數(shù)據(jù)分析干貨滿滿！

時(shí)間：2022-10-28作者：安徽欣科云數(shù)據(jù)服務(wù)有限公司瀏覽：129

以幫助管理決策為目的，對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、整理、分析，HR分析和業(yè)務(wù)分析在技術(shù)上區(qū)別不大，主要差異在于分析思路和數(shù)據(jù)體量。
數(shù)據(jù)提取
包括數(shù)據(jù)源選擇（如篩選行為數(shù)據(jù)和特征數(shù)據(jù)）和抽樣選擇（一般不同的抽樣選擇帶來不同的分析效果）。
數(shù)據(jù)清洗
1. 缺失值處理：例如直接刪去，或者用某一數(shù)值補(bǔ)上（如插值法確定數(shù)值或者補(bǔ)上0）。
2. 異常值處理。
描述性統(tǒng)計(jì)
包括頻數(shù)分析、集中趨勢、離散趨勢、分布、各類統(tǒng)計(jì)圖表等。
一般的，描述性統(tǒng)計(jì)是下一步數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，也是判斷下一步數(shù)據(jù)處理**的標(biāo)準(zhǔn)之一。
數(shù)據(jù)分析
常見分析思路
1.  相關(guān)分析：包括單因素和多因素相關(guān)性分析，常用的方法有回歸分析和假設(shè)檢驗(yàn)。
2.  用戶分群：按照一定維度對于用戶進(jìn)行分群。
3.  轉(zhuǎn)化漏斗：如通過轉(zhuǎn)化率指標(biāo)尋找有待優(yōu)化的環(huán)節(jié)。
4.  A/B test。
建模
綜合評價(jià)模型：多用于較優(yōu)排序，如方案選擇問題。常見的模型有TOPSIS和AHP。
預(yù)測模型：應(yīng)用實(shí)例如信用風(fēng)險(xiǎn)評分。過程包括數(shù)據(jù)處理、特征工程和模型選擇及調(diào)參。
A. 數(shù)據(jù)處理：包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（歸一化處理消除量綱導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不可比問題）、數(shù)據(jù)離散化。
B. 特征工程：包括變量選擇、變量組合/分解?？梢酝ㄟ^相關(guān)性分析、機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算變量貢獻(xiàn)度等判斷某一變量是否對模型有影響進(jìn)行變量選擇；通過變量組合/分解可能使得變換后的變量顯著影響模型。
C. 模型選擇，調(diào)參：常見模型有SVM、隨機(jī)森林等，應(yīng)根據(jù)不同應(yīng)用場景靈活選擇。
自然語言處理
常用方法為將文本轉(zhuǎn)化為向量進(jìn)行處理，經(jīng)常會用到的有關(guān)鍵詞提取和情感分析。
可視化
數(shù)據(jù)分析也是產(chǎn)品，如dashboard、關(guān)鍵指標(biāo)、數(shù)據(jù)預(yù)警等的展示。
主要使用的工具是Tableau。



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• 詞條

  詞條說明

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