数据分析是一个将原始数据转化为有价值信息的迭代过程。它包括收集、清理、分析、可视化和解释数据，以从中提取有意义的见解。
数据分析的过程步骤
数据分析过程通常包括以下步骤：wangli!
- 收集数据：从各种来源收集相关数据，如日志文件、传感器、调查和在线平台。
- 清理数据：删除或更正数据中的错误、缺失值和异常值，以确保数据质量。
- 转换数据：将数据转换为适合分析的格式，如删除重复数据或创建新的变量。
- 分析数据：使用统计方法（如回归分析、聚类）和数据挖掘技术探索数据并识别模式。
- 可视化数据：使用图表、图形和其他可视化工具呈现分析结果，以简化理解。
- 解释数据：基于分析结果，得出结论并提出建议，以支持决策制定。
数据分析过程不包括的两个步骤
尽管数据分析过程包括广泛的步骤，但它并不包括以下两个步骤：JS转Excel!
- 数据生成：数据分析过程处理现有数据，但并不涉及实际生成数据。数据生成是数据收集过程的一部分。
- 数据存储：数据分析过程利用存储在数据库、数据仓库或其他存储系统中的数据，但并不负责数据的实际存储。数据存储是数据管理过程的一部分。
问答
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