Proceso de análisis de datos de los analistas de datos.

1. Identificar las necesidades de información

Identificar las necesidades de información es la primera condición para garantizar la eficacia del proceso de análisis de datos y puede proporcionar objetivos claros para la recopilación y el análisis de datos.

2. Recopilación de datos

La importancia de comprender la recopilación de datos es comprender verdaderamente la apariencia original de los datos, incluido el tiempo, las condiciones, el formato, el contenido, la longitud, las restricciones, etc. . de generación de datos. Ayudar a los analistas de datos a controlar el proceso de producción y recopilación de datos de una manera más específica para evitar problemas de datos causados ​​por violaciones de las reglas de recopilación de datos. Al mismo tiempo, la comprensión de la lógica de recopilación de datos aumenta la comprensión de los datos por parte de los analistas de datos, especialmente los datos; Problemas en los datos.

2. Almacenamiento de datos

En la etapa de almacenamiento de datos, los analistas de datos deben comprender los mecanismos de trabajo internos y los procesos del almacenamiento de datos. El factor central es el procesamiento basado en los datos originales. Procesamiento, qué tipo de datos se obtienen al final. Dado que los datos cambian constantemente de forma dinámica y se actualizan de forma iterativa durante la etapa de almacenamiento, su puntualidad, integridad, validez, coherencia y precisión a menudo no están garantizadas debido a problemas con el software, el hardware y los entornos internos y externos, lo que conducirá a una aplicación posterior de los datos. problemas.

3. Extracción de datos

La extracción de datos es el proceso de extracción de datos. El vínculo principal de la extracción de datos es dónde recuperarlos, cuándo recuperarlos y cómo recuperarlos. En la etapa de extracción de datos, los analistas de datos primero deben tener capacidades de extracción de datos. La instrucción Select From comúnmente utilizada es una habilidad esencial para la consulta y extracción de SQL, pero incluso el trabajo simple de recuperación de datos tiene diferentes niveles.

4. Minería de datos

La minería de datos es la clave para refinar el valor de los datos cuando se enfrenta a datos masivos. Los siguientes son los principios básicos de la selección de algoritmos: No existe el mejor algoritmo, solo el mejor. algoritmo más adecuado, el principio de selección del algoritmo es precisión, operabilidad, comprensibilidad y aplicabilidad. Ningún algoritmo puede resolver todos los problemas, pero dominar un algoritmo puede resolver muchos problemas.

Lo más difícil de los algoritmos de minería es el ajuste del algoritmo. El mismo algoritmo tiene la misma configuración de parámetros en diferentes escenarios. La práctica es una forma importante de adquirir experiencia en el ajuste.

5. Análisis de datos

Analizar datos es procesar, organizar y analizar los datos recopilados en información. Los métodos generalmente utilizados son: las siete herramientas antiguas, a saber, diagrama de Pareto, causa y. diagrama de efectos, método jerárquico, cuestionario, gráfico de recorrido, histograma, gráfico de control, siete nuevas herramientas, a saber, diagrama de correlación, diagrama de sistema, diagrama matricial, método KJ, tecnología de revisión de planes, método PDPC, diagrama de datos matriciales.

6. Visualización de datos

Hay un dicho clásico en la comunidad de análisis de datos: las palabras no son tan buenas como las tablas y las tablas no son tan buenas como las imágenes. Sin mencionar a la gente común, los propios analistas de datos tienen dificultades para analizar los datos. Aquí es cuando hay que confiar en la magia de la visualización de datos. Además del análisis avanzado, como la minería de datos, una de las tareas diarias de muchos analistas de datos es monitorear y observar datos.

7. Aplicación de datos

La aplicación de datos es un reflejo directo del valor práctico de los datos. Este proceso requiere que los analistas de datos tengan capacidades de comunicación de datos, capacidades de promoción empresarial y capacidades de trabajo en proyectos.

Acerca del proceso de análisis de datos de los analistas de datos, el editor de Qingteng lo compartirá con usted aquí. Si tiene un gran interés en la ingeniería de big data, espero que este artículo pueda ayudarle. Si desea saber más sobre las habilidades y materiales de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.