数据分析的关键步骤有哪些?
【摘要】数据分析本身不是目标，目标是使业务能够做出更好的决策。数据科学家必须构建产品，让组织中的每个人更好地使用数据,，使每个部门和各级都能用数据驱动决策。那么，数据分析的关键步骤有哪些呢?今天就跟随小编一起来看看吧!
1.决定目标：数据价值链的第一步必须先有数据，然后业务部门已经决定数据科学团队的目标。这些目标通常需要进行大量的数据收集和分析。因为我们正在研究数据驱动决策，我们需要一个可衡量的方式知道业务正向着目标前进。
2.确定业务标杆：业务应该做出改变来改善关键指标从而达到它们的目标。如果没有什么可以改变，就不可能有进步,，论多少数据被收集和分析。确定目标、指标在项目早期为项目提供了方向，避免无意义的数据分析。
3.数据收集：撒一张数据的大网，更多数据，特别是数据从不同渠道找到更好的相关性，建立更好的模型，找到更多可行的见解。大数据经济意味着个人记录往往是无用的，在每个记录可供分析才可以提供真正的价值。
4.数据清洗：数据分析的第一步是提高数据质量。数据科学家处理正确的拼写错误，处理缺失数据和清除无意义的信息。在数据价值链中这是最关键的步骤，即使最好的数据值分析如果有垃圾数据这将会产生错误结果和误导。
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建议并确定关于业务价值的变化这是其中的第一步。这就是数据科学家成为关键业务的独特专长，通过数据，建立模型，预测业务成果。
6.数据科学团队：数据科学家是出了名的难以雇用，这是一个好主意来构建一个数据科学团队通过那些有一个高级学位统计关注数据建模和预测，而团队的其他人，合格的基础设施工程师，软件开发人员和ETL 专家，建立必要的数据收集基础设施、数据管道和数据产品，使数据通过报告和仪表盘来显示结果和业务模型。
7.优化和重复：数据价值链是一个可重复的过程，通过连续改进价值链的业务和数据本身。基于模型的结果，企业将通过数据科学团队测量的结果来驱动业务。
关于数据分析的关键步骤有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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