数据分析是通过统计和逻辑方法对数据进行检验和转换,以揭示有用信息、得出结论并支持决策的过程。数据分析的主要步骤包括数据获取、数据清洗、数据探索性分析(EDA)、数据建模和数据可视化。
数据获取是数据分析的第一步,通常涉及从各种来源(如数据库、API、文件等)收集数据。数据准备包括数据的整理、格式化和存储。
数据获取
数据准备
数据清洗是确保数据质量的关键步骤,主要包括处理缺失值、重复数据和异常值。
处理缺失值
处理重复数据
处理异常值
数据探索性分析旨在通过统计图表和摘要统计量了解数据的特征和分布。
描述性统计
可视化方法
数据可视化是将数据转换为图表和图形的过程,以便更容易理解和分析数据。
可视化工具
常用图表类型
# 示例代码:使用Matplotlib绘制折线图
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例数据
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May']
values = [10, 15, 7, 10, 20]
plt.plot(months, values)
plt.title('Monthly Data')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Value')
plt.show()PYTHON
数据分析策略是指导数据分析过程的方法和步骤。
明确分析目标
数据建模
结果解释与沟通
案例一:销售数据分析
目标:分析某产品的销售趋势,找出影响销售的关键因素。
步骤:
案例二:客户流失分析
目标:分析客户流失原因,提出客户保留策略。
步骤:
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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