预测流程的一般程序是什么 数据分析的一般流程可以划分为哪七个阶段？
数据分析的一般流程可以划分为哪七个阶段？
数据分析的标准流程，像是可划为为7步，具体一点追加：
1．决定目标：数据价值链的最先必须先有数据，然后内部部门巳经改变数据科学团队的目标。这些目标常见不需要进行大量的数据收集和分析。只不过我们一直在研究数据驱动决策，我们需要一个可衡量的清楚业务正朝着目标继续前进。关键指标或性能指标要提早发现。
2．确认业务标杆：业务应该做出改变来改善关键指标从而提升到它们的目标。如果没有什么可以不改变，就不可能有进步,，论多少数据被积攒和分析。确定目标、指标在项目早期为项目提供了方向，尽量避免浪费生命的数据分析。.例如，目标是提高客户留存率，其中一个指标可以为客户更新他们的订阅率，业务也可以通过更新页面的设计，时间和内容来设置里告诫邮件和做不光促销活动。
3．数据收集：撒一张数据的大网，更多数据，特别是数据从相同渠道可以找到更好的相关性，建立起更好的模型，找不到大量可行的见解。大数据经济意味着个人记录而不是无用处的，在每个记录可供结论才可以不提供给唯一的价值。公司密切可以检测他们的网站来跟踪监视用户点击和鼠标联通，射频识别（RFID）技术来跟踪监视他们行动的等等。
4．数据清洗：数据分析的第一步是提高数据质量。数据科学家一次性处理真确的拼写错误，如何处理不完全数据和清除毫无建设性的信息。在数据价值链中这是最关键是的步骤，况且最好的数据值结论要是有垃圾数据这将会出现出现了错误结果和误导。何止一个公司惊诧地发现到，很小一部分客户就住斯克内克塔迪(美国城市)，纽约，和小镇的人口不了70000人等等。但他，斯克内克塔迪邮政编码12345，所以才不成比例地会出现在完全每一个客户档案数据库导致消费者来讲并不想虚无飘渺添写他们的万分感谢表单。结论这些数据将会造成错误的结论，就算数据分析师采取什么措施措施验证最终达到换取的是干净的数据。。这大多数意味着机械自动化的过程，但这的确意味着什么人类没能参与其中。
5．数据建模：数据科学家构建模型，关联数据与业务成果和提出来建议并可以确定关与业务价值的变化这是其中的第一步。这应该是数据科学家曾经的重要业务的独特专长，是从数据，建立起模型，预测国家业务成果。数据科学家要有一个极为强大的统计和机器学习的背景来构建科学精确计算的模型和尽量避免完全没有意义的相关性陷阱和模型依赖于现有的数据，他们的未来预测是无用之功的。但统计数据背景是够不够的，数据科学家必须好些了解业务，他们将能够不识别数学模型的结果是否需要想要流通价值。
6．数据科学团队：数据科学家是出了名的没法临时雇佣，这是一个不错的主意来统合一个数据科学团队那些有一个有高级学位统计了解数据建模和预测，而团队的其他人，鉴定合格的基础设施工程师，软件开发人员和ETL专家，组建必要的数据收集基础设施、数据管道和数据产品，使数据按照报告和仪表盘来不显示结果和业务模型。这些团队正常情况可以使用大规模数据分析平台Hadoop自动化数据收集和分析和运行整个过程来以及一个产品。
7.优化和再重复一遍：数据价值链是一个可再重复一遍的过程，在不改进价值链的业务和数据本身。实现模型的结果，企业将是从数据科学团队直接测量的结果来驱动业务。在结果的基础上，企业也可以判断进一步袭击数据科学团队想提高其数据收集、数据定期清理和数据模型。如果没有企业是对重复这个过程越快，就越早能走入正确的方向，进而我得到数据价值。理想情况下，一次迭代后，模型将生成准的预测，业务将达到预定义的目标，数据价值链的结果将应用于监测和报告，人人都搬来解决的办法下一个商业挑战。
数据处理5个基本流程？
整个处理流程也可以简洁的语言为五步，三个是采集、预处理和独立显卡、统计和分析、开掘，这些数据可视化与应用环节。
哪采
大数据的采集是指利用多个数据库来可以接收内心的微笑客户端的数据，而且用户是可以是从这些数据库来参与简单的可以查询和处理工作。Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常主要是用于数据的采集。
预处理/板载显卡
大数据的预处理环节主要注意包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，这个可以大吓能提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术除开对数据的不符检测、噪声数据的识别、数据过滤与抵消等方面，利于增强增加大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量
统计/讲
统计与分析主要注意用来分布式数据库，或则分布式计算集群来对存储于内中的海量数据进行其它的分析和分类汇总等，以行最简形矩阵大多数最常见的分析需求，做统计与讲这部分的主要特点和挑战是分析不属于的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有颇大的占用。
疯狂挖掘
与前面统计和分析过程相同的是，数据挖掘一般没有什么先行设置好的主题，要注意是在超过数据上面参与基于条件各种算法的计算，进而能起预测（Predict）的效果，最终达到实现一些高级别数据分析的需求。都很有名算法有用于聚类的K-Means、主要是用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
数据可视化与应用环节
数据可视化是指将大数据分析与预测结果以计算机图形或图像的比较直观会显示给用户的过程，并可与用户进行可交互处理。数据可视化技术能够提高才发现大量业务数据中饱含的规律性信息，以允许管理决策。数据可视化环节可大大提高大数据分析结果的很直观性，便于掌握用户理解与建议使用，故数据可视化是影响大大数据可用性和易于理解性质量的关键因素。
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