1樓：環球青藤
1、資料採集
瞭解資料採集的意義在於真正瞭解資料的原始面貌，包括資料產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。
2、資料儲存
無論資料儲存於雲端還是本地，資料的儲存不只是我們看到的資料庫那麼簡單。
3、資料提取
資料提取是將資料取出的過程，資料提取的核心環節是從哪取、何時取、如何取。
4、資料探勘
資料探勘是面對海量資料時進行資料價值提煉的關鍵。
5、資料分析
資料分析相對於資料探勘更多的是偏向業務應用和解讀，當資料探勘演算法得出結論後，如何解釋演算法在結果、可信度、顯著程度等方面對於業務的實際意義，如何將挖掘結果反饋到業務操作過程中便於業務理解和實施是關鍵。
6、資料展現
資料展現即資料視覺化的部分，資料分析師如何把資料觀點展示給業務的過程。資料展現除遵循各公司統一規範原則外，具體形式還要根據實際需求和場景而定。
7、資料應用
資料應用是資料具有落地價值的直接體現，這個過程需要資料分析師具備資料溝通能力、業務推動能力和專案工作能力。
2樓：與發個人資料
1、業務理解最初的階段集中在理解專案目標和從業務的角度理解需求，同時將這個只是轉化為資料探勘問題的定義和完成目標的初步計劃。2、資料理解資料理解階段從初始資料收集開始，通過一些活動的處理，目的是熟悉資料，識別資料的質量問題，首次發現資料的內部屬性，或是探測引起興趣的子集去形成隱含資訊的假設3、資料準備資料準備階段包括從未處理資料中構造最終資料集的所有活動。這些資料將是模型工具的輸入值。
這個階段的任務有可能執行多次，沒有任何規定的順序。任務包括表、記錄和屬性的選擇，以及為模型工具轉換和清洗資料。4、建模在這個階段，可以選擇和應用不同模型技術，模型引數被調整到最佳的數值。
一般，有些技術可以解決一類相同的資料探勘問題。有些技術在資料形成上有特殊要求，因此需要經常跳回到資料準備階段5、評估到專案的這個階段，你已經從資料分析的角度建立了一個高質量顯示的模型。在開始最後部署模型之前，重要的事情是徹底的評估模型，檢查構造模型的步驟，確保模型可以完成業務目標。
這個階段的關鍵目的是確定是否有重要業務問題沒有被充分考慮。在這個階段結束後，一個資料探勘結果使用的決定必須達成6、部署通常，模型的建立不是專案的結束。模型的作用是從帶護具中找到知識，獲得的知識需要便於使用者使用的方式重新組織和展現。
根據需求，這個階段可以產生簡單的報告，或是實現一個比較複雜的、可重複的資料探勘過程。在很多案例中，這個階段是由客戶而不是資料分析人員承擔部署的工作。
資料分析的基本流程是什麼?
3樓：環球青藤
1.分析設計
首先是明確資料分析目的，只有明確目的，資料分析才不會偏離方向，否則得出的資料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資料分析？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.資料收集
資料收集是按照確定的資料分析框架，收集相關資料的過程，它為資料分析提供了素材和依據。這裡的資料包括一手資料與二手資料，一手資料主要指可直接獲取的資料，如公司內部的資料庫、市場調查取得的資料等；二手資料主要指經過加工整理後得到的資料，如統計局在網際網路上釋出的資料、公開出版物中的資料等。
3.資料處理
資料處理是指對採集到的資料進行加工整理，形成適合資料分析的樣式，保證資料的一致性和有效性。它是資料分析前必不可少的階段。資料處理的基本目的是從大量的、可能雜亂無章、難以理解的資料中抽取並推匯出對解決問題有價值、有意義的資料。
如果資料本身存在錯誤，那麼即使採用最先進的資料分析方法，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.資料分析
資料分析是指用適當的分析方法及工具，對收集來的資料進行分析，提取有價值的資訊，形成有效結論的過程。在確定資料分析思路階段，資料分析師就應當為需要分析的內容確定適合的資料分析方法。到了這個階段，就能夠駕馭資料，從容地進行分析和研究了。
5.資料展現
通過資料分析，隱藏在資料內部的關係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係和規律，才能讓別人一目瞭然呢？一般情況下，資料是通過**和圖形的方式來呈現的，即用圖表說話。
6. 報告撰寫
資料分析報告其實是對整個資料分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把資料分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，以供決策者參考。所以資料分析報告是通過對資料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。
4樓：億信華辰軟體
一個完整的資料分析流程是怎樣的？
資料分析工作流程有哪些?
