数据分析项目包含哪些流程?

1、数据采集

了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。

2、数据存储

无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。

3、数据提取

数据提取是将数据取出的过程，数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。

4、数据挖掘

数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键。

5、数据分析

数据分析相对于数据挖掘更多的是偏向业务应用和解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义，如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中便于业务理解和实施是关键。

6、数据展现

数据展现即数据可视化的部分，数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。数据展现除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际需求和场景而定。

7、数据应用

数据应用是数据具有落地价值的直接体现，这个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。