数据分析的三个主要步骤

步骤
描述
1. 数据准备
收集、清理和转换数据以使其适合分析。
2. 数据探索
使用可视化和统计方法探索数据并识别模式和趋势。
3. 数据建模
使用机器学习或统计方法创建模型以预测结果或揭示与目标变量相关联的特征。

专业角度介绍:
1. 数据准备
从各种来源收集数据，包括数据库、传感器和文本文件。
清理数据以删除重复项、异常值和缺失值。
将数据转换为一致的格式，以便于分析。
2. 数据探索
使用直方图、图表和散点图可视化数据。
使用统计摘要和相关性分析了解数据的分布和趋势。
识别模式、异常值和潜在的洞察。
3. 数据建模
根据业务目标确定适当的建模技术（例如，回归、分类或聚类）。
划分数据为训练集和测试集。
训练模型并在测试集上对其进行验证。
调整模型以改善性能并确保准确性和鲁棒性。