当前位置：网站首页 » 观点 » 内容详情

数据分析流程权威发布_数据分析流程的6个阶段(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

数据分析流程

Python数据分析全流程：从零到一嘿，大家好！今天我们来聊聊如何用Python进行数据分析。其实这个过程并没有你想象的那么复杂，只要按照一定的步骤来，你也能轻松搞定。下面我会详细讲解每个步骤，并提供一些代码示例。第一步：导入必要的库 𐟓抩斥…ˆ，你需要导入一些必要的Python库。这些库会帮你处理数据、绘制图表和训练模型。具体代码如下： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 第二步：加载数据 𐟓 假设你有一个名为“data.csv”的数据文件，你可以用Pandas的read_csv函数来加载它： df = pd.read_csv('data.csv') 第三步：数据预览 𐟓Š 加载完数据后，我们通常需要先预览一下数据。你可以打印出数据的前5行，或者查看一些基本信息，比如列名、数据类型和非空值数量： print(df.head()) df.info() 第四步：数据清洗 𐟧𜊨🙤𘀦�ž常关键，因为数据中可能存在一些错误或缺失值。你需要删除重复的行，处理缺失值，并可能删除一些不需要的列。具体代码如下： df.drop_duplicates(inplace=True) df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 如果需要，可以删除某些列 # df.drop(不需要的列名, axis=1, inplace=True) 第五步：特征工程 𐟛 ️ 特征工程是数据预处理的一个重要环节。你可以进行类别数据编码、新增特征或者标准化。具体代码如下： # 类别数据编码 df['编码后的列名'] = pd.get_dummies(df['类别列名']) # 新增特征 df['新特征'] = df[某列名] * df[另一列名] # 标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() df['需要标准化的列'] = scaler.fit_transform(df['需要标准化的列']) 第六步：模型训练与评估 𐟓ˆ 最后一步就是训练模型并进行评估了。你需要定义特征变量和目标变量，划分训练集和测试集，初始化模型并训练它，然后进行预测和评估。具体代码如下： from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # 定义特征变量和目标变量 X = df[“特征列1”，“特征列2”，“特征列3”] y = df['目标列'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 初始化模型并训练 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测 predictions = model.predict(X_test) # 评估 print("均方误差(MSE):", mean_squared_error(y_test, predictions) 好了，这就是用Python进行数据分析的基本流程。希望对你有所帮助！如果你有任何问题或需要更多的指导，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

Power BI是微软官方推出的可视化数据探索和交互式报告工具，它能实现数据分析的所有流程，包括对数据的获取、清洗、建模和可视化展示，从而来帮助个人或企业来对数据进行分析，用数据驱动业务，做出正确的决策。Power BI在推出后的短时间内就受到众多企业的青睐和广泛使用，未来掌握Power BI工具的应用、借助其对企业数据进行分析、找寻企业运营中的问题，从而辅助管理层进行决策将成为职场人士的必备技能。 Power BI的应用场景有很多，比如： 1.有大量重复性的手工整理数据工作：定期从系统抓取数据，需要对格式做重复性修改(改格式、分列、去重、合并等)；数据量较大（超百万行数据），Excel崩溃和卡顿；多个数据源手工复制粘贴来合并，多表数据合并到一张表中。 2.周期性报告的需求多变：时间、产品、渠道、地域等维度变化导致报告重做；定期地按周、月、季度制作KPI和仪表板展示数据。 3.需要用数据可视化来讲故事：Excel图形无法满足需求；修改坐标、颜色、数据标签工作耗时；需要交互式多角度分析；希望别人在手机或平板电脑上也可以阅读。如何提升方面提升的知识与能力？建议以下方向： 1 轻松一点、完美呈现-Excel VBA高效办公 2 Python数据分析与数据挖掘实战 3 当“喉舌”遇上自媒体—互联网下的企业内刊和自媒体管理 4 固定资产管理培训 5 现代企业档案管理全流程专业规范与业务实操实务 6 公文总动员—常用公文的写作技巧 7 Excel达人之高效数据分析 8 PPT达人之工作汇报完美呈现 9 Word达人之高效排版与应用 10 WPS职场高效办公指南 11 Office三剑客轻松解决办公杂症 12 高效运用Excel，商务办公“快准全” 13 轻松玩转Excel函数，高效进行商业数据处理 14 小白变专家——PPT实战设计指南 15 速成工作型PPT，为展示锦上添花 16 自助服务——Power BI大数据可视化解决方案 17 Xmind思维导图 18 融会贯通——高效职场办公软件课程 19 有理有数-大数据时代Excel数据分析运用 20 Excel2010公式与函数实战应用 21 Illustrator各种插图的绘制技巧 22 PPT精美制作高效演示#企业培训# 以上均为内训课题。来源：智朔咨询（公众号：智朔咨询）编辑：小智星

