数据分析的过程不包括什么和什么两部分

数据分析是将原始数据转化为有意义信息的科学过程，它广泛应用于各个行业和领域。然而，对于数据分析过程的步骤和内容，人们往往存在一些误解，认为它包含了以下两个部分，但事实并非如此：

数据収集

数据収集是数据分析过程中至关重要的一步，但它并不属于数据分析本身。数据収集是指收集和获取原始数据，而数据分析则是在收集到的数据的基础上进行分析和解读。

数据显示

数据显示是指将数据信息以可视化或图表的形式呈现出来，以便更直观地展示结果。虽然数据显示通常是数据分析过程的一个组成部分，但它也不是数据分析本身。数据显示的主要目的是展示分析结果，而数据分析则涉及更深入的洞察力和决策制定。

数据分析包含的两个主要部分

澄清了数据分析不包含的部分后，我们再来了解它真正的两大关键组成部分：

1. 数据准备

数据准备是数据分析的第一个也是至关重要的阶段。在此阶段，数据会经过以下处理：

• 数据清理：从数据中删除不正确、重复或缺失的数据。
• 数据转换：将数据转换为适合分析的格式，例如从文本格式转换为数值格式。
• 数据特征工程：创建新的数据特征或属性，以增强数据集的分析价值。

2. 数据建模和分析

数据建模和分析是数据分析的核心部分。在此阶段，分析师会使用统计模型和机器学习算法对数据进行分析，以提取有意义的洞察力。这些模型和算法可以用来：

• 发现模式和趋势：识别数据中的潜在模式和趋势，帮助了解数据背后的故事。
• 预测未来：根据过去的数据和模式，预测未来的结果或行为。
• 确定因果关系：探究数据中不同变量之间的关系，确定因果关系。

常见问题解答

1. 什么是数据分析？
2. 数据准备和数据建模和分析之间的区别是什么？
3. 数据显示在数据分析过程中扮演什么角色？
4. 数据分析对于业务决策有何作用？
5. 有哪些流行的数据分析工具？