解释数据的步骤有哪些？这些方法对于数据分析师很实用

1、解释数据的步骤有哪些——获取数据

巧妇难为无米之炊。要解决基于观测数据的问题，首先要有观测数据。这个问题可以是简单的，也可以是复杂的，解决的方法也越来越多。例如，熟悉的网络爬虫是收集大量互联网公共数据的常用方法。网络爬虫技术的发展为数据源的提供提供了许多帮助。

2、解释数据的步骤有哪些——清理数据

原始数据常常令人困惑，难以直接分析。例如，从天猫或京东获得的商品名往往极为混乱，比如“许通台豆捞酱油寿司海鲜火锅澳门豆捞调味日本生鱼片酱”(许通台豆捞酱油寿司海鲜火锅澳门豆捞调味日本生鱼片酱-天猫天猫)，是酱油，但如果直接看名字，我们往往需要通过各种自动化程序甚至大量人力来处理这些乱七八糟的情况，这些人力通常占到数据分析项目工作量的80%以上。

3、解释数据的步骤有哪些——特征提取

在大数据环境下，传统的特征提取方法比较容易，如计算某类商品的数量，按照一定的规则将年龄分成若干组，将字符串变量标记为离散变量等，我们需要从海量数据中提取新的信息作为自变量x，例如需要挖掘文本中特定单词的词频特征来做文本的特征提取，而特征提取本身就会成为一个巨大的麻烦。

4、解释数据的步骤有哪些——描述统计数据

描述性统计包括两类：单变量特征和变量之间的关系。例如，我们可以查看X或Y的平均值、方差、极值、分布和其他特征，或者查看X和Y之间的关系(例如散点图)，或者查看Y按X分组的分布，或者查看X按Y分组的特征基于多变量描述统计的用户组根据一定的特征标签。

5、解释数据的步骤有哪些——建立模型

无论是预测性问题还是解释性问题，我们通常都可以从相关性入手。如果我们需要了解因果关系，那么我们可以结合相关问题的背景和理论背景，进一步建立一个模型。根据y是连续变量还是离散变量，定量模型可分为两类：离散模型和连续模型。这两类模型在相关性和因果关系的建立上存在一定的差异，因此在此不再赘述。当x是离散变量，特别是分类变量时，在解释模型结果时还应特别注意几个不同数据的差异，而不是增加x可以增加或减少y的关系。

6、解释数据的步骤有哪些——评估模型

无论是预测性的还是解释性的，我们都希望模型本身是可靠的，能够经得起考验。最可靠的测试方法自然是测试预测结果是否与未来场景中的实际结果一致(根据数据分析师/数据科学家的说法)，该场景不会超过模型的解释能力。下一个可靠的方法是利用现有的部分数据进行测试。有很多具体的方法。如何定义评价模型的目标?统计和机器学习通常使用损失函数作为模型可靠性的指标，最常用的损失函数是MSE，即线性回归中的R^2;传统计量经济学往往更关注e(y | x)是否有偏;其他问题背景可能是数据分析师或数据科学家将定制相对可靠的评估方法。

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