数据分析生命周期解释

跨平台的数字扩展支持个性化和定制化，以增加客户服务的价值，但没有意识到每个交互账户中大数据的大量积累。 一致的数字消费会导致同样一致的数据生成，组织获取这些数据可以为其业务带来价值。

尽管扩展了有价值的信息，但想象一下在没有任何独特策略或工具的情况下潜入数据海洋以找到有益的方面？ 没那么容易，但这就是数据分析生命周期的作用所在。 就像数据科学生命周期用于清理和建模数据一样，数据分析生命周期帮助组织简化大数据流程的工作，从非结构化数据集中提取有意义的见解。

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数据分析生命周期分为六个步骤，但首先，让我们了解更多关于数据分析的信息！

什么是数据分析？

数据分析是协助数据科学使用不同步骤处理非结构化数据的必要武器。 它使用系统的计算分析来解释数据并根据包含的信息查找模式和异常。 这些模式被进一步评估和清理以绘制结构化数据库并从结构中获得有洞察力的数据值。

数据分析是数据科学的必要组成部分。 它帮助企业和组织将生成的数据用于决策过程，这是一种通过减少资源来改善工作以获得高效结果的工具。 另一方面，可靠的效率数据集也使组织能够做出基于统计的预测来设定未来的目标。

通过这六个步骤，让我们进一步了解数据分析如何通过非结构化数据进行工作！

数据分析生命周期

这种循序渐进的方法对于数据分析生命周期管理实际数据分析项目非常有效。 它可以通过结构化的路线图帮助组织数据特征及其处理。 每个阶段都很重要，可以为数据指明方向并使用它做出有价值的业务决策。 通过正确的分析，分析师可以评估是继续执行现有计划还是利用新的战略方法。 以下是数据分析生命周期的所有六个阶段。

第一阶段：发现

作为数据分析生命周期的起点，该阶段是获取信息、评估可用资源、定义业务领域和发现业务战略缺陷的基础，以便在策划的假设中针对它们并用项目进行测试。 这个阶段最重要的方面需要大量的相关信息。

当数据分析团队完成项目和计划时，他们致力于深入了解上下文以了解可能的错误。 如果从事一个服务客户的项目，分析需求并通过框架过程找到项目中的缺失点。 进一步分析这些点以创建初始假设以确定项目的失败或有利结果。

第二阶段：数据准备

数据准备阶段是指收集数据以为进一步的步骤（包括评估和调节）做准备的过程，之后可以扩展到项目的模型构建过程。 数据收集过程使用多种来源，包括手动输入、外部来源或最突出的来源，如物联网驱动设备等数字设备。 数据准备通过限制性时间框架和资源提供重要信息，以便分析师可以识别模型构建过程工具。

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第三阶段：模型规划

模型规划步骤强调分析数据质量并使用分析沙箱来存储和评估大型数据集，并为项目选择合适的模型。 分析沙箱是一个包含用于处理大量数据的整体数据湖架构的一部分的环境。 大数据、网络数据和社交媒体数据都可以使用分析沙箱下的所需工具在有限的时间内高效处理。

模型规划是在分析沙箱存在的情况下进行的，团队通过三个步骤执行数据加载。

• ETL（Extract Transform Load）：要求数据在加载到沙箱之前进行转换以符合业务规则。
• ELT（Extract Load Transform）：要求数据先加载到沙箱中，再按照设定的规则进行转换。
• ETLT(Extract Transform Load Transform)：结合上述两个过程，包括两个转换级别。

该团队进一步分析数据以评估变量以对数据进行分类并发现不一致以进行改进，例如不合逻辑的值、重复值或拼写错误。 它清理数据，以便为模型构建过程的后续步骤进行更顺畅的数据处理。

第四阶段：模型构建

在此阶段构建数据集，用于分析、测试和训练，以根据计划的结构和评估进一步创建和执行模型。 开发的模型在重复的部署过程中运行，以评估模型是否满足实时项目中计划的业务目标。 尽管可以在单个实例中编译该过程，但一致的客户端更改通常会将其变成重复过程。

由于该过程需要彻底试验以获得最佳性能，因此还在模型上部署了决策树、神经网络、回归技术和随机森林建模等统计建模方法，以比较模型质量和性能。 分析师通常必须在不同项目上同时运行多个模型变体，以比较效率并扩展最佳结果。

第五阶段：沟通结果

沟通阶段要求分析师现在积极让客户和利益相关者参与项目，并分析模型的复杂性、它的要求，以及已建立的模型是否成功。 该阶段要求分析师保持信息交流，扩展所有可能的细节和分析结果、模型创建期间维护的业务价值以及总体项目摘要。

该项目可能不会就此结束，如果发现存在任何不一致，将需要分析师按照客户的指示进行多项更改。 然而，解决问题对于满足客户的需求是必不可少的。 分析师必须尽可能流畅和详细地阐明流程，以提供任何可能的信息。

阶段 6：实施

该步骤是指对项目进行一次最终分析，并准备一份关于主要发现、规范、简报和其他文件的详细报告，以将其扩展到当局的利益相关者。 分析师进一步设立了一个试点项目，在受监管的环境下运行，并在近乎实时的环境中评估其有效性。

该项目受到监控，看它是否符合建议的目标并交付结果。 如果出现错误，分析师会在阶段中返回进行更改。 如果模型成功交付预期结果，则项目将扩展到在实时环境中运行。

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结论

数据分析生命周期是一个非常注重细节的过程，它使用六个深入的评估和准备数据阶段来部署结构良好的模型。 了解项目愿望和​​业务目标可以帮助分析师找到数据分析过程的方向。 作为一名分析师，确保客户需求的正确想法将您的可用资源排队并使用它们来做出调查结果并实现所需的结果。