5樓：環球青藤
1、資料獲取
從字面的意思上講，就是獲取資料。資料獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業理解，轉化成資料問題來解決，直白點講就是需要哪些資料，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行資料採集。此環節，需要資料分析師具備結構化的邏輯思維。
2、資料處理
資料的處理需要掌握有效率的工具，這些工具有很多，比如excel、sql等等，excel及高階技能：基本操作、函式公式、資料透視表、vba程式開發。
3、分析資料
分析資料往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、**模型等等。因此，熟練掌握一些統計分析工具不可免。我們可學習spss，而spss不用程式設計，簡單易學。
十分適合新手，同時經典挖掘軟體，需要程式設計。而r語言開源軟體，新流行，對非結構化資料處理效率上更高，需程式設計。
4、資料視覺化
就目前而言，很多資料分析工具已經涵蓋了資料視覺化部分，只需要把資料結果進行有效的呈現和演講彙報就可以了。你所做的前期一系列的工作展示給你的領導。
資料分析的流程是什麼?
6樓：環球青藤
①拆分工作項
運營是一個包含了諸多瑣碎事項的工作，運營人員要會拆分自己的工作項，並根據不同工作項的特點有針對地對特定的運營資料進行分析，才能事半功倍。
②建立指標體系
拆分完工作項後，針對每一個工作項有不同的指標，我們要根據工作項的特點進一步拆分和細化運營資料指標，然後通過對每一個指標的分析來判斷運營問題並不斷優化運營方案。拆分的維度可以按照資料的包含結構，也可以按照每一個工作項包含的子項進行拆分。
③細化分析目標
細化分析目標是指根據運營目標，確定能夠進行優化的資料點。
④提取處理資料
在提取資料這裡涉及一個資料埋點的問題，在產品設計的早期，運營人員就要規劃好運營關鍵點，列出埋點清單提交給開發人員，以免後期運營過程中想要檢視某一個資料但卻沒有資料記錄資訊。
⑤資料分析總結
一般來說，要說明問題出現在什麼地方，哪些地方是可以進行優化改進的。
⑥反饋及投入應用
仔細觀察可以發現，以上資料分析流程實際上形成了一個閉環。總結匯報完畢，我們需要將得出的結論運用到實踐中，繼續觀察資料的變化並不斷優化我們的運營策略。
資料分析的過程包括哪些步驟？
7樓：環球青藤
大資料的好處大家都知道，說白了就是大資料可以為公司的未來提供發展方向。利用大資料就離不開資料分析。而資料分析一般都要用一定的步驟，資料分析步驟主要包括4個既相對獨立又互有聯絡的過程，分別是：
設計資料分析方案、資料收集、資料處理及展現、資料分析4個步驟。
設計資料分析方案。
我們都知道，做任何事情都要有目的，資料分析也不例外，設計資料分析方案就是要明確分析的目的和內容。開展資料分析之前，只有明確資料分析的目的，才不會走錯方向，否則得到的資料沒有指導意義，甚至可能將決策者帶進彎路，不但浪費時間，嚴重時容易使公司決策失誤。
當分析的資料目的明確後，就需要把他分解成若干個不同的分析要點，只有明確分析的目的，分析內容才能確定下來。明確資料分析目的的內容也是確保資料分析過程有效進行的先決條件，資料分析方案可以為資料收集、處理以及分析提供清晰地指引方向。根據資料分析的目的和內容涉及資料分析進行實施計劃，這樣就能確定分析物件、分析方法、分析週期及預算，保證資料分析的結果符合此次分析目的。
這樣才能夠設計出合適的分析方案。