[LG] Data Analysis in the Era of Generative AI 网页链接通过分析AI系统可以协助数据分析流程的每个阶段，以及人机交互、结果验证和流程优化的关键设计考虑，展望了利用新兴生成式AI模型来实现数据分析大众化的前景。

盘后重大利好来了！金融领域的数字化转型已成为大势所趋。近日，七部门联合出台重要举措，旨在培育高质量金融数据市场，强化数字金融相关新兴基础设施建设，这一战略部署无疑为金融行业的未来发展绘制了一幅宏伟蓝图。培育高质量金融数据市场是核心任务之一。金融数据作为金融机构运营的关键要素，其质量、完整性和安全性直接关乎金融决策的精准性与风险管理的有效性。通过构建完善的数据治理体系，规范数据的采集、存储、处理与共享流程，能够为金融机构提供坚实的数据基础，进而提升整个金融体系的稳定性与竞争力。例如，精准的客户信用数据有助于银行更合理地评估风险，优化信贷资源配置，降低不良贷款率。加强数字金融相关新兴基础设施建设则是另一重要着力点。从高速数据网络到先进的数据存储设备，再到智能化的数据分析平台，这些基础设施的构建将为金融服务的创新与升级提供强大的技术支撑。以证券期货业为例，建设数字化公共服务平台能够实现交易信息的高效处理与实时共享，提升市场透明度，增强投资者信心。对于金融机构而言，新兴基础设施的完善也将促进其内部运营管理的数字化转型，提高业务流程的自动化与智能化水平，降低运营成本，提升服务效率。这一系列举措还将为金融机构的数字化转型提供全方位的数据和技术支撑。在数据层面，丰富而高质量的数据资源将助力金融机构深入挖掘客户需求，实现精准营销与个性化服务。在技术层面，先进的大数据分析、人工智能与区块链等技术的应用，将推动金融产品创新、风险预测与管控模式的变革。例如，利用人工智能算法进行市场趋势预测，提前防范系统性金融风险；借助区块链技术实现金融交易的去中心化与可追溯性，增强交易安全性与可信度。七部门此次的联合行动，为金融行业在数字化时代的腾飞奠定了坚实基础。随着高质量金融数据市场的逐步形成与新兴基础设施的不断完善，金融机构将在数字赋能下迎来全新的发展机遇，更好地服务实体经济，在全球金融科技竞争中占据有利地位，最终推动我国金融体系的现代化与国际化进程。 #热点引擎计划# 素材来源网络,如有侵权,请联系删除。

SPSS数据分析全流程详解𐟓Š SPSS是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于各种研究领域。通过以下步骤，您可以轻松掌握SPSS的基本操作，有效进行数据处理和分析。 1️⃣ 数据准备打开SPSS软件，选择“文件”->“打开”->“数据”，选择要导入的数据文件。SPSS支持多种数据格式，如CSV、Excel、TXT等。 2️⃣ 数据清洗与预处理在数据视图中，可以进行排序、筛选和计算新变量等操作。使用“数据”菜单中的选项，如“计算变量”、“重新编码为不同变量”等进行数据转换。对于缺失值和异常值，可以使用“替换缺失值”和“描述统计”中的箱线图进行分析和处理。 3️⃣ 描述性统计分析选择“分析”->“描述统计”->“频率”，可以生成变量的频率分布表。使用“描述”选项可以计算均值、方差、标准差等统计量。 4️⃣ 推断性统计分析 T检验：用于比较两个独立样本或配对样本的均值差异。方差分析（ANOVA）：用于比较三个或更多组间的均值差异。回归分析：用于探索自变量与因变量之间的线性关系。 5️⃣ 图形与可视化使用“图形”菜单可以创建各种图表，如条形图、散点图、直方图等。图表可以自定义标题、轴标签、颜色等属性。 6️⃣ 报告输出与保存分析结果可以输出到SPSS的查看器窗口，也可以导出为PDF、Word、Excel等格式。使用“文件”->“保存”或“另存为”选项保存数据文件和分析报告。 7️⃣ 高级功能与自定义 SPSS提供了丰富的高级功能，如聚类分析、因子分析、时间序列分析等。用户可以通过编写SPSS语法命令实现更复杂的数据分析和自动化任务。通过以上步骤，您可以充分利用SPSS进行各种数据分析，提升研究效率。

