网上科普有关“数据分析师的数据分析流程”话题很是火热，小编也是针对数据分析师的数据分析流程寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
1. 识别信息需求
识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。
2.数据采集
了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。
2.数据存储
在数据存储阶段，数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程，最核心的因素是在原始数据基础上经过哪些加工处理，最后得到了怎样的数据。由于数据在存储阶段是不断动态变化和迭代更新的，其及时性、完整性、有效性、一致性、准确性很多时候由于软硬件、内外部环境问题无法保证，这些都会导致后期数据应用问题。
3.数据提取
数据提取是将数据取出的过程，数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。在数据提取阶段，数据分析师首先需要具备数据提取能力。常用的Select From语句是SQL查询和提取的必备技能，但即使是简单的取数工作也有不同层次。
4.数据挖掘
数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键，以下是算法选择的基本原则：没有最好的算法，只有最适合的算法，算法选择的原则是兼具准确性、可操作性、可理解性、可应用性。没有一种算法能解决所有问题，但精通一门算法可以解决很多问题。
挖掘算法最难的是算法调优，同一种算法在不同场景下的参数设定相同，实践是获得调优经验的重要途径。
5.数据分析
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常所用的方法有：老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。
6.数据可视化
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。别说平常人，数据分析师自己看数据也头大。这时就得靠数据可视化的神奇魔力了。除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。
7.数据应用
数据应用是数据具有落地价值的直接体现，这个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。
关于数据分析师的数据分析流程，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《数据分析师的数据分析流程》能对你有所帮助！
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