数据分析过程不包括什么，数据分析数据抽取数据加载数据转换哪个不是etl的过程问

来源：整理时间：2024-09-13 08:26:03 编辑：问船数据网手机版

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1，数据分析数据抽取数据加载数据转换哪个不是etl的过程问
2，数据分析模型开发过程中不包含
3，数据分析和数据收集之间是什么依赖关系
4，数据分析一般不包括什么阶段
5，如何进行数据分析
6，数据流程分析的包括的内容

1，数据分析数据抽取数据加载数据转换哪个不是etl的过程问

百度百科的ETL词条：ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。显然数据分析不属于etl的范畴。希望我的回答可以帮到你

数据分析数据抽取数据加载数据转换哪个不是etl的过程问

2，数据分析模型开发过程中不包含

面向对象系统设计阶段不包括功能模型。大数据的好处大家都知道，说白了就是大数据可以为公司的未来提供发展方向。利用大数据就离不开数据分析。而数据分析一般都要用一定的步骤，数据分析步骤主要包括4个既相对独立又互有联系的过程，分别是：设计数据分析方案、数据收集、数据处理及展现、数据分析4个步骤。基本介绍数据建模是一种用于定义和分析数据的要求和其需要的相应支持的信息系统的过程。因此，数据建模的过程中，涉及到的专业数据建模工作，与企业的利益和用户的信息系统密切相关。从需求到实际的数据库，有三种不同的类型。用于信息系统的数据模型作为一个概念数据模型，本质上是一组记录数据要求的最初的规范技术。数据首先用于讨论适合企业的最初要求，然后被转变为一个逻辑数据模型，该模型可以在数据库中的数据结构概念模型中实现。

数据分析模型开发过程中不包含

3，数据分析和数据收集之间是什么依赖关系

近年来，随着技术的进步、互联网速度提升、移动互联网更新换代、硬件技术不断发展、数据采集技术、存储技术、处理技术得到长足的发展，使我们不断加深了对数据分析的需求。但数据分析本身并不是目标，目标是使业务能够做出更好的决策。如何做好数据分析，简单来说，只需5步。第一步：明确分析的目标和框架对一个分析项目，数据分析师应该明确业务目标是什么，初步选定哪些变量作为研究对象，从而为收集数据、分析数据提供清晰的目标，避免无意义的数据分析。同时对项目进行简单的评估，即时调整项目，构建出分析的思路与整体的框架。第二步：数据收集有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。作为数据分析师，需要对收集数据的内容、渠道、方法进行规划。1) 将识别的需求转化为具体的需求，明确研究的变量需要哪些数据。2) 明确数据的来源渠道，数据的渠道主要有三种，一种是从公司系统数据库直接导出，另一种是通过网络爬虫软件（如火车头、集搜客GooSeeker）从网上抓取数据，也可以直接通过问卷的形式来收集数据。第三步：数据处理数据分析的中最重要的一步是提高数据质量，最好的数据值分析如果有垃圾数据将会产生错误结果和误导。因此，对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，数据处理包括数据清洗、数据转化等处理方法。第四步：数据分析数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，通过数据建立模型，进而为商业提供决策参考。到了这一阶段，为了驾驭数据、展开数据分析，需要涉及到工具与分析软件的使用。要熟悉数据分析的方法，首先需要良好的统计基础，了解像方差、抽样、回归、聚类分析、判别分析、因子分析等数据分析方法的原理以及使用，才能灵活的根据业务目标以及已有数据来选择分析的方法。其次掌握几种常用的数据分析软件，如较基础的Excel、SPSS,或SAS、R等较高级的分析软件，保证分析工作的高效进行。第五步：撰写分析报告一份好的数据分析报告很重要，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，好的分析报告应该有以下一些要点：1) 要有一个好的框架，层次明了，让读者一目了然。2) 每个分析都有结论，而且结论一定要明确。3) 分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论。4) 数据分析报告尽量图表化。5) 好的分析报告一定要有解决方案和建议方案。

没有数据采集就没有数据，没有数据就没有数据分析再看看别人怎么说的。

数据分析和数据收集之间是什么依赖关系

4，数据分析一般不包括什么阶段

据分析通常包括几个阶段：提出／发现问题——获取并清洗数据——建模——调整优化——输出结论。第一个阶段是数据报表统计阶段。第二阶段是统计学发展的阶段，统计学，statistics，顾名思义，是关于state，也即关于国家和社会经济及人口的学科，这个阶段是以1663年英国约翰·格伦特写的《基于死亡档案及相应指数所形成的自然和政治观察》作为代表。第三阶段是结构化数据的高级分析阶段（也称数据挖掘阶段），这个阶段数据分析最大特点是能够通过数据挖掘技术进行个体客户的潜在需求预测从而支撑企业的个性化营销决策，这个阶段对应的也是精确营销精确管理理念在企业真正落地的阶段。第四阶段即为现在的，所谓的大数据分析阶段，由于机器学习、深度学习、加强学习、自然语言处理等人工智能技术的发展以及计算能力的突飞猛进，人们能够对互联网、物联网上的大量非结构化数据，也即文本、图像、视频等信息进行处理和分析，随着人工智能技术的进一步发展成熟，大数据阶段也将进一步发展深化。

