学习和提高。

以上是我的一些拙见。如有不足，欢迎补充交流。

数据 业务 存储 指标

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