我們學(xué)習(xí)Python技術(shù)最大的一種用途就是數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析對(duì)于各大企業(yè)來(lái)說(shuō)是非常重要的，今天小編為大家介紹的Python培訓(xùn)教程就是如何做數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析流程是什么?來(lái)看看下面的詳細(xì)介紹。

　　Python培訓(xùn)分享：如何做數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析流程是什么?數(shù)據(jù)分析是基于商業(yè)目的，有目的地進(jìn)行收集、整理、加工和分析數(shù)據(jù)，提煉出有價(jià)值的信息的一個(gè)過(guò)程。整個(gè)過(guò)程大致可分為五個(gè)階段，具體如下圖所示。

　　關(guān)于圖中流程的相關(guān)說(shuō)明具體如下。

　　1. 明確目的和思路

　　在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，我們必須要搞清楚幾個(gè)問(wèn)題，比如數(shù)據(jù)對(duì)象是誰(shuí)?要解決什么業(yè)務(wù)問(wèn)題?并基于對(duì)項(xiàng)目的理解，整理出分析的框架和思路。例如，減少新客戶的流失、優(yōu)化活動(dòng)效果、提高客戶響應(yīng)率等。不同的項(xiàng)目對(duì)數(shù)據(jù)的要求是不一樣的，使用的分析手段也是不一樣的。

　　2. 數(shù)據(jù)收集

　　數(shù)據(jù)收集是按照確定的數(shù)據(jù)分析思路和框架內(nèi)容，有目的地收集、整合相關(guān)數(shù)據(jù)的一個(gè)過(guò)程，它是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。

　　3. 數(shù)據(jù)處理

　　數(shù)據(jù)處理是指對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、加工、整理，以便開(kāi)展數(shù)據(jù)分析，它是數(shù)據(jù)分析前必不可少的階段。這個(gè)過(guò)程是數(shù)據(jù)分析整個(gè)過(guò)程中是最耗時(shí)的，也在一定程度上保證了分析數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

　　4. 數(shù)據(jù)分析

　　數(shù)據(jù)分析是指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索、分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)劃，為商業(yè)提供決策參考。

　　到了這個(gè)階段，要想駕馭數(shù)據(jù)開(kāi)展數(shù)據(jù)分析，就要涉及到工具和方法的使用，其一是要熟悉常規(guī)數(shù)據(jù)分析方法及原理，其二是要熟悉專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件的使用，比如Pandas、Maltlab等，以便進(jìn)行一些專業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)建模等。

　　5. 數(shù)據(jù)展現(xiàn)

　　俗話說(shuō)：字不如表，表不如圖。通常情況下，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果都會(huì)通過(guò)圖表方式進(jìn)行展現(xiàn)，常用的圖表包括餅圖、折線圖、條形圖、散點(diǎn)圖等。借助圖表這種展現(xiàn)數(shù)據(jù)的手段，可以更加直觀地讓數(shù)據(jù)分析師表述想要呈現(xiàn)的信息、觀點(diǎn)和建議。

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