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模态层

数据分析包括哪些内容

1038 2024-03-07 奥鹏教育

数据分析包括的内容涉及:

数据收集:这一步就是做数据的收集。一般数据收集主要包括以下几个方面:统计调查、实地研究、做实验、大数据。

数据清洗:一般如果是我们自己统计/现实数据,得到的数据会很脏(存在缺失值/异常值之类)。所以我们需要对数据进行清洗,对缺失的数据进行填补、对异常值进行合理化修正。

数据预处理:举个栗子,我们对数据要进行建模、但是我们模型可能只能处理数值型,但是我们的数据是字符串,我们就要对数据进行预处理,处理成我们模型可以处理的数据。

模型的建立:这一步可以说是数据分析的关键一步,模型的建立。我们要对未来的数据进行预测,如何将我们影响因子加入到模型,权重如何设置、函数的阶数如何设置都是我们要解决的问题。

数据可视化:哪怕我们对我们已经有的数据进行了模型的建立,但是到目前为止我们所做的工作都是只有我们自己能看懂或者相关人员能看懂。所以我们需要进行数据的可视化,来更直观更方便的对数据进行解读。

描述性报告:我们做数据分析就是帮助上层决策人员进行一个更好的决策,所以我们需要对我们的工作进行一个报告来报告给决策人员。

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数据分析的重要性

1.指导决策

数据分析在企业管理和决策中扮演着至关重要的角色。决策者们可以通过对数据进行深入分析,来获得重要的洞察力。这将使他们在制定战略和相关政策时更明智、更可靠。

2.优化资源利用

对于企业来说,资源是宝贵的。通过对数据进行分析,我们可以了解到资源的使用情况,从而优化资源的分配,提高资源的利用效率,这样就能够达到成本最小化的目标。

3.发现市场机会

数据分析可以帮助企业了解市场需求和趋势。企业可以通过挖掘市场数据,发现新的商机,扩展业务范围,提升市场竞争力。

4.降低风险

数据分析有助于识别风险并采取相应措施。通过对数据进行监测和分析,企业可以及时发现问题,减少可能的损失,维护自身利益。

5.提升客户满意度

通过对客户数据进行分析,企业可以了解客户的需求和偏好,进而提供更加个性化的产品和服务,以提高客户满意度并增强客户忠诚度。

如还有其他困惑,可在线联系学业顾问>>>了解职场技能>>>

标签:数据分析 来源://www.wellsusa.com/
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