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如何构建落地型的数据分析流程?

2021-01-05 17:00:38 阅读(183 评论(0)

数据工作者最长、最有效的工作方式是带项目。无论是数据分析还是专项挖掘,项目系统都可以使数据尽可能接近业务,有效理解业务和数据的各个维度。那么如何为业务实施建立数据分析(挖掘)流程呢?在介绍本文之前,有以下方向需要定义,这是本文的前提:项目流程面向业务层,直接通过模型代码优化或BI技术;项目领导者是具有一定能力的数据分析师,需要业务知识、数据理解能力和专项分析和挖掘能力,能够接受和解决问题;该项目以业务实施为导向,不包括面向市场分析的战略项目。在上述定义下,我们可以放心地谈论本文的核心,我相信大多数一线数据分析师都可以应用这个过程。在上述定义下,我们可以放心地谈论本文的核心,我相信大多数一线数据分析师都可以应用这个过程。完整的数据分析(挖掘)过程包括:需求报告审计、业务理解、数据理解、特殊分析(建模)、部署和实施优化,项目总结六个部分。首先,任何数据分析的起点都是从业务需求开始的。收到业务需求后,首先要做的不是业务足够,而是考虑这个需求是否可以接受。需求不能接受的原因包括业务需求本身是一个错误的命题,以及当前数据无法支持需求的分析。目的:需求报告审计的第一步是找到最佳需求命题,并确定其可行性。输出材料:无周期:1天内响应2。业务理解包括业务语言转换为数据语言的整个过程,目的是确定业务需要通过数据实现的具体纬度、粒度、数据范围等,并通过方案思路进行二次确认。确认思路后,项目数据部分工作将正式开始。目的:确认业务逻辑、数据分析需求、数据输出内容方向和分析思路。输出材料:分析思维导图、测试数据周期:2天3。数据准备是对即将到来的分析和挖掘工作的预处理,包括从数据仓库中提取数据,验证数据质量、数据特征提取、异常值处理、数据转换、合并等,为最终的数据分析和挖掘做准备。这一阶段是一项非常耗时但重要的工作。如果前期工作做得不好,会直接影响数据质量。目的:前期清理数据。输出材料:数据周期:4天4日。需求确认后,数据清洗后,开始了专项数据分析和挖掘,包括常用的描述性数据统计、数据分类、聚类、管理、序列、规则提取等建模工作。,并在专项分析或建模后完成模型测试,以保持模型的稳定性和最佳拟合度。目的:报告写作,模型构建。输出材料:分析报告、建模过程和节点、模型评价报告周期:7天5,部署和实施优化,包括数据结果输出,可能是电子邮件、会议(通常合作),在业务报告沟通中确认实施计划,安排时间表和计划,同时数据分析师收集数据,评估业务实施后的效果,并根据评估结果优化早期报告或模型结果。目的:数据着陆。输出材料:业务执行计划、着陆时间表、数据着陆收集计划等周期:14天(根据所需数据量和业务时间需求)6、项目总结后,反思项目整个过程,包括早期需求沟通确认、中期数据处理、分析挖掘优化、后期数据着陆效果和建议,对整个项目有新的认识,最终为下一个项目积累经验。如有必要,可与业务沟通,讨论本项目的优缺点。如有必要,您可以与业务沟通,讨论项目的优缺点。此外,并非所有有效的项目都以成功结束,失败的项目也能激励我们,至少表明业务的逻辑或起点是不可行的。目的:经验总结输出材料:项目总结报告周期:一天只能挖掘,只能写报告数据分析师只能计算一半,另一半是如何将我们的想法和建议融入业务,真正让他们理解并付诸实践。这才是数据分析师的真正价值。

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