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數據分析九大知識點

科技更新时间:2024-08-22 20:22:45

編輯導語：在進行數據分析前，需要耗費不少的時間在數據的清洗過程中。那麼，有什麼方法可以提高數據清洗的效率？作者通過總結自己的工作經曆，分享了在數據分析之前你需要了解的7件事情，希望對你有所啟發。

寫在前面
在進行數據分析之前，常常需要耗費大量的心力在對數據的清洗過程，比如，需要針對缺失數據、重複數據或錯誤數據等等進行預處理。還有很多小夥伴，在沒想好想要獲取哪些數據來驗證何種假設的情況下，就貿然開展采集工作。這些都是在進入數據分析環節前，非常重要但很容易被忽略的問題。

如前美國首席數據科學家 DJ Patil 所說：“不過分的說：任何數據項目中 80％的工作都在采集清理數據。”

為了更好的避免這類問題的出現，在開展數據分析之前，需要圍繞在“問題的具體化描述”、“确立假設”中進行深入的剖析，這個時期的“慢即是快”。如果無法正确地定義問題、合理地拆解問題、抓住關鍵問題，後續的環節都是徒勞。

所以，正确的問題是指引你找到可靠解決的路标，而高質量的數據是數據分析的基石。我依據實際工作中的經曆，梳理了數據分析前你要知道的 7 件事，希望對你有所啟發。

以下，Enjoy~

通過本文，你可以了解：
5W1H 讓問題具體化
将商業思考拆解成可量化的數字
從假設出發采集數據
什麼是第一、二、三方數據？
哪些是可以直接利用的數據？
結構化和非結構化數據有什麼不同？
你采集的是好數據嗎？
一、5W1H 讓問題具體化，清晰需要采集什麼數據
在所有的研究工作開始之前，厘清目标問題是什麼，這是整個研究的核心。運用 5W1H (who -誰、when-時間、where-地點、what-什麼事、why-為什麼發生、how-如何發生)，針對問題進行提問，有助于把問題具體化。

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