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数据是21个国家中最宝贵的资源世纪。在各行各业,世界顶级公司都在调整自己的商业模式,以收集和分析更多的数据。各国政府和民间机构也在效仿。联合国秘书长António古特雷斯称准确数据“是良好政策和决策的命脉。”

如今,数据影响着方方面面,从我们的电影推荐到我们的医疗,从网络广告到减贫倡议。在过去两年中产生了更多的数据比人类历史上前几年的总和还要多。但这里有一个令人震惊的统计数据。据估计,世界上只有0.5%的数据经过了分析。

用熊猫和蟒蛇进行数据分析

最近更新于2021年1月

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使用Python强大的pandas库快速轻松地分析数据!所有数据集包括-初学者欢迎!|由鲍里斯Paskhaver

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的能力一起工作在现代世界,数据正成为一项至关重要的技能。但是数据分析到底是什么,我们该如何开始呢?在本文中,我们将探讨所有细节。

什么是数据分析?

意义不同公司、不同团队、甚至不同项目的“数据分析”可能有所不同。最好是考虑一下目的的数据分析。

数据分析的目标是从数据集中提取关键见解。数据分析师的目标是发现有用的信息,帮助利益相关者做出明智的决策。这不仅仅是计算数字。数据分析要找到故事在数据中,底层趋势,隐藏消息。最好的数据分析师甚至可能看起来像算命先生,他们利用现有的数据来预测未来。

它可能声音具有挑战性,但数据分析远没有看起来那么复杂!我们大多数人每天都像数据分析师一样思考。例如,我们可以:

在这些情况下,我们会用我们过去和现在的观察来影响我们未来的行为。数据分析寻求同样的结果。

有哪些类型的数据?

有很多不同的类型的数据。一些常见的例子包括:

数据类型分为两大类:定量定性。定量数据涉及数字测量。定性数据描述了特征特征

想象一下,我们正在分析一个美国售出房屋的数据集。定量数据的例子可能包括售价、卧室数量或面积。定性数据的例子可能包括房子的地址、挂牌经纪人或类型(例如,牧场或殖民地)。

数据分析的过程

数据分析过程从查询开始。你想知道什么?哪些信息对你或业务部门做出决定有帮助?需要获取哪些数据?你是否有现成的数据收集来提供答案?

收集数据之后,下一步是提取它来自它的源头。数据分析师可能会查询数据库以提取相关的信息表。存储数据的文件类型多种多样,包括CSV(逗号分隔值)、JSON (JavaScript对象表示法)和HDF(层次化数据格式)。

原始数据以原始格式描述数据,即在操作数据之前存储数据的方式。原始数据通常带有缺陷,分析师需要在分析之前修复这些缺陷。例如:

清理数据的过程被称为数据纠葛或数据munging。

清理完数据后,我们对数据集应用一系列操作。每一步的目标都是更接近原始业务查询的答案。数据分析有点像侦探工作。随着时间的推移,熟练的分析师会构建一个动态的数据分析技术工具包,并学习正确的方法来解决手头的问题。一些日常操作的例子包括:


一旦分析师得出结论,最后一步就是将其呈现给利益相关者。可交付成果因任务而异。一个利益相关者可以要求一个确定的数字,例如一个计数或一个总数。另一个可能要求收集所有相关的数据点。第三个人可能喜欢看书面的总结。

用一张图片来描述一个想法往往比用一段文字更容易。数据的可视化表示在数据分析报告中很流行。一些常见的可视化方法包括条形图、饼图、散点图和直方图。

数据分析工具

所有技能级别的分析师都可以使用免费和商业数据分析工具。有些是为了速度和效率而优化的。其他人则关注用户体验和便利性。很少只有一个技术为一份工作。相反,数据分析师要学会选择最好的他们当前任务的工具。

Microsoft Excel是目前最流行的数据分析工具。据估计是这样安装在全球7.5亿台电脑上。类似的电子表格软件选项包括谷歌表和苹果数字。对于那些开始数据分析的人来说,Excel是一个很好的选择。与竞争对手相比,它的视觉界面需要更小的学习曲线。

一旦数据集开始在规模和复杂性上增长,它就成为了过渡到更强大的解决方案的最佳选择。其他数据分析工具包括:

这些工具为更高级的分析和其他好处(包括自动化)打开了大门。

随着公司和机构收集越来越多的数据,对数据分析师的需求预计将持续增长。幸运的是,学习数据分析的门槛比以往任何时候都低。许多深入的在线课程可用于广泛的技术范围。数据分析对于那些希望掌握一项在家庭和工作中都有用的全能技能的人来说是一项值得的投资。

页面最后更新:2020年7月

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