这些基本的数据分析步骤，你作为数据分析师能正确做到几步

基本的数据分析步骤一：数据准备：(70%时间)

•获取数据(爬虫，数据仓库)

•验证数据

•数据清理(缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集)

•使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件(I/O和文件串的处理，逗号分隔)

•抽样(大数据时。关键是随机)

•存储和归档

基本的数据分析步骤二：数据观察(发现规律和隐藏的关联)

•单一变量：点图、抖动图;直方图、核密度估计;累计分布函数

•两个变量：散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜

•多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图

基本的数据分析步骤三：数据建模

•推算和估算(均衡可行性和成本消耗)

•缩放参数模型(缩放维度优化问题)

•建立概率模型(二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比)

基本的数据分析步骤四：数据挖掘

•选择合适的机器学习算法(蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析)

•大数据考虑用Map/Reduce

•得出结论，绘制最后图表

循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章。

这就是今天为大家讲解的基本的数据分析步骤，如果你想做好数据分析师，那么这些内容你一定不能错过，毕竟这是一个和数据打交道的行业，所以严谨的思维是必不可少的，这才是你在这个领域拥有越来越好发展的前提，想获得更多数据分析师的知识，可以点击下方资料下载链接。