大数据分析基本步骤

来源：上海达内IT教育培训机构时间：2022/3/30 17:07:08

　　大数据分析基本步骤

　　随着企业对大数据的重视，大数据开始成为一种越来越重要的资产，而企业想要利用好这笔资产，就需要进行数据价值的挖掘和应用，这其中当然也就离不开专业的大数据分析人才的支持。今天的大数据培训分析培训班分享，我们来聊聊大数据分析实操步骤。

　　当然，这里我们分享的是一般的步骤，但在实际的数据分析任务当中，并不代表着完全按照这个流程去执行，还是需要结合实际的应用场景和需求来考量。
　　第一步：感知问题
　　首先需要明确的是，本次分析要解决什么样的问题，带着目的去分析，才能更加有的放矢。有时可能同时接到好几个问题，在动手分析前，先要看下几个问题是不是有关联关系，相关的问题应该合并在一起分析，这样可以提升效率。
　　第二步：提出假说
　　明确了需要分析的问题，下一步就是要找到排查的方向，可以尽量地列出所有能想到的相关的因素，然后根据每个因素的相关性或影响权重排列级，较后收敛到几个重要的因素上。这个过程中可以采用MECE法则，相互独立，完全穷尽，找出所有相关要素。
　　第三步：选择表征
　　数据分析界有句话广为流传，“一切不能被量化的，就无法被优化”。简单来说，就是如果没有办法用明确的指标去量化，那么也就无从得知是否得到了优化。
　　这个阶段的目标是找到量化指标，通过数据来定位问题。量化的办法有很多，和具体的业务场景有很大的关系。选取指标时，也不是越多越好，尽可能要收敛到重要的指标上，避免过于发散，耗费巨大人力。
　　第四步：收集数据
　　收集数据，分为内部数据和外部数据，内部数据通常都有数据埋点，而外部数据，主要就靠爬虫去爬了。
　　第五步：分析验证
　　通常使用常规的数据统计方法结合大数据分析工具，比如说Python等，都是可以解决大部分的数据分析问题。这里要强调的是，数据分析后得到的数据和结论，一定要经过验证，否则容易出错。
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