两周挑战单细胞分析D9：小白必看心得分享最近几天因为忙得不可开交，一直没来得及更新。今天终于有时间来汇报一下这两周的进度和心得。之前我已经把Linux和R的基础知识学了一遍，对转录组测序的基本流程也有了大概的了解。今天终于开始分析单细胞测序数据了，真是激动人心的一天！我一直在四五个学习资源之间疯狂切换，试图找到最适合自己的方法。首先，我浏览了公司给我的下机数据，发现他们包分析到细胞亚群注释，但具体的代码和阈值都不会给我。于是我决定从fastaq文件开始，自己动手做上游分析。之前我只知道cellranger可以做10x的上游分析，但今天才知道不同测序平台有自己的上游分析流程。比如我选择的BD平台，就应该用BD官方流程来分析。我仔细看了公司给我的表达矩阵等文件，发现他们确实是用BD官方流程。为了确认这个流程里的参数设置是否影响结果，我在BD测序官网找到了该流程的用户手册，发现里面并不涉及主观的参数设置，说明我可以放心使用这个流程出来的表达矩阵。于是上游分析就可以省略了。接下来就是下游分析了。首先要了解你选择的测序平台上游分析出来的文件格式和类型，一般都是mtx等三个文件。然后就可以直接匹配上大多数单细胞课程里讲解的用各个R包的下游分析，跟着流程一步步走。今天的心得体会： 1️⃣ 一定要对自己使用的测序平台有深入的了解。小白最好确保公司下机结果出到表达矩阵，不然自己做上游分析需要根据不同平台跑不同的流程，难度直接拉满。而且要知道各个单细胞平台的优势和正常结果，比如BD平台免疫细胞亚群中如果没有中性粒细胞就不正常等。 2️⃣ 对于一个内容要选择多个学习资源。比如我看的生信技能树的视频，很多例子实际都是针对10x或者smartseq，不太适用于我。我就去BD官网找他们自己出的分析流程来看，一边看一边比对。上游分析的详细流程如果你赶时间可以选择略过，直接从表达矩阵之后的下游分析开始看，但也要知道上游分析的基本流程。 3️⃣ 单细胞测序的核心是需求导向。在做单细胞测序前，心里就应该有一个大致规划，要重点放在什么细胞亚群上，要有什么结果。因为单细胞测序分析的各种参数选择都很主观，所以要熟悉自己的样本和需求。希望这些心得能对大家有所帮助！加油！𐟒ꀀ

如何制定和执行企业战略？五步搞定！在企业运营中，战略规划到执行的流程可以细分为以下五个步骤：战略洞察 𐟕𕯸‍♂️ 首先，你需要进行市场调研和数据分析，收集行业和竞争对手的信息。然后，识别机会和威胁，分析企业的优势和劣势。这一步是确定年度指导方针的关键输入之一，产出包括“行业研究扫描”和“可行性分析报告”。战略规划 𐟓Š 接下来，制定企业的长远目标和愿景，分析内外部环境，确定核心竞争力和资源。这一步的核心产出是年度战略指导方针和重要流程规划。战略解码 𐟔 将战略规划（SP）细化到行动规划（BP），产出是年度业务规划和OKR/KPI。战略执行与监控 𐟚€ 制定详细的执行计划，并分配责任。定期（如按季度）召开经营会议，对关键绩效指标进行监控，确保战略目标的实现，并分析、解决问题。这一步的产出是问题复盘和行动计划。绩效评估与战略调整 𐟓Š 如果市场结果未达到预期，需要通过战略复盘进行调整。即使结果匹配，也需要通过复盘进行迭代，以应对市场变化和新的挑战。这一步的产出是绩效评定和新一年的KPI/OKR。这个流程确保了从战略规划到执行的每一步都紧密相连，每一步的输出都为下一步提供输入，形成一个闭环，以实现企业的战略目标。战略岗位的工作是动态的，需要不断地适应外部环境的变化，同时也需要内部的灵活性和适应性。你需要具备分析能力、前瞻性思维、领导力和出色的沟通技巧。（说人话就是：要你眼观六路，耳听八方，还得有带领团队披荆斩棘的能力哦~）

