数据分析框架|数据分析

数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。

数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。

关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》

1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。

2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。

说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论

看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示：

这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。

• 业务理解（bussiness understanding）:确定业务目标，清晰业务需求
• 数据理解（data understanding）:收集原始数据、描述数据、探索数据，保证数据质量
• 数据准备（data preparation）:选择数据、数据清洗、数据构造、数据整合、数据格式化
• 建立模型（modeling）：选择建模技术、构建模型、生成测试计划、参数调优
• 模型评估（evaluation）：对模型进行较为全面的评价，评价结果，重审过程
• 部署（deployment）：分析结果应用

俗话说“实践出真知”。已经被前人验证的方法论，我们后来人只需要去践行，去“本地化”。换句话说，结合具体业务场景的业务问题和目标，利用这一套方法论发觉数据之洞见，以创造商业价值。