【数据分析之道】数据分析导读

专栏导读

✍ 作者简介：i阿极，CSDN Python领域新星创作者，专注于分享python领域知识。

✍ 本文录入于《数据分析之道》，本专栏针对大学生、初级数据分析工程师精心打造，对python基础知识点逐一击破，不断学习，提升自我。

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1、什么是数据分析？

什么是数据分析？从字面意思数据分析就是数据加分析。数据，我们可以通过观察、实验或计算得出结果。数据可以是文字、图像、声音等。

数据分析是利用数学、统计学理论与实践相结合的科学统计分析方法，对文本数据、数据库中的数据、收集的大量数据、网页抓取的数据进行分析，从中提取有价值的信息并形成结论进行展示的过程。
因此，数据分析就是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，对数据加以详细研究和概括总结的过程。

2、数据分析的应用

在实际工作中，无论从事哪种行业，什么岗位，从数据分析师、市场营销策划、销售运营、财务管理、客户服务、人力资源，到教育、金融等行业，数据分析都是基本功，不单单是一个职位，而是职场必备技能，能够掌握一定的数据分析技能必然是职场的加分项。

在互联网行业，通过数据分析可以根据客户意向进行商品推荐以及有针对性的投放广告等。
在医学方面，可以实现智能医疗、健康指数评估等。

在网络安全方面，可以通过数据分析建立一个潜在攻击性的分析模型，监测大量的网络访问数据与访问行为，可以快速地识别出可疑网络的访问，起到有效的防御作用。

在交通方面，可以根据交通状况数据与GPS定位系统有效地预测交通实时路况信息。

在通信方面，数据分析可以统计骚扰电话，进行骚扰电话的拦截与黑名单的设置。

‍♂️在个人生活方面，数据分析可以对个人生活习惯进行分类，为其提供更加周到的个性化服务。

3、数据分析的重要性

大数据与人工智能的时代到来，数据分析无处不在。数据分析可以帮助人们做出判断，以便采取适当的措施，创造价值，发现机遇，以及发现问题和预测。
有的读者可能听说过AlphaGo，击败了世界顶级围棋选手的智能机器人AlphaGo，AlphaGo背后的原理就是大数据分析。通过不停地进行机器训练与学习，AlphaGo在积累了海量数据后，逐渐掌握了大量围棋技巧，并凭借高速的计算能力击败了顶级围棋选手。机器学习便是模拟或实现人类的学习行为，以探寻大数据背后的规律。机器学习在某种程度上可以说是人工智能的核心。

2022年11月CahtGPT问世，第二年3月16号百度“文言一心”上线。"文心一言"是一款将现代语言转化为文言文的工具。用户可以在软件中输入现代语言的句子，并自动转化为文言文，增强了人们对传统文化的了解，也有助于文言文的传承与发扬。而"ChatGPT"则是一种基于大型神经网络的自然语言生成技术，可以模拟人类接收和产生语言。这一技术的应用，可以为聊天机器人、智能顾问等领域带来福音，也能进一步推动自然语言处理领域的发展。

总而言之，在新技术的帮助下，"文心一言"和"ChatGPT"都在推动语言和文化的发展。通过开发和应用这些技术，我们可以更好地借助一言一语传承文化，也可以促进人机交互和人类语言的自然交流。这些技术的创新和使用，有助于加强文化传承和深化人类交流，是未来人工智能和文化交流领域值得期待的发展方向。

数据分析如此重要，是因为数据的真实性，我们对真实数据的统计分析，就是对问题的思考和分析过程，这个过程中，我们会发现问题，并寻找解决问题的方法。

4、数据分析基本流程

数据分析基本流程：明确目的——收集数据——处理数据——分析数据——验证结果——数据展现——数据应用。

明确目标：而在数据分析方面，首先要花些时间搞清楚要分析什么，要达到什么样的结果，明确分析目的和思路后再考虑用哪种分析方法，然后进行数据处理和数据分析等后续工作。只有明确了分析目的，才能够找到适合的分析方法，也才能够有效地进行数据处理、数据分析和预测等后续工作，最终将得到的结论应用到实际中。

收集数据：数据的来源有很多，像我们熟悉的本文数据、数据库中的数据、网站数据以及公开的数据集等。那么，获取数据之前首先要知道如何获得，是下载、复制还是爬取等。
下面介绍几个常用的数据网站和获取数据的几种方式。

• Kaggle:主要是为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。
• GitHub：主要是为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。
• 天池：阿里旗下的数据科学竞赛平台。
• 中国统计信息网：国家统计局的官方网站，汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展的统计信息等。

处理数据：数据处理指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。是数据分析必不可少的阶段。

• 数据规约：减少数据规模
• 数据清洗：数据探索分析、重复数据处理、缺失数据处理、异常数据处理
• 数据加工：数据抽取、数据计算、数据分组、数据转换

分析数据：数据分析阶段，需要了解不同的方法使用场景和问题。通过数据分析可以将数据内部的关系和规律就会挖掘出来。一般情况下，数据可以通过表格或图表来展现，如条形图，折线图，散点图，柱状图等等。使用图标更加能直观、有效地传递出数据分析师的观点。

验证结果：通过数据分析我们会得到一些结果，但是这些结果只是数据的主观结果的体现，有些时候不一定完全准确，所以必须要进行验证。例如，数据分析结果显示某产品点击率非常高，但实际下载量平平，那么这种情况，不要轻易定论，这种产品受欢迎，而要进一步验证，找到真正影响点击率的原因，这样才能做出更好的决策。

数据展现：数据展现即数据可视化的部分，把数据分析结果展示给业务的过程。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，其中以图表的方式展现更清晰、更直观。

数据应用：数据分析的结果并不仅仅是把数据呈现出来，而更应该关注的是通过分析这些数据，后面可以做什么？如何将数据分析结果应用到实际业务中才是学习数据分析的重点。数据分析结果的应用是数据产生实际价值的直接体现，而这个过程需要具有数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。如果看了数据分析结果后并不知道做什么，那么这个数据分析就是失败的。

总结

本章主要介绍了什么是数据分析、数据分析的重点、数据分析的应用、数据分析的基本流程。重点需要理解常用的数据分析方法、数据分析的基本流程。

接下来的章节将围绕着Python的相关知识进行讲解。

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