資料收集。資料收集是按照確定的資料分析內容，收集相關資料的過程，它為資料分析提供了素材和依據。資料收集主要收集的是兩種資料，一種指的是可直接獲取的資料，另一種就是經過加工整理後得到的資料。做好資料收集工作就是對於資料分析提供一個堅實的基礎。
資料處理。資料處理就是指對收集到的資料進行加工整理，形成適合的資料分析的樣式和資料分析的圖表，資料處理是資料分析必不可少的階段，資料處理的基本目的是從大量的資料和沒有規律的資料中提取出對解決問題有價值、有意義的資料。同時還需要處理好骯髒資料，從而淨化資料環境。這樣為資料分析做好鋪墊。
資料分析。資料分析主要是指運用多種資料分析的方法與模型對處理的資料進行和研究，通過資料分析從中發現資料的內部關係和規律，掌握好這些關係和規律就能夠更好的進行資料分析工作。
資料分析的步驟其實還是比較簡單的，不過大家在進行資料分析的時候一定寧要注意上面提到的內容，按照上面的內容分步驟做，這樣才能夠在做資料分析的時候有一個清晰的大腦思路，同時還需要極強的耐心，最後還需要持之以恆。
8樓：月亮愛旅遊
回答您好，在資訊過載的時代，推薦系統的任務就是聯絡使用者和資訊，幫助使用者發現對自己有價值的資訊，同時讓資訊能夠展現在對它感興趣的使用者面前，從而實現資訊消費者和資訊生產者的雙贏。
現有的推薦系統一般採用兩種方法：基於內容的推薦方法和協同過濾方法。基於內容的推薦，其基本思想是根據使用者瀏覽或收藏的內容，以及使用者的喜好設定，為使用者推薦相近的內容。
協同過濾方法又分為基於使用者的協同過濾和基於模型的協同過濾。基於使用者的協同過濾方法會分析使用者興趣，在使用者群中找到指定使用者的相似使用者，綜合這些相似使用者對某一內容的收藏或瀏覽情況，形成系統對該指定使用者對此內容的喜好程度**。而基於模型的協同過濾是指m個物品，n個使用者的資料，只有部分使用者和部分資料之間是有評分資料的，其它部分評分是空白，此時要用已有的部分稀疏資料來**那些空白的物品和資料之間的評分關係，找到最高評分的物品推薦給使用者。
無論是基於內容的推薦方法和協同過濾方法都是通過機器學習的思想來建模，通過模型來解決推薦問題，一般建模前需要大量的資料集。
提問內容推薦原理包括哪些內容。
2.行為定向 此類定向方式最為精準。 通常，它的定向方法主要可分為以下三類：
好用的資料分析工具有哪些，好用的資料分析工具有哪些？
1 sql資料庫的基本操作，會基本的資料管理 2 會用excel sql做基本的資料分析和展示 3 會用指令碼語言進行資料分析，python or r 4 有獲取外部資料的能力，如爬蟲 5 會基本的資料視覺化技能，能撰寫資料包告 6 熟悉常用的資料探勘演算法 迴歸分析 決策樹 隨機森林 支援向量機等...
大資料分析平臺有哪些作用 資料分析平臺有哪些
一 資料驅動事務 經過資料產品 資料發掘模型實現企業產品和運營的智慧化，然後極大的進步企業的全體效能產出。最常見的應用領域有根據個性化推薦技術的精準營銷服務 廣告服務 根據模型演算法的風控反詐騙服務徵信服務等。二 資料對外變現 經過對資料進行精心的包裝，對外供給資料服務，然後取得現金收入。市面上比較...
自學資料分析需要看哪些書的，我想學習資料分析，但是0基礎，看什麼書可以快速入門啊？
帆軟 第一大類 理論類。理論層面的書籍，比如 大資料時代 資料之巔 第二大類 技術類。技術層面的書籍，比如 hadoop技術內幕 系列。這一類的書籍，主要是指系統技術類，在構建大資料系統時，系統如何運作，各系統元件的設計目標 框架結構 適用場景 工作原理 運作機制 實現功能等等。這類書籍，適合於it...