數據分析生命週期解釋

跨平台的數字擴展支持個性化和定制化，以增加客戶服務的價值，但沒有意識到每個交互賬戶中大數據的大量積累。 一致的數字消費會導致同樣一致的數據生成，組織獲取這些數據可以為其業務帶來價值。

儘管擴展了有價值的信息，但想像一下在沒有任何獨特策略或工具的情況下潛入數據海洋以找到有益的方面？ 沒那麼容易，但這就是數據分析生命週期的作用所在。 就像數據科學生命週期用於清理和建模數據一樣，數據分析生命週期幫助組織簡化大數據流程的工作，從非結構化數據集中提取有意義的見解。

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數據分析生命週期分為六個步驟，但首先，讓我們了解更多關於數據分析的信息！

什麼是數據分析？

數據分析是協助數據科學使用不同步驟處理非結構化數據的必要武器。 它使用系統的計算分析來解釋數據並根據包含的信息查找模式和異常。 這些模式被進一步評估和清理以繪製結構化數據庫並從結構中獲得有洞察力的數據值。

數據分析是數據科學的必要組成部分。 它幫助企業和組織將生成的數據用於決策過程，這是一種通過減少資源來改善工作以獲得高效結果的工具。 另一方面，可靠的效率數據集也使組織能夠做出基於統計的預測來設定未來的目標。

通過這六個步驟，讓我們進一步了解數據分析如何通過非結構化數據進行工作！

數據分析生命週期

這種循序漸進的方法對於數據分析生命週期管理實際數據分析項目非常有效。 它可以通過結構化的路線圖幫助組織數據特徵及其處理。 每個階段都很重要，可以為數據指明方向並使用它做出有價值的業務決策。 通過正確的分析，分析師可以評估是繼續執行現有計劃還是利用新的戰略方法。 以下是數據分析生命週期的所有六個階段。

第一階段：發現

作為數據分析生命週期的起點，該階段是獲取信息、評估可用資源、定義業務領域和發現業務戰略缺陷的基礎，以便在策劃的假設中針對它們並用項目進行測試。 這個階段最重要的方面需要大量的相關信息。

當數據分析團隊完成項目和計劃時，他們致力於深入了解上下文以了解可能的錯誤。 如果從事一個服務客戶的項目，分析需求並通過框架過程找到項目中的缺失點。 進一步分析這些點以創建初始假設以確定項目的失敗或有利結果。

第二階段：數據準備

數據準備階段是指收集數據以為進一步的步驟（包括評估和調節）做準備的過程，之後可以擴展到項目的模型構建過程。 數據收集過程使用多種來源，包括手動輸入、外部來源或最突出的來源，如物聯網驅動設備等數字設備。 數據準備通過限制性時間框架和資源提供重要信息，以便分析師可以識別模型構建過程工具。

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第三階段：模型規劃

模型規劃步驟強調分析數據質量並使用分析沙箱來存儲和評估大型數據集，並為項目選擇合適的模型。 分析沙箱是一個包含用於處理大量數據的整體數據湖架構的一部分的環境。 大數據、網絡數據和社交媒體數據都可以使用分析沙箱下的所需工具在有限的時間內高效處理。

模型規劃是在分析沙箱存在的情況下進行的，團隊通過三個步驟執行數據加載。

• ETL（Extract Transform Load）：要求數據在加載到沙箱之前進行轉換以符合業務規則。
• ELT（Extract Load Transform）：要求數據先加載到沙箱中，再按照設定的規則進行轉換。
• ETLT(Extract Transform Load Transform)：結合上述兩個過程，包括兩個轉換級別。

該團隊進一步分析數據以評估變量以對數據進行分類並發現不一致以進行改進，例如不合邏輯的值、重複值或拼寫錯誤。 它清理數據，以便為模型構建過程的後續步驟進行更順暢的數據處理。

第四階段：模型構建

在此階段構建數據集，用於分析、測試和訓練，以根據計劃的結構和評估進一步創建和執行模型。 開發的模型在重複的部署過程中運行，以評估模型是否滿足實時項目中計劃的業務目標。 儘管可以在單個實例中編譯該過程，但一致的客戶端更改通常會將其變成重複過程。

由於該過程需要徹底試驗以獲得最佳性能，因此還在模型上部署了決策樹、神經網絡、回歸技術和隨機森林建模等統計建模方法，以比較模型質量和性能。 分析師通常必須在不同項目上同時運行多個模型變體，以比較效率並擴展最佳結果。

第五階段：溝通結果

溝通階段要求分析師現在積極讓客戶和利益相關者參與項目，並分析模型的複雜性、它的要求，以及已建立的模型是否成功。 該階段要求分析師保持信息交流，擴展所有可能的細節和分析結果、模型創建期間維護的業務價值以及總體項目摘要。

該項目可能不會就此結束，如果發現存在任何不一致，將需要分析師按照客戶的指示進行多項更改。 然而，解決問題對於滿足客戶的需求是必不可少的。 分析師必須盡可能流暢和詳細地闡明流程，以提供任何可能的信息。

階段 6：實施

該步驟是指對項目進行一次最終分析，並準備一份關於主要發現、規範、簡報和其他文件的詳細報告，以將其擴展到當局的利益相關者。 分析師進一步設立了一個試點項目，在受監管的環境下運行，並在近乎實時的環境中評估其有效性。

該項目受到監控，看它是否符合建議的目標並交付結果。 如果出現錯誤，分析師會在階段中返回進行更改。 如果模型成功交付預期結果，則項目將擴展到在實時環境中運行。

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結論

數據分析生命週期是一個非常注重細節的過程，它使用六個深入的評估和準備數據階段來部署結構良好的模型。 了解項目願望和業務目標可以幫助分析師找到數據分析過程的方向。 作為一名分析師，確保客戶需求的正確想法將您的可用資源排隊並使用它們來做出調查結果並實現所需的結果。