1.数据整理
数据收集： 收集所需的数据， 可以是从数据库、文件、调查等多种来源。
数据清洗： 检查数据的完整性， 处理缺失数据、异常值或错误数据， 确保数据准确性。
数据整合： 将不同来源的数据整合到一个数据集中， 以备分析使用。
2.探索性数据分析(EDA)
描述统计： 通过均值、中位数、方差等指标总结数据的基本情况。
可视化： 利用图表、图像等手段对数据进行可视化， 比如直方图、箱线图、散点图等， 以便更好地理解数
据。
3.数据分析
制定分析目标： 明确需要解决的问题或要回答的问题。
执行统计分析： 选择适当的统计方法进行数据分析， 如相关性分析、回归分析、聚类分析等。
利用工具： 使用数据分析工具(如Python中的Pandas和NumPy库、R 语言、Excel等) 进行数据分析。
4.解释和报告
结果解释： 对分析结果进行解释， 确保结果言之有物。
制作报告： 将分析结果整理成报告或简报， 以便向他人展示。
5.进行预测和建模(如果需要)
预测分析： 如果需要进行预测， 可以利用机器学习或时间序列分析等技术进行进一步的数据分析。
6.持续优化
反馈和改进： 根据数据分析的结果，对数据整理和分析过程进行反馈和改进， 以保证分析的准确性和可靠性。