¿Cuáles son las ideas de análisis de datos más utilizadas?

Introducción Hoy en día, la importancia de los datos es cada vez más destacada. Al utilizar datos, el uso y la extracción de datos también determinan el valor competitivo de una empresa. El análisis de datos debe comenzar con escenarios comerciales como punto de partida y terminar con decisiones comerciales. Entonces, ¿cuáles son las ideas de análisis de datos más utilizadas? ¡Siga al editor para conocerlas hoy!

Ideas claras

Aclare claramente el propósito y la idea de los datos. análisis para garantizar que los datos La primera condición para que el proceso de análisis se lleve a cabo de manera efectiva. Su función es proporcionar una orientación clara para la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos. Se puede decir que la idea es el punto de partida de todo el proceso de análisis. En primer lugar, un propósito poco claro conducirá a errores direccionales. Una vez que el propósito está claro, es necesario construir un marco de análisis y descomponer el propósito del análisis en varios puntos de análisis diferentes, es decir, cómo realizar un análisis de datos específico, qué ángulos deben analizarse y qué indicadores de análisis se utilizan.

2. Recopilación de datos

La recopilación de datos es el proceso de recopilación de datos relevantes de acuerdo con un marco de análisis de datos determinado, que proporciona material y base para el análisis de datos. Los datos mencionados aquí incluyen datos de primera mano y datos de segunda mano. Los datos de primera mano se refieren principalmente a datos que se pueden obtener directamente, como los datos comerciales en la base de datos comercial de la propia empresa. Los datos de segunda mano se refieren principalmente a datos obtenidos después. procesamiento y clasificación de datos, como algunas publicaciones públicas o sitios web de datos de terceros.

3. Procesamiento de datos

El procesamiento de datos se refiere al procesamiento y organización de los datos recopilados para formar un formato adecuado para el análisis de datos. El propósito básico del procesamiento de datos es extraer y derivar datos valiosos y significativos para resolver problemas a partir de una gran cantidad de datos confusos y difíciles de entender. El procesamiento de datos incluye principalmente limpieza de datos, transformación de datos, extracción de datos, cálculo de datos y otros métodos de procesamiento.

4. Análisis de datos

El análisis de datos se refiere al proceso de utilizar métodos y herramientas de análisis adecuados para analizar los datos procesados, extraer información valiosa y formar conclusiones efectivas. Dado que el análisis de datos se realiza principalmente a través de software, esto requiere que los analistas de datos no solo dominen varios métodos de análisis de datos, sino también que estén familiarizados con el funcionamiento del software de análisis de datos.

5. Visualización

Generalmente, los datos se presentan a través de tablas y gráficos. Esto es lo que solemos decir cuando usamos gráficos para hablar. Los gráficos de datos de uso común incluyen gráficos circulares, gráficos de columnas, gráficos de barras, gráficos de líneas, gráficos de dispersión, gráficos de radar, etc. Por supuesto, estos gráficos se pueden organizar y procesar aún más para convertirlos en los gráficos que necesitamos, como gráficos piramidales. Gráfico matricial, gráfico de embudo, etc.

6. Escribir un informe

Escribir un informe de análisis de datos es en realidad un resumen y una presentación de todo el proceso de análisis de datos. Muestra un significado constructivo a través de una estructura clara y una presentación con imágenes. y textos.

Lo anterior es todo el contenido que el editor recopiló y le envió hoy sobre "¿Cuáles son las ideas de análisis de datos más utilizadas?", Espero que sea útil para todos. Como dice el refrán, nunca librarás una batalla sin estar preparado. En términos generales, con la aplicación de big data en muchas industrias, los ingenieros y desarrolladores con capacidades de tecnología de big data son muy populares.