5，如何进行数据分析

去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第二，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了。第四，分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；第五，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；第八，好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的。第九，好的分析一定要基于可靠的数据源，收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报，最后才在收集的正确数据基础上做分析，一切都是为了找到正确的结论。第十，不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了。

数据收集第一手数据：主要指可直接获取的数据;第二手数据：指经过加工整理后得到的数据数据处理目的：从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据数据分析数据挖掘：一种高级的数据分析方法。主要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联、预测数据展现常用数据图：饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图报告撰写有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然，需要有明确的结论，有建议或解决方案而本题讲的主要是excel作为工具进行数据分析。其他的spss statistics等暂且不提。1、数据收集阶段：这个阶段可以参考这个问题：国内外有哪些比较权威的统计数据网站？ - 互联网，格各位知友都很热心。2、数据处理阶段：这个时候要用到excel了。首先要对数据进行一次大清洗！将多余重复的数据筛选清除，将缺失数据补充完整，将错误数据纠正或删除。这个时候要用到一系列函数：数据重复【（countif函数），删除重复项】缺失数据【if and or 嵌套函数等】数据抽样【left，right，concatenate(文本1，文本2....)，vlookup】数据计算【average、sum、max、min，date，if】数据分组【vlookup函数，采用近似匹配，search函数】数据抽样【rand函数，rand()】以上只是一些简单的说明，具体问题需要根据需求进行分析。

6，数据流程分析的包括的内容

数据流程分析主要包括对信息的流动、变换、存贮等的分析。其目的是要发现和解决数据流动中的问题。这些问题有：数据流程不畅，前后数据不匹配，数据处理过程不合理等等。问题产生的原因有的是属于现行管理混乱，数据处理流程本身有问题，有的也可能是我们调查了解数据流程有误或作图有误。调查的目的就是要尽量地暴露系统存在的问题，并找出加以解决的方法。

数据流程分析：是把数据在组织（或原系统）内部的流动情况抽象地独立出来，舍去了具体组织机构、信息载体、处理工作、物资、材料等，单从数据流动过程来考查实际业务的数据处理模式。主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。

数据来源：数据分析的对象是数据，数据从哪来?数据本身的准确性从根本上影响着分析结果的有效性，所以确保有效、靠谱的数据来源至关重要。本人认为数据来源无非以下三种：a.自有数据分析系统——公司自有的数据是最源质化的数据，也是最可靠、最全面的。一般而言，有条件的情况下都是以内部数据为准;当然，创业型的微型公司大多都直接数据库导出数据，还是要依赖产品经理二次加工的。b.定量/定性调研——没有全面的数据咋办?或者说想要分析的数据无法统计?那么，拿起电话、走上街头、发放问卷都不失为一种可行的办法。定量数据排斥主管因素，定性数据吸纳主管因素。事实上，定性数据存在诸多不确定性，但也存在一个其他数据指标不具备的优势——那是与真实用户交流所得，有血有肉。c.专业调研机构——知名调研机构，比如：艾瑞咨询、百度统计、易观智库、199IT-互联网数据中心。一般而言，权威结构统计调研的数据还是具有极强的参考性的，但也不能完全免于主观因素。数据分析：单纯的数据并不能为给我们带来太多结论性的东西，还是要借助一定的方法和手段将数据变得更加生动和有意义。a.集成开发数据分析系统——将所需的数据指标以技术手段直接设计成产品功能，可以定期定量地直接生成导出BI报表。b.手动数据加工——面对元数据而不是现成的结论性数据，产品经理只能亲自操刀借助EXCEL各种函数。面对海量数据，心态很重要!c.委托分析机构——有钱、任性、够叼，请人分析。如果事事都依靠别人，那么产品经理就瞬间失去价值了...分析方法：有效的数据分析方法能够深度挖掘数据的价值，精益数据分析中大致介绍以下三种分析方法。a.市场细分(Segmentation)——市场细分就是一群拥有某种共同特征的划为一个样本，市场细分不尽可以应用于互联网产品，对任何行业、任何形式的产品都具有积极的参考意义。b.同期群分析(Coghort Analysis)——比较相似群体随时间的变化，同期群分析给我们提供了一个全新的视角。能够观察处于生命周期不同阶段用户的行为模式，而非忽略用户的行为的过程性。c.多变量测试(Multivariate Testing)——同时对多个因素进行分析，用统计学的方法剥离出单个影响要与结果中的某一项指标提升的关联性。同时改动产品的多个方面，看哪个与结果的相关性最大。