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BI大数据之数据分析

发布日期:2022-05-13 09:22:01 作者:多测师 浏览次数:

  ·数据分析是什么?

  · 数据分析的目的是什么?

  · 数据分析为什么在企业应用中体现得越来越重要?

  今天的文章主要讲解数据分析与可视化的相关步骤以及每个步骤需要用到的 Python 库,给正在从事数据分析或者学习数据分析的同学提供工作或者学习思路。

  小编也正在学习的路上,如有不妥的地方希望大家多多指正,咱们一起前进。

  什么是数据分析

  数据分析指用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

  其中数据也称为观测值,是实验、测量、观察、调查等的结果。

BI大数据之数据分析

  数据分析的目的

  数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来,从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中,数据分析可帮助人们做出判断,以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。

  数据分析步骤

  数据分析通常包括前期准备、数据爬取、数据预处理、数据分析、可视化绘图及分析评估六个步骤:

  · 前期准备。在获取数据之前,先要决定本次数据分析的目标,这些目标需要进行大量的数据收集和前期准备,判断整个实验是否能向着正确的方向前进。

  · 数据抓取。读者可以利用Python爬取所需的数据集,定义相关的特征,采用前文讲述的爬虫知识进行爬取。也可以针对常见的数据集进行简单的数据分析。

  · 数据预处理。如果想要提高数据质量,纠正错误数据或处理缺失值,就需要进行数据预处理操作,包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等。

  · 数据分析。读者根据所研究的内容,构建合理的算法模型,训练模型并预测业务结构。

  · 可视化绘图。经过数据分析后的数据通常需要进行可视化绘图操作,包括绘制散点图、拟合图形等,通过可视化操作让用户直观的感受数据分析的结果。

  · 数据分析产出报告。最后需要对数据分析结果进行评估,同时需要优化算法、优化结果,重复以前业务流程,从而更好利用数据的价值,造福整个社会。

  数据可视化

  数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关,所以数据可视化是体现数据分析最直观的表达,通过数据可视化能直接明了的展示数据分析的结果,它能清晰的表达数据分析结果信息。

  以最直观的方式将数据分析结果呈现给人们。

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