留学生必备：BA手册助力直通BMO面试先来给那些对Business Analyst（商业分析师）还不太了解的小伙伴们科普一下：BA其实就是通过数据分析，为企业提供决策支持和业务优化建议的专家。 𐟒š 如果你现在正想入门BA，但还不知道从哪儿开始，那你一定要看看这本由国际商业分析师协会出版的《Business Analyst's Handbook》。这本书可是业界公认的第一本专门为BA从业者设计的参考手册，甚至可以直接拿来当求职面试的工具书哦！ 𐟧ᠤ𙦤𘭨獵𛆤𛋧𛍤𚆂A的两种类型：Data BA和IT BA，并解释了它们的区别。这样你在求职初期就能明确自己感兴趣的方向。 ✅ Data BA：主要任务是了解企业目前遇到的问题，基于数据辅助企业进行决策。你需要用SQL抓取数据，用Excel分析数据，从数据中找到问题的根源。 ✅ IT BA：需要对业务流程和企业使用的系统非常熟悉，是业务部门和IT部门之间的桥梁。通过调查和分析企业的情况，找到改善商业系统的方法，这对沟通能力的要求可是很高的哦！

大数据分析师证书报考全流程，轻松拿证！大数据时代，数据分析师就是那个在数据海洋中航行的导航员！他们用统计学和计算机科学的技能，去挖掘那些隐藏在数据中的宝藏，为企业决策提供科学的依据。在这个数据为王的时代，大数据分析师可是推动行业变革的关键人物！如何报考？选择正规授权的第三方机构进行报考。咨询考试注意事项，提交相关资料。交费报名，准备考试。考试及格，就能拿到大数据分析师证书啦！考试形式及题型考试形式：线上或线下笔试，部分还包含实操考核。题型：选择题、填空题、案例分析、编程题（针对技术型考试），全面考察你的理论知识和实操能力。证书的用途职场敲门砖：提升求职竞争力，快速融入数据驱动型企业。能力认证：证明你在大数据领域的专业技能与知识。升职加薪：助力职业晋升，享受更高薪资待遇。适合人群数据科学、统计学、计算机等相关专业的学生。对现有工作不满，希望转型大数据领域的职场人。对数据分析有浓厚兴趣，希望深入学习的爱好者。企业中从事数据收集、处理、分析工作的员工。就业方向数据分析师：负责数据收集、清洗、分析及报告。数据科学家：深入研究数据模型，解决复杂业务问题。数据产品经理：结合业务需求，设计数据产品。 AI/机器学习工程师：利用大数据构建智能系统。总结无论你是想提升自己的竞争力，还是希望在大数据领域有所作为，大数据分析师证书都是一个不错的选择。只要你努力备考，相信你一定能顺利拿到证书，开启职业生涯的新篇章！𐟚€

