Cómo hacer análisis de datos (una guía para todo el proceso desde la recopilación de datos hasta la presentación de resultados)
Primero, la recopilación de datos
La recopilación de datos es el primer y más crítico paso en el análisis de datos. Sólo recopilando datos precisos y completos los resultados de los análisis posteriores pueden ser fiables. Los siguientes son los pasos específicos para la recopilación de datos:
1. Borrar el objetivo de recopilación de datos
Antes de la recopilación de datos, es necesario aclarar cuál es el objeto de recopilación y qué datos se necesitan. ser recogido. Por ejemplo, el análisis del comportamiento del usuario requiere recopilar registros de acceso del usuario, comportamiento de clics, comportamiento de compra y otros datos.
2. Determine el método de recopilación
Hay muchas formas de recopilar datos, como rastreadores, interfaces API, cuestionarios, etc. Es necesario seleccionar métodos de recopilación apropiados en función de los objetivos de recopilación y las fuentes de datos.
3. Escriba un script de recopilación
Si el rastreador se utiliza para la recopilación de datos, debe escribir un script de recopilación. Los guiones deben escribirse de acuerdo con la estructura del sitio web y el formato de los datos para garantizar que los datos se puedan recopilar correctamente.
4. Realizar una limpieza de datos
Los datos recopilados pueden tener duplicados, faltantes y errores, por lo que es necesaria una limpieza de datos. Los métodos de limpieza incluyen deduplicación, llenado de valores faltantes y corrección de errores.
En segundo lugar, el preprocesamiento de datos
El preprocesamiento de datos es el segundo paso del análisis de datos, que principalmente procesa y transforma los datos recopilados para su posterior análisis. Los siguientes son los pasos específicos para el preprocesamiento de datos:
1. Conversión de formato de datos
Los datos recopilados pueden estar en diferentes formatos y deben convertirse. Por ejemplo, los formatos de hora se convierten a formatos de fecha estándar y los formatos de cadena se convierten a formatos numéricos.
2. Selección de funciones
Para conjuntos de datos a gran escala, no todas las funciones son útiles, por lo que es necesario seleccionar funciones relevantes para el objetivo del análisis.
3. Estandarización de datos
El rango de datos de diferentes características puede ser diferente, por lo que los datos deben normalizarse y convertirse a la misma escala para realizar un análisis comparativo.
En tercer lugar, análisis de datos
El análisis de datos es el paso central del análisis de datos y se puede realizar mediante análisis estadístico y aprendizaje automático. Los siguientes son los pasos específicos del análisis de datos:
1 Análisis estadístico
El análisis estadístico es uno de los métodos de análisis de datos más utilizados. Los datos se pueden analizar mediante estadísticas descriptivas y estadísticas inferenciales. . Por ejemplo, se pueden calcular estadísticas como la media, la varianza y la desviación estándar de los datos y se pueden realizar pruebas de hipótesis.
2. Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un método de análisis automático basado en datos que puede predecir y clasificar datos mediante modelos de entrenamiento. Por ejemplo, se pueden utilizar algoritmos como árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte para el análisis de datos.
Cuarto, dar resultados
La presentación de resultados es el último paso del análisis de datos, y los resultados del análisis deben presentarse a los usuarios o tomadores de decisiones. Los siguientes son los pasos específicos para mostrar los resultados:
1. Visualización de datos
La visualización de datos es una forma intuitiva y fácil de entender de presentar los resultados del análisis. presentados a través de gráficos, mapas, etc.
2. Redacción de informes