数据分析
利用各种分析方法,从海量数据中提取有价值的信息,
为企业提供决策支持
数据采集
从各种渠道(数据库、日志、文档等)收集结构化和非结构化数据。
数据清洗
对采集的数据进行数据清理、数据转换、处理异常值等操作。
数据分析
使用SQL、Excel、R、Python等工具进行统计分析、预测模型、数据挖掘等,得到分析报告。
数据可视化
使用数据可视化工具,通过报表、图表、Dashboard等形式对分析结果进行可视化呈现。
分析应用
将分析结果应用到业务决策中,如精准营销、风险控制、业务优化等。
结果评价
评估数据分析的效果,不断优化分析过程,提高分析质量。
人员专业性
需要掌握统计学、数据挖掘、机器学习等知识,并熟练使用SQL、Python等分析工具,以及数据可视化和商业智能工具,能够进行全面的数据分析工作。
工具链式互调
需多个工具协同操作，各工具发挥独有功能，链式互调共同完成一个任务
