數據分析一般包括哪些內容？

數據分析是一個比較大的框架。從字面上講，就是從數據中提取有用的規則或邏輯。

工作中數據分析的功能主要分為以下六個步驟:

數據收集

數據清理

數據存儲

指數計算

數據的統計分析和建模

數據可視化

第一步是數據收集:當我們的數據還沒有形成一個具體的系統的時候，或者當我們的業務正在進行時，我們需要通過各種渠道獲取數據。數據采集的方法有很多種，包括程序自動采集(數據嵌入點、網絡爬蟲、ERP或CRM系統自動生成等。)、人工統計(Excel統計)、從第三方網站提取(通過公共數據網站、API等下載。)，等等。方法的選擇遵循商業形式。

第二步是數據清洗:采集的數據是臟數據，需要進行清洗，即取其精華，去其糟粕，這樣數據才能正常使用。這一步的操作主要使用正則表達式進行數據清理。采集的數據有各種格式，需要轉碼成特定的格式并編碼。

第三步:數據存儲:作為公司s數據越來越大，互聯網時代已經從IT變成了DT。現在各個公司的業務數據都是幾何級增長，所以在存儲數據的時候肯定不能再用以前那個用紙筆記錄的時代了。目前數據量不大的公司一般都是用Excel文件進行數據存儲。許多公司也使用數據庫產品進行數據存儲。市場上也有很多性能不錯的數據庫產品，如Oracle、MySQL、SqlServer等。現在針對大數據也有相應的蜂巢數據倉庫產品。這些產品非常容易使用，其中一些是開源產品。就我司而言，之前使用的Oracle、MySQL、SqlServer的數據庫，由于業務線的調整，已經將數據從單一數據庫改為蜂巢式數據倉庫存儲，更方便技術、業務、分析師等角色提取數據。

第四步是指標計算:在進行指標計算之前，數據分析師需要建立當前部門的KPI指標，對應的是業務部門不同業務場景的好的或壞的數據和規則的反饋。這一步復雜而持續，可能會貫穿整個數據分析生涯。什么是指標？指標是衡量目標的方法，如商品管理中常用的存貨周轉率、毛利率，運營中經常見到的路徑轉換，營銷中經常見到的ROI等。相應的指標反映了不同業務場景的質量。隨著業務和企業階段的變化，指標總是會變化的。

第五步是數據的統計分析和建模:這個環節是整個數據分析過程中最有趣的一個，沒有之一。與上一個鏈接相比，在這里，你會面臨各種挑戰。什么假設檢驗，什么線性回歸，什么特征工程，什么貝葉斯等等。都會遇到。在這里你會看到各種數據背后的邏輯，以及數據產生的價值。而且在數據分析的過程中，你可能會遇到數據清洗過程的第二步，處理缺失值，處理異常值等等。

第六步是數據可視化:即數據呈現，需要將第五步統計分析建模的結果以圖形的形式反映出來。俗話說，文字不如表格，表格不像圖片。Tableau、PowerBI、finebi、PPT等數據可視化產品在市場上應用廣泛。其中，前三種主要是交互形式，即在線存儲的報告，而PPT主要是以報告的形式呈現。

目前的數據分析按照功能可以簡單的分為幾個方向:

業務數據分析師

數據挖掘工程師

大數據開發工程師

以上職位在現在的招聘時間里比較常見，之前每個職位都不一樣。業務數據分析師主要面向業務，將數據應用于企業決策。主要工具有Python，R，Excel，SPSS，tableau，PowerBI等。數據挖掘工程師更注重技術方向，主要是反欺詐、垃圾郵件識別等數據應用，主要工具有Python、Java、C、C等。大數據開發工程師主要負責搭建數據平臺，開發適合公司的數據平臺；;的數據流通過使用hadoop、hive、spark、Python、Java、C、C等工具。數據分析是目前為止比較新的崗位，所以大部分人都在不斷學習和提高。

以上是我的一些拙見。如有不足，歡迎補充交流。

數據可視化的應用？

數據可視化軟件有FineBI、D3、阿里DataV。

FineBI提供企業級銷售數據分析解決方案，可以掌握企業銷售目標、銷售活動等一系列數據，用戶可以根據自己的需求輕松實現數據處理。

2.D3

D3.js是根據實際數據操作文本文檔的Javascript庫，D3是可視化數據工具，適用于大中型數據集和交互式動畫。

3.阿里數據電視

DataV數據可視化是一個使用可視化應用程序來分析和顯示復雜數據的產品。DataV支持繪制各種基礎圖表，接入ECharts、AntV-G2等第三方圖表庫，即使沒有設計師也能構建高水平的可視化應用。