数据分析前要做什么准备工作
数据分析一般有哪些准备工作？
数据分析主要有哪几个步骤？
前几天还和人讨论过数据分析，顺便说一下，工作流程一般是这样的：事先收集历史数据，分析数据相关性，推测可能的模型和影响因素；在此过程中，收集线上数据，与之前的规划模型进行对比，找出实际问题和模型改进中急需解决的问题，为进一步的产品改进做可能性和相关性分析；事后总结数据，找出自己分析的不足，考虑问题的全面性，为下一步分析做经验储备；简单来说：事前估计，为什么会有这样的预测，有什么样的数据或模型支持这个分析结果；在监控的过程中，有哪些是你没有预料到的突变或异常的用户数据，如何整合到新一轮的数据分析中，如何更好的服务于产品的改进；事后总结这次事件有哪些问题，问题的原因在哪里，模型的问题是客观性还是其他问题，不断提升自己的数据理解；在数据分析中，我们重视数据，但不拘泥于数据；考虑模型，但是动态地改变它；不是为了数据，应该是对数据的客观评价，合理的分析结果；在实践中不断提高自己的感知能力，不是一朝一夕的事情。
希望你能明白，数据既是给高层的，也是给自己的。
很多软件分析数据之前都需要做很多的准备工作，太烦了，数据观会这样吗？
数据查看和整理方便快捷，摒弃了任何数据汇总、整理等准备工作。从excel表格到图形化数据分析，只需要两个步骤：上传数据和生成图表。
制作图表最快只需要30秒。你不需要分析师。
数据分析需要做什么？
数据分析首先要收集数据，然后整理数据，提取数据中能反映交易变化规律的部分。
为什么在数据分析前要先明确分析方向？
1.先明确分析目的，再建立分析方法和思路。
分析数据一定是围绕一个特定的目的，绝对不是我们为了分析而分析。包括上面提到的概念，是保留，主动还是UV，PV还是退出，跳出等等。我们在看这些数据的时候，心中应该有一个明确的假设和目的，而不是去寻找。
2.围绕核心业务流程和重要结论完成分析。
数据分析的基本步骤？
说到数据分析，大家想到的都是高层次的分析方法，看似高不可攀，其实也没那么神秘。让我们一起揭开数据分析的神秘面纱。
1.数据分析的本质在于分析的思维，所以在分析之前，要明确分析的目的是什么，分析的思维是什么。可以用5h1w来拓展思路。一般来说，很清楚为什么和为什么要进行这种数据分析；解决什么，解决什么问题；哪些角度，从哪些角度去思考解决方案，哪种方法比较好等等。
crispdm数据分析的基本流程？
CRISP-DM模型的基本流程包括：
业务理解：
此步骤旨在从业务角度理解项目的目标和需求，并将理解转化为数据挖掘问题的定义，并制定实现目标的初步计划。具体步骤包括：
1.确定业务目标：
分析项目背景，从业务角度分析项目的目标和需求，从业务角度确定成功标准；
2.项目可行性分析：
分析可利用的资源、条件和限制，评估风险、成本和收益；
3.确定数据挖掘目标：
定义数据挖掘的目标和成功标准。数据挖掘的目标不同于业务目标。前者指的是技术，比如生成决策树。
4、提出项目计划：
对整个项目进行规划，初步确定使用的技术和工具。
数据理解
数据理解阶段从原始数据的收集开始，然后是对数据的熟悉，指出数据质量问题，探索和初步理解数据，发现感兴趣的子集，形成关于隐藏信息的假设。具体步骤包括：
1.收集原始数据：
收集项目所涉及的数据，如有必要，将数据导入数据处理工具，并做一些初步的数据整合工作，生成相应的报告；
2.数据描述：
粗略描述数据，如记录数、属性等，并给出相应的报表；
3.浏览数据：
对数据做一些统计分析，比如关键属性的分布；
4.检查数据质量：
包括数据是否完整，是否有错误，是否有缺失值。
数据准备
建立一个模型
评价模型
模型实现
数据分析主要有哪几个步骤？
谢谢邀请！数据分析主要能做三件事：现状分析、原因分析、预测分析。我们先来看看数据分析流程，然后分析数据分析能做什么。
一、数据分析流程：
1.明确分析目的和思路：
围绕解决所有业务问题，按照明确分析目标的思路，开拓分析视角，系统化数据分析框架。
2.数据收集和预处理：
数据来源为Excel/CSV/SQL数据库/NoSQL数据库/Hive数据仓库/外部数据。从数据源收集数据后，需要进行清理工作，包括缺失值、错误值、重复值、异常值等。当然还有转换、拆分、合并等。也可以这样做，以满足后续数据分析的要求。
3.数据分析和挖掘：
使用各种数据分析方法和工具(如Excel/SQL/SPSS/SAS/Tableau/power bi/Python)进行分析和挖掘。
4.可视化数据并生成报告：
使用专门的图表或表格，最终以报表的形式输出数据分析结果。