如何通过 5 个步骤分析您的业务数据

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大数据就是大生意。我们社会的快速数字化导致了前所未有的数据增长。而且，随着虚拟现实、元宇宙、物联网 (IoT) 和 5G 等新技术和基础设施的出现，这种趋势未来可能会持续下去。因此，了解如何分析数据至关重要。 数据已成为21世纪经济中最宝贵的资产之一。政府、公司和个人利用数据来改进决策过程。这导致对合格专业人员处理和分析大量数据的巨大需求。 然而，许多公司仍然难以管理和理解数据。Splunk 的一项调查显示，企业收集的所有数据中有 55% 被视为“暗数据”，即企业在日常业务活动中收集但未使用的数据。虽然有时公司根本不知道数据的存在，但在大多数情况下，公司不会分析数据，因为他们缺乏合适的人才。 使用内部数据科学项目培训员工是解决数据科学家短缺问题的最佳策略之一。与普遍看法相反，您不需要统计学高级学位或计算机科学博士学位即可开始分析数据。市场为各种人群和情况提供了大量选择。

例如，在DataCamp，我们为个人和组织提供全面的数据培训。 在这篇文章中，我们将介绍数据分析过程。我们将提供一个简单的框架，即数据科学工作流程，以及您从原始数据转变为有价值的见解所需遵循的简单步骤。 如何使用数据科学工作流程分析数据 当数据专业人员开始涉及数据分析的新项目时，他们通常遵循五个步骤的过程。这就是我们所说的数  法国手机号码清单 据科学工作流程，您可以在下面看到其部分： 识别业务问题 收集和存储数据 清理并准备数据 分析数据 可视化和交流数据 数据科学工作流程 在以下部分中，我们将更详细地了解每个步骤。 虽然根据任务的不同，数据科学工作流程可能会有所不同，但每次启动新的数据项目时，坚持一致且定义明确的框架非常重要。它将帮助您计划、实施和优化您的工作。



确定业务问题 数据的好坏取决于您提出的问题。许多组织花费数百万美元从不同来源收集各种数据，但许多组织未能从中创造价值。事实是，无论您的公司拥有多少数据，或者部门中有多少数据科学家，只有在您确定了正确的业务问题后，数据才会成为游戏规则的改变者。 将数据转化为见解的第一步是定义一组明确的目标和问题。您可以在下面找到示例列表： 公司需要什么？ 我们要解决什么类型的问题？ 数据如何帮助解决问题或业务问题？ 需要什么类型的数据？ 我们将使用哪些编程语言和技术？ 我们在数据分析过程中将使用什么方法或技术？ 我们将如何衡量结果？ 数据任务将如何在团队之间共享？ 在数据科学工作流程的第一步结束时，您应该对如何继续进行有一个清晰且明确的想法。此大纲将帮助您驾驭数据的复杂性并实现您的目标。