1分钟搞懂CRM客户管理系统是什么嘿，朋友们！今天咱们来聊聊CRM客户管理系统，这可是个让企业头疼又心动的玩意儿。简单来说，CRM不仅仅是一个软件工具，它更是一种管理策略。那它到底能帮企业解决哪些问题呢？让我来给你们捋一捋。销售流程自动化，效率翻倍 𐟚€ 首先，CRM能帮你自动化销售流程，提升团队的工作效率。想象一下，你的销售团队每天都在忙着跟进客户、处理订单，如果有个系统能帮他们自动处理这些琐碎事务，那他们的时间就能腾出来做更有价值的事情了。市场趋势分析，精准营销 𐟎…𖦬᯼ŒCRM还能帮你分析市场趋势，制定更精准的营销策略。通过数据分析，你能知道哪些客户对你的产品最感兴趣，哪些渠道最能带来新客户。这样一来，你的营销活动就能更有针对性，效果也会更好。客户信息管理，不漏掉任何一个细节 𐟓‹ 再来说说客户信息管理。CRM能帮你自动导入客户线索，管理客户信息。这样一来，你就不用担心会遗漏任何重要细节了。比如说，某个客户之前咨询过某款产品，但一直没下单，通过CRM系统，你能及时提醒销售团队去跟进这个客户。客户生命周期管理，赢得信任 𐟒𜊦œ€后，CRM还能帮你管理客户生命周期，进行客户跟进提醒。这样一来，你就能更好地赢得客户的信任，促成订单。比如说，某个客户购买了你的产品后一直没再用过，通过CRM系统，你能及时提醒客户去复购或者续费。如何选择合适的CRM系统？ 𐟤” 市面上的CRM产品多得让人眼花缭乱，怎么选才合适呢？其实很简单，关键是要看你的业务需求。你可以从产品、服务和背景三个方面进行考量。比如说，有些CRM系统特别适合初创企业，有些则更适合大型企业。功能亮点 𐟌Ÿ 客户管理模块：线索管理、客户信息管理、跟进提醒、商机流转等等。公海客户功能让资源活起来，商机及时流转，还有客户遗忘提醒，再忙也不错过客户。数据筛选与权限管理：销售简报、合同金额、目标完成情况、数据汇总、销售漏斗等等，能让管理人员清楚知道销售进度。商业数据模块：多维数据分析报表、合同数据分析、员工绩效排行榜等等，一眼看清团队销售情况。工单与项目管理：上下游部门协同合作。进销存功能：订单、库存管理得井然有序。系统管理功能：员工管理、客户管理、数据统计、OA审批等功能，让CRM系统更个性和灵活。总结 𐟒ꊦ€𛤹‹，CRM系统以客户管理为中心，提供数智化营销管理平台，解决内部管理难题，助力企业实现数字化、规范化、精细化管理，推动业务持续增长。无论你是初创企业还是大型企业，这款CRM系统都是你的客户关系管理解决方案！希望这篇文章能帮你一分钟搞懂CRM客户管理系统是什么！如果你还有其他问题或者需要更多信息，欢迎随时留言哦！

专栏内容推荐

942 x 856 · jpeg
数据分析第3篇｜数据分析入门：2个简单案例，带你掌握数据分析流程 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
873 x 676 · jpeg
数据分析步骤及主要事项 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1920 x 1080 · jpeg
案例理解-数据分析可视化流程-Power BI数据可视化实战图文教程- 虎课网
素材来自:huke88.com

1055 x 684 · png
数据分析概述_数据分析_Quick BI-阿里云
素材来自:help.aliyun.com
883 x 394 · jpeg
一张图带你了解数据分析完整流程 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

750 x 385 · png
数据流程图怎么画？4步教你轻松搞定数据流程图
素材来自:liuchengtu.com

600 x 1068 · jpeg
数据分析基本过程的整理 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
554 x 423 · jpeg
数据分析的6大步骤 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 422 · jpeg
20张高清数据分析思维导图(建议收藏) - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1248 x 1011 · jpeg
如何撰写数据分析报告？_数据分析报告编写流程-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
720 x 469 · jpeg
3大数据分析板块，6个数据分析模型，帮你快速搞懂数据分析流程 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1448 x 685 · jpeg
数据分析流程和特征工程 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1280 x 582 · jpeg
数据分析步骤及常用方法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

3685 x 2456 · jpeg
数据分析之——数据可视化的展示 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1000 x 994 · gif
数据分析方法与流程
素材来自:xjishu.com

1690 x 1220 · jpeg
埃森哲大数据分析方法-part2：数据分析标准流程 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1748 x 606 · jpeg
如何进行数据分析（分析思维） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

536 x 482 · jpeg
什么是数据分析？数据分析的流程步骤 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 551 · jpeg
数据分析：大数据处理的基本流程（三） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 703 · jpeg
Python做数据分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
898 x 690 · jpeg
大数据概论 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

794 x 462 · png
云生数据与地坛医院组织交流分享——《高通量测序技术及数据分析》 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
747 x 449 · png
你真的懂数据分析吗？一文读懂数据分析的流程、基本方法和实践-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com