我們學習Python技術最大的一種用途就是數據分析，數據分析對于各大企業(yè)來說是非常重要的，今天小編為大家介紹的Python培訓教程就是如何做數據分析，數據分析流程是什么?來看看下面的詳細介紹。

　　Python培訓分享：如何做數據分析，數據分析流程是什么?數據分析是基于商業(yè)目的，有目的地進行收集、整理、加工和分析數據，提煉出有價值的信息的一個過程。整個過程大致可分為五個階段，具體如下圖所示。

　　關于圖中流程的相關說明具體如下。

　　1. 明確目的和思路

　　在進行數據分析之前，我們必須要搞清楚幾個問題，比如數據對象是誰?要解決什么業(yè)務問題?并基于對項目的理解，整理出分析的框架和思路。例如，減少新客戶的流失、優(yōu)化活動效果、提高客戶響應率等。不同的項目對數據的要求是不一樣的，使用的分析手段也是不一樣的。

　　2. 數據收集

　　數據收集是按照確定的數據分析思路和框架內容，有目的地收集、整合相關數據的一個過程，它是數據分析的基礎。

　　3. 數據處理

　　數據處理是指對收集到的數據進行清洗、加工、整理，以便開展數據分析，它是數據分析前必不可少的階段。這個過程是數據分析整個過程中是最耗時的，也在一定程度上保證了分析數據的質量。

　　4. 數據分析

　　數據分析是指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數據進行探索、分析，從中發(fā)現因果關系、內部聯系和業(yè)務規(guī)劃，為商業(yè)提供決策參考。

　　到了這個階段，要想駕馭數據開展數據分析，就要涉及到工具和方法的使用，其一是要熟悉常規(guī)數據分析方法及原理，其二是要熟悉專業(yè)數據分析軟件的使用，比如Pandas、Maltlab等，以便進行一些專業(yè)的數據統計、數據建模等。

　　5. 數據展現

　　俗話說：字不如表，表不如圖。通常情況下，數據分析的結果都會通過圖表方式進行展現，常用的圖表包括餅圖、折線圖、條形圖、散點圖等。借助圖表這種展現數據的手段，可以更加直觀地讓數據分析師表述想要呈現的信息、觀點和建議。

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