数据探索

rabbirh001@gmai

纸莎草纸现在被视为电子表格和清单的最早例子。今天的数据分析师在很大程度上要归功于那些才华横溢的抄写员，他们帮助创建了一个更具技术性和效率的流程。 现在是进入数据分析生命周期的时候了——从数据到决策的过程。数据在创建、使用、测试、处理和重用时会经历几个阶段。借助生命周期模型，所有关键团队成员都可以通过在数据分析流程的前期和后期规划工作来推动成功。虽然数据分析生命周期在专家中是众所周知的，

但这些阶段并没有一个单一的定义结构。可能没有一个单一的架构被每个数据分析专家统一遵循，但在每个数据分析过程中都有一些共享的基础知识。 问：业务挑战/目标/问题 准备： 手机号码列表 数据生成、收集、存储和数据管理 过程：数据清理/数据完整性 分析：、可视化和分析 分享：交流和解释结果 行动：将您的见解用于解决问题 理解这个过程——以及所有帮助它流行的迭代——将是指导你自己的分析和你在这个程序中的工作的重要部分。让我们回顾一下数据分析生命周期的其他一些变体。 EMC的数据分析生命周期 EMC Corporation 的数据分析生命周期是循环的，分为六个步骤： 发现 预处理数据 车型规划 建筑模型 传达结果 操作化 EMC Corporation 现在是 Dell EMC。



该模型由 David Dietrich 创建，反映了现实世界项目的周期性。这些阶段不是静态的里程碑；每一步都连接并导致下一步，并最终重复。关键问题帮助分析师测试他们是否已经取得足够的成就以继续前进，并确保团队在每个阶段都花费了足够的时间，并且在数据准备好之前不要开始建模。它与本程序所基于的数据分析生命周期略有不同，但有一些共同的核心思想：第一阶段是对发现和提出问题感兴趣；在分析和使用数据之前必须准备好数据；然后应该分享调查结果并采取行动。