转换涉及清理和格式化数据

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“提取”侧重于从源系统检索数据，“加载”将转换后的数据传输到数据湖等存储区域。最终，您所做的就是赋予数据形状和意义。您正在将原始数据转换为可用的格式。 另一方面，您可能犯的最大错误之一就是存储数据并忘记它。存储未使用的数据实际上是在浪费资源，而不是使用数据分析来节省成本。 清理数据 与任何大型项目一样，检查不一致、重复或丢失的信息非常重要。原始数据通常很混乱，并且可能需要很长时间才能正确清理。然而，这是获得准确可靠结果的重要步骤。 分析数据 现在是时候进行分析了。此步骤涉及通过软件工具运行数据，这些工具将从收集的数据中提供有价值的见解。接下来我们将更深入地研究分析数据的不同技术。 数据分析技术 数据分析师通过多种不同的方法释放数据的潜力，使他们能够处理数据并提取有价值的信息。


以下是当今最流行的一些技术。 回归分析 回归分析对变量组之间的关系进行估计和建模。一个例子 黎巴嫩 WhatsApp 号码数据 是检查一位作者的  好友数量和她上一本书销售的精装本数量，以预测不同的变量，例如她即将出版的三部曲的成功。 小心不要将变量之间的关系与因果关系的见解混淆。回归分析可以确定是否存在关系，但不能确定其背后的因果关系。 因子分析 因子分析也称为降维，将许多变量的数据压缩为“超变量”。以您的健康为例。医生可能会测量您的身高、体重和血压。然后，他们会考虑所有这些因素并将其浓缩成一份对您的健康状况进行全面的审查。因素分析帮助数据分析师发现驱动选择和行为的变量。 群组分析 群组是指具有共同特征的一群人。群组分析涉及将客户数据细分为较小的人群或群组。这有助于企业观察这些人特有的趋势和模式。




深入了解客户的想法对于您的业务来说是无价的。 蒙特卡洛模拟 蒙特卡罗模拟是在二战后概念化的，旨在改善混乱时期的决策，它以摩纳哥的一个赌场区命名，因为建模方法涉及机会。当面对不确定的值时，数据分析师会使用多个值，而不是简单的平均值。 时间序列分析 这项技术可以帮助数据分析师通过在不同时期测量相同的变量来对未来做出准确的预测。例如，考虑在特定时间销售的学习用品数量。时间序列分析可能会显示，由于暑假，六月和七月的房价急剧下降。 数据分析的类型 数据分析可以分为四类：描述性、预测性、规范性和诊断性。 描述性分析 描述性分析通过查看数据集的模式和趋势来检查过去并描述发生的情况。这是大多数企业分析的核心。直到最近，分析主要还是企业的后视镜。 预测分析 顾名思义，预测分析用于使用历史数据进行预测和有根据的预测。