資料型別：連續型、離散型、符號型、文字型
資料分析就是從原始資料中提取有效資訊
資訊是對資料更高層次的抽象，是資料處理之後的結論。
資料分析的目的：對研究的問題或系統建立數學或者邏輯模型。
資料分析流程詳解
問題定義
資料抽取
資料清洗
資料轉換
資料探索
資料模型
模型評估
解決方案部署
問題定義
資料分析總是始於要解決的問題，這個問題要事先定義。
如何**豆瓣使用者對不同電影的評分
如何給使用者安排周邊最近的又能通路的拼車
北京地區什麼菜系最受歡迎。
問題定義的準確性能夠保證分析過程是朝著目標結果前進。
資料抽取
對原始資料的提取，要以建立**模型為目的
採集的樣本資料盡可能真是反映實際情況
網頁爬蟲（或者呼叫api）—使用者資訊提取-----隨機抽樣
資料清洗：不同的抽取方式會得到不同的資料，需要對不同**的資料進行歸納統一和去重。
資料轉換
資料探索：從圖形或者統計數字中搜尋資料，以發現其中的模式與聯絡
總結資料
為資料分組
探索不同屬性之間的關係
識別模式與趨勢
技術型分析
程式設計實現 python r scala
業務型分析
專業分析軟體excel sas spss tableau
結果匯報並撰寫報告
日常監控重要指標
網際網路公司：使用者活躍量、使用者評分、平均每日登陸時長
2.電商公司：日交易量、訪問量、留存量
金融公司：使用者信用評級、留存率、收益率
需求分析----資料蒐集— 資料處理–資料分析----歸納結論
資料準備階段：獲取資料、檢視欄位名和型別
資料清洗：檢視缺失值、修復資料錯誤
資料分析：單變數分析、多變數分析
資料視覺化：影象或者**
分析商業銀行如何判斷是否給客戶發放貸款
明確業務：判斷新客戶申請貸款時能否被批准
準備資料
資料清洗
資料分析、建立模型：對最終樣本進行深入資料分析或者建模
資料分析 資料分析概述
了解業務 了解資料 確認業務和資料 預期分析和管理 資料分析方式01.了解資料資料 1.測量標度型別 屬性本源並不是數字或者符號，通過測量標度將數值或者符號和物件的屬性建立關聯。屬性的型別 測量尺度 nominal 標稱 等於或者不等於 一對一的變換 ordinal 序數 大於或者小於 單調函式的變...
資料分析 資料分析的誤區
在資料分析的過程中，我們難免會走一些彎路，但有些彎路是可以避免的，下面我將介紹幾個資料分析過程中常見的誤區 我們一定都聽說過二戰中的乙個經典示例 軍方為了提高戰鬥機飛行員的生還率，打算在飛機上增加裝甲的厚度，但不能在所有部位加厚，這樣會喪失戰機的靈活性，於是軍方請了統計學家來研究，這些專家在一開始就...
「資料分析」崗位分析
行業內公司的融資情況從一定程度上說明了選擇資料分析崗位的穩定性 佔比情況是所有職位累加在一起，未區分職位 不需要融資的公司佔比60 d輪以上的公司42 其實很多不需要融資的公司，規模也是很大的，可以結合公司規模來判斷公司的情況如何，是否值得去發展。提供資料類職位的公司，規模還算比較大的 500人以上...