数据分析师的完整工作流程，成都大数据分析师培训(转载)

　　一个数据分析流程，应该包括以下几个方面，：

　　• 业务建模。

　　• 经验分析。

　　• 数据准备。

　　• 数据处理。

　　• 数据分析与展现。

　　• 专业报告。

　　• 持续验证与跟踪。

　　作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。

　　1. 数据采集

　　了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。

　　这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。

　　在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。

　　2.数据存储

　　无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。

　　在数据存储阶段，数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程，最核心的因素是在原始数据基础上经过哪些加工处理，最后得到了怎样的数据。

　　*.数据提取

　　数据提取是将数据取出的过程，数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。

　　在数据提取阶段，数据分析师首先需要具备数据提取能力。其次是理解业务需求的能力。

　　4.数据挖掘

　　数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键，以下是算法选择的基本原则：

　　• 没有最好的算法，只有最适合的算法，算法选择的原则是兼具准确性、可操作性、可理解性、可应用性。

　　• 没有一种算法能解决所有问题，但精通一门算法可以解决很多问题。

　　• 挖掘算法最难的是算法调优，同一种算法在不同场景下的参数设定相同，实践是获得调优经验的重要途径。

　　*.数据分析

　　数据分析相对于数据挖掘更多的是偏向业务应用和解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义，如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中便于业务理解和实施是关键。 成都加米谷大数据培训机构，大数据开发、数据分析与挖掘，年前报名（年后学习），预报名特别优惠进行中，详情见官网！

　　6.数据展现

　　数据展现即数据可视化的部分，数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。数据展现除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际需求和场景而定。

　　*.数据应用

　　数据应用是数据具有落地价值的直接体现，这个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。转自头条号：Spark大数据开发