數據分析一般包括哪些內容？數據分析是一個比較大的框架，從字面上講，就是從數據中提取有用的規則或者背后的邏輯。工作中數據分析的功能主要分為以下六個步驟:數據收集數據清理數據存儲指數計算數據的統計分析和建

數據分析一般包括哪些內容？

工作中數據分析的功能主要分為以下六個步驟:

數據收集

數據清理

數據存儲

指數計算

數據的統計分析和建模

數據可視化

第一步是數據收集:當我們的數據還沒有形成一個具體的系統的時候，或者當我們的業務正在進行時，我們需要通過各種渠道獲取數據。數據采集的方法有很多種，包括程序自動采集(數據嵌入點、網絡爬蟲、ERP或CRM系統自動生成等。)、人工統計(Excel統計)、從第三方網站提取(通過公共數據網站、API等下載。)，等等。方法的選擇遵循商業形式。

第二步是數據清洗:采集的數據是臟數據，需要進行清洗，即取其精華，去其糟粕，這樣數據才能正常使用。這一步的操作主要使用正則表達式進行數據清理。采集的數據有各種格式，需要轉碼成特定的格式并編碼。

第三步:數據存儲:作為公司 s數據越來越大，互聯網時代已經從IT變成了DT。現在各個公司的業務數據都是幾何級增長，所以在存儲數據的時候肯定不能再用以前那個用紙筆記錄的時代了。目前數據量不大的公司一般都是用Excel文件進行數據存儲。許多公司也使用數據庫產品進行數據存儲。市場上也有很多性能不錯的數據庫產品，如Oracle、MySQL、SqlServer等。現在針對大數據也有相應的蜂巢數據倉庫產品。這些產品非常容易使用，其中一些是開源產品。就我司而言，之前使用的Oracle、MySQL、SqlServer的數據庫，由于業務線的調整，已經將數據從單一數據庫改為蜂巢式數據倉庫存儲，更方便技術、業務、分析師等角色提取數據。

第四步是指標計算:在進行指標計算之前，數據分析師需要建立當前部門的KPI指標，對應的是業務部門 不同業務場景的好的或壞的數據和規則的反饋。這一步復雜而持續，可能會貫穿整個數據分析生涯。什么是指標？指標是衡量目標的方法，如商品管理中常用的存貨周轉率、毛利率，運營中經常見到的路徑轉換，營銷中經常見到的ROI等。相應的指標反映了不同業務場景的質量。隨著業務和企業階段的變化，指標總是會變化的。

第五步是數據的統計分析和建模:這個環節是整個數據分析過程中最有趣的一個，沒有之一。與上一個環節相比，在這個環節中，你會面臨各種挑戰。什么假設檢驗，什么線性回歸，什么特征工程，什么貝葉斯等等。都會遇到。在這里你會看到各種數據背后的邏輯，以及數據產生的價值。而且在數據分析的過程中，你可能會遇到數據清洗過程的第二步，處理缺失值，處理異常值等等。

第六步是數據可視化:即數據呈現，需要將第五步統計分析建模的結果以圖形的形式反映出來。俗話說，文字不如表格，表格不像圖片。Tableau、PowerBI、finebi、PPT等數據可視化產品在市場上應用廣泛。其中，前三種主要是交互形式，即在線存儲的報告，而PPT主要是以報告的形式呈現。

目前的數據分析按照功能可以簡單的分為幾個方向:

業務數據分析師

數據挖掘工程師

大數據開發工程師

以上職位在現在的招聘時間里比較常見，之前每個職位都不一樣。業務數據分析師主要面向業務，將數據應用于企業決策。主要工具有Python，R，Excel，SPSS，tableau，PowerBI等。數據挖掘工程師更注重技術方向，主要是反欺詐、垃圾郵件識別等數據應用，主要工具有Python、Java、C、C等。大數據開發工程師主要負責搭建數據平臺，開發適合公司的數據平臺；;的數據流通過使用hadoop、hive、spark、Python、Java、C、C等工具。數據分析是目前為止比較新的崗位，所以大部分人都在不斷學習和提高。

以上是我的一些拙見。如有不足，歡迎補充交流。