數據分析項目：分步指南

已發表: 2022-07-09

確定從哪裡開始數據分析項目絕非易事。您是否在項目開始時經常面臨幾個問題，例如項目的目標是什麼？我怎樣才能更熟悉這些信息？你試圖解決的問題是什麼？解決方案有哪些可能性？需要什麼能力？您將如何評估您的模型，最重要的是，您將從哪裡開始？

出色地！制定可靠的計劃和程序是啟動項目的關鍵第一步。在創建數據模型時，我們應該始終堅持一個定義明確的過程。本博客將介紹幾個關鍵階段，以幫助您創建成功的數據分析項目。

內容索引

什麼是數據分析項目？
數據分析項目指南
1. 認識行業
2. 獲取您的信息
3. 檢查並刪除不正確的數據
4. 數據集增強
5. 創建富有洞察力的視覺效果
6. 預測是成功的關鍵。
7. 簡而言之，重複這個過程。
結論

什麼是數據分析項目？

在最基本的層面上，數據分析項目涉及使用歷史和當前的項目數據來實現有效的項目交付決策。

這包括以下內容：

描述性分析以最有效的方式提供信息。為了更好地理解實際情況和發生了什麼，請使用現有分析工具描述或總結當前信息。
診斷分析回顧以前的表現，找出問題所在和原因。分析儀表板通常是分析的結果。
預測分析是一種基於歷史數據預測未來表現的方法。預測分析和基於機器學習的模型用於預測可能的結果。
規定分析是一種預測分析，其中推薦了一個或多個檢查數據的必要步驟。

人們使用數據的方式會影響項目的交付方式。數據和技術都可以通過協助我們的決策和促進項目完成來幫助我們更好地管理我們的項目。事實上，數據和技術是項目成功的關鍵組成部分。在項目成功研究中，超過 70% 的項目專業人員認為他們是必不可少的。在這裡，您可以了解有關幫助項目成功的因素的更多信息。

數據分析項目指南

我們調查完整的數據分析框架，引導您完成項目生命週期的每個階段，並概述最重要的技能和要求。這七個數據分析計劃流程將幫助您充分利用每個項目，同時減少出錯的可能性。

假設 XYZ Enterprise 是一家銷售家用電器的公司。今年夏天，他們銷售的空調沒有銷售團隊預測的那麼多。通過指派專職人員，他們決定調查銷售額下降的原因。讓我們看看這位分析師應該如何工作來找出這個問題的結果。

認識行業

了解您的數據項目支持的公司或活動是每個成功的數據分析項目的第一步。為了使您的項目成功，它必須滿足一個合理且具體的組織目標。在我們的例子中，這將是今年夏天空調銷量的下降。

下載龐大的開放數據集不足以理解數據結構。要獲得靈感、方向和目的，請定義明確的數據目標：在初始階段必須回答問題。如果您正在處理私人項目或探索數據集或 API，此階段可能看起來並不重要。指定的研究人員了解業務領域，並將準確了解業務的運作方式。

獲取您的信息

是時候開始搜索您的數據了，這是任何數據分析項目的第二部分。要開發一個出色的數據項目，您需要從各種來源收集信息。

分析師獲取數據的方法之一是要求 IT 和數據團隊訪問數據庫。另一種考慮的方法是讓 API 可用於公司使用的所有工具和數據，例如他們的 CRM。大多數 CRM 系統都有一個銷售點系統，用於收集和存儲來自商店或分銷商的銷售數據。如果需要，分析師可能會在網上尋找免費數據來補充公司所擁有的數據。

檢查並刪除不正確的數據

數據準備的下一步會佔用數據項目的大量時間。數據分析項目的第三步在您獲得數據後開始。通過深入研究，數據分析師將確定他們擁有什麼以及您如何使用它來實現他們的初始目標。並繼續採訪業務人員、IT 團隊或任何其他組，以更好地了解其初始數據中所有變量的含義。

接下來是清理數據。通常，分析師需要更正拼寫錯誤的單詞、創建自定義變量或處理缺失的數據。銷售數據集包含大量用戶輸入數據，增加了拼寫錯誤或不正確數據的可能性。錯誤的型號、錯誤的產品定價或數量以及錯誤的維護信息是分析師在進行下一步之前需要處理的一些問題。研究人員最後會檢查每一列，以確保數據乾淨、統一。

數據集增強

現在數據是乾淨的，是時候改變它了，這樣分析師就可以充分利用它。他們應該通過結合各種來源和團隊日誌來開始項目的數據豐富部分，以獲取數據的基本部分。一種方法是向數據添加時間組件，例如：

獲取日期的部分內容——月、小時、星期幾、一年中出售空調的一周。
找出兩列日期之間的差異——空調售出然後返回維修的持續時間
標誌性的國定假日——商店關門或銷售人員放假的日子。

連接數據集是另一種通過將列從一個列轉移到另一個來增強數據的技術。銷售數據通常與模型信息數據分開保存。組合這兩個數據集會導致數據集之間的附加關係。這是任何研究的一個組成部分，但有幾個來源可能並不容易。某些程序使您能夠輕鬆地根據特定標準獲取數據或連接數據集。

分析人員在收集、處理和更改數據時必須小心不要引入無意的偏見或其他不希望的模式。數據操作可確保數據集不會重現或強化可能導致有偏見、不合理或不公平結果的偏見。

創建富有洞察力的視覺效果

如前所述，合併產生了一個非凡的數據集（或大量），可以在此步驟中探索和生成富有洞察力的圖表。在處理大量數據時，可視化是任何數據分析項目的下一個層次。

具有挑戰性的方面是能夠深入了解您的圖表並回答有關洞察力的任何疑問。圖表可以增強數據並提供引人入勝的特徵。將所有數據塊放在地圖上可能會顯示某些地理區域比國家或城市提供更多信息。

通過基本的折線圖，數據分析師可以看到在一定時期內銷售了多少產品，哪個型號賣得最多，並區分去年和今年的銷售情況。同樣，分析師可以檢查銷售趨勢和模式以深入了解研究目標。

預測是成功的關鍵。

數據項目的第六階段是樂趣開始的時候。使用機器學習算法和聚類方法，分析師可以設計模型來檢測圖表和統計數據中不可見的模式和客戶類型。這些形成了類似事件的集群，並表明什麼因素是至關重要的。

通過研究初步數據，他們發現影響過去銷售模式的因素並做出預測。最後一個階段導致新的商品和程序，而不僅僅是信息。確定購買空調的客戶類型、銷售人員無法轉換潛在客戶的原因或消費者是否對我們的產品不滿意等因素，

簡而言之，重複這個過程。

任何公司的舉措都必須迅速確立其價值，以證明其立場是正確的。數據計劃是類似的。該項目可以通過節省數據清理和豐富的時間來快速完成並獲得結果。這是數據分析項目的最後一步，對數據生命週期至關重要。

要完成第一個數據庫項目，您必須接受該策略永遠不會“完整”的事實。應該對其進行審查、再培訓，並添加一些功能以保持其可用性和準確性。數據分析師的工作永遠不會結束，這使得它如此有趣。

在經歷了所有這些階段之後，數據分析師可以找出銷售額下降的原因以及下一步該做什麼。

結論

在數據分析項目中，制定可靠的計劃和程序是項目啟動的關鍵步驟。該博客涵蓋了幾個關鍵階段，可幫助您創建成功的數據分析項目。這七個過程將幫助您充分利用每個項目，同時減少可能出現的錯誤。

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