数据分析的完整工作流程

数据科学是包括研究数据理论、数据处理及数据管理等知识的一门系统科学。数据科学的核心工作是数据分析，即面向具体应用需求，进行原始数据收集、信息准备、模式分析并形成关键知识、创造价值的活动。

数据分析的关键步骤包括提出分析目标，获取数据集，对该数据集进行探索发现整体特性，使用统计、机器学习或数据挖掘技术进行数据实验，发现数据规律，将数据可视化，构建数据产品。完整的数据分析主要包括五大步骤，依次为:问题描述、数据准备、数据探索、预测建模、结果可视化。

1.问题描述

问题描述需要首先明确数据分析的目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果没有指导意义。数据科学不是因为有了数据，就针对数据进行分析，而是有需要解决的问题，才对应地搜集数据、分析数据。基于专业背景，界定问题，明确数据分析的目标和需求是数据分析项目成败的关键所在。

明确分析目的后，需要对思路进行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干个不同的分析要点，也就是说要达到这个目的该如何具体开展数据分析?需要从哪几个角度进行分析?采用哪些分析指标?采用哪些逻辑思维?运用哪些理论依据?

明确数据分析目的以及确定分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，它可以为数据准备提供清晰的指引方向。

2.数据准备

数据准备包括数据获取、数据清洗、数据标准化，最终转化为可供分析的数据。面向问题需求，可以从多种渠道采集到相关数据，然后按照业务逻辑将这些形式各异的数据组织为格式化的数据，去掉其中的冗余数据、无效数据，补充缺失数据。(www.xing528.com)

3.数据探索

数据探索主要采用统计或图形化的形式来考察数据，观察数据的统计特性，数据成员之间的关联、模式等。数据探索过程中如果发现数据含有重复值、缺失值或异常值，需要返回重新进行数据清洗。

4.预测建模

根据分析目标，通过机器学习或统计方法，从数据中建立问题描述模型。建立模型应尝试多种算法，每种算法都有相对适用的数据集，需要根据数据探索阶段获得的数据集特性来选择。因此，这个阶段另一个重要任务就是对生成的模型进行评估，尝试多种算法及各种参数设置，从而获得特定问题的相对最优解答。

5.结果可视化

通过数据分析，隐藏在数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，整理分析结果，展示并将分析结果保存在应用系统中。展示的形式有多种，如饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等。这些结果被粘贴到各种报告中，或者发布到Web应用系统、移动应用的页面上，形成数据产品。多数情况下，人们更愿意接受图形这种数据展现方式，因为它能更加有效、直观地传递出分析师所要表达的观点。

数据科学工作流程的每个环节都需要发挥领域知识的作用，指导分析过程走向正确的方向。