数据分析思路

这是一个关于数据分析思路的思维导图，讲述了数据分析思路的相关故事，如果你对数据分析思路的故事感兴趣，欢迎对该思维导图收藏和点赞~

数据分析思路

• 收集数据
  • 确定数据来源：例如通过调查问卷、网络爬虫等方式收集数据。
  • 设计数据采集方案：确定如何收集数据的方法和步骤，包括样本选择、数据存储等。
  • 数据清洗与预处理：对采集到的数据进行去噪、缺失值处理、异常值处理等。
• 数据整理与转换
  • 数据整合：从不同来源、不同格式的数据中整合出一个完整的数据集。
  • 数据转换：对数据进行格式转换，例如将文本数据转换成数字，以满足后续分析的需求。
  • 数据标准化：对数据进行标准化处理，消除不同变量之间的量纲差异。
• 数据探索与可视化
  • 数据描述性统计
    • 描述统计分析：对各个变量的统计特征进行计算和分析，例如平均值、中位数、标准差等。
    • 频率分布分析：统计各个取值的频数和频率，并进行可视化展示。
    • 相关性分析：通过计算相关系数或绘制散点图等方式分析变量之间的关联程度。
  • 数据可视化
    • 折线图与柱状图：用于展示变量随时间或类别的变化趋势与差异。
    • 散点图与气泡图：用于展示两个连续变量之间的关系，帮助发现数据中的模式与趋势。
    • 饼图与条形图：用于展示分类变量的比例关系，帮助比较不同类别的大小或比例。
• 数据分析与建模
  • 探索性数据分析
    • 利用统计方法分析各个变量之间的关系，并进行可视化展示。
    • 根据分析结果调整数据清洗和处理的策略，并对数据进行再次探索。
  • 建立分析模型
    • 根据问题的需求选择合适的分析模型，例如线性回归、决策树、聚类等。
    • 划分训练集与测试集：将数据划分为用于训练模型的数据和用于评估模型性能的数据。
    • 模型训练与评估：使用训练集对模型进行训练，并使用测试集评估模型的性能。
• 数据解释与报告
  • 解释分析结果
    • 解读模型参数与系数：分析模型中各个变量的重要性和影响程度。
    • 理解模型预测与推断：根据模型的预测结果进行实际问题的解释与推断。
  • 报告撰写与展示
    • 撰写数据分析报告：将整个数据分析过程、结果和解释写成一份报告。
    • 制作数据可视化展示：使用图表、图形等方式将数据分析结果可视化展示出来。
    • 演讲与讲解：根据报告内容进行演讲与讲解，向其他人员分享数据分析成果。