描述性分析流程

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描述性分析流程是一系列顺序步骤；每个步骤在执行描述性分析流程中都起着关键作用。这些步骤如下：

1. 数据收集

描述性分析流程从数据收集开始；在此步骤中，分析师或专家从相关来源收集数据。这可能是数据库、电子表格、调查或相关的数据存储库。收集的数据应全面，并包含正在分析的主题。

数据收集阶段在描述性分析中至关重要，因为如果收集的数据是正确的，则可以确保准确性和有意义的结果。它还确保您想要分析的内容以及您旨在回答的具体问题决定了数据类型及其范围。与此相一致，数据收集在以下方面发挥着关键作用：

• 定义分析目标
• 识别数据源
• 数据收集方法
• 数据收集
• 确保数据质量
• 数据整合
• 数据存储

2. 数据清洗和准备

数据清洗和准备确保准确可靠的分析。此步骤包括处理缺失值、数据不一致性、重复项和异常值。数据清洗可以使用以下机制完成：

• 删除记录 - 删除具有缺失值的记录（如果它们很少）。
• 插补缺失值 - 使用平均值、中位数和众数插补缺失值。
• 异常值处理 - 通过删除异常值（与数据不同的值）来管理它们。
• 处理不一致数据 - 格式不同的数据或分类数据中的印刷错误。
• 处理重复项 - 识别并删除重复记录以避免分析偏差。

数据准备

数据准备包括数据转换；它是将数据转换为标准形式以进行分析的过程。如有必要，它会转换变量以标准化或缩放数值数据。它创建可能有助于简化或简化分析或用于数据建模的新特征。它可以使用以下机制完成：

• 标准化 - 数据标准化包括缩放数值数据，以确保不同的特征对分析的贡献相同。
• 编码分类变量 - 将分类数据转换为数值数据。
• 特征工程 - 基于现有数据开发新的特征，这些特征可能对分析更有用。
• 数据聚合 - 将数据汇总到更高级别。

数据整合

这是一个将从不同来源收集的数据合并到一个单元中的过程。数据整合合并或连接数据集。此过程解决了在组合数据期间出现的数据不一致问题。

数据缩减

这是一个减少数据量的过程。数据缩减可以使用降维技术完成。它可以使用主成分分析 (PCA) 等方法减少数据集中变量的数量。

此阶段确保高质量和可靠的数据用于分析。数据准备包括数据转换，并使其保持一致的格式。

3. 数据探索

描述性分析中的数据探索需要检查和可视化数据集以识别模式、相关性和见解。它是分析流程中的一个主要阶段，允许分析师在进行更复杂的分析之前掌握数据的底层结构和特征。

在此步骤中，数据分析师检查数据以更好地理解其特征并发现模式或趋势。这可以通过使用不同的策略来完成，包括汇总统计、数据可视化和探索性数据分析。数据分析的统计标准，如平均值、中位数、众数和标准差，给出了数据的集中趋势和离散度。

它使用图表和图形来可视化数据。一些常见可视化技术有直方图、箱线图、散点图和条形图；这些有助于描绘数据的分布和关系，从而更容易发现数据模式或数据异常；以及使用相关矩阵、配对图或热图来显示变量之间的关系。

4. 分割

描述性分析中的数据分割是一个将大量数据集分解成更小、更易于管理和更有用的部分的过程。此分割可以使用人口统计、地理位置、时期或产品类别变量来完成。分割数据允许进行更集中的分析，并揭示特定于每个细分市场的信息。这通常用于查找模式、趋势或见解。

数据分割根据特定标准将数据集划分为相关的组。分割简化了分析并提供了更具体的见解，从而导致更好的决策。例如，按年龄段分割客户数据可以揭示有关客户偏好和购买行为的信息。

5. 关键绩效指标 (KPI)

在描述性分析中，关键绩效指标 (KPI) 是用于通过检查历史和当前数据来评估流程或活动绩效的指标。描述性分析旨在通过总结和评估历史数据来了解发生了什么。

描述性分析旨在总结数据以提供关键见解。这包括计算与所考虑主题相关的平均值、总数、百分比或比率等度量。关键绩效指标 (KPI) 是用于评估业务流程、产品或服务的有效性的精确度量。KPI 提供相关数据，并作为衡量相对于指定目标或目标的进展或绩效的标准。

KPI 提供对过去绩效的见解，并有助于识别趋势、优势和业务或流程中需要改进的领域。

6. 历史趋势分析

描述性分析中的历史趋势分析需要查看跨时间的历史数据以识别模式、趋势和变化。此方法通常用于各种行业，包括商业、金融、医疗保健和社会科学，以利用历史数据做出明智的判断和预测。

描述性分析检查历史模式以确定变量或度量是如何随着时间推移而变化的。这可以识别模式、季节性和长期趋势。例如，评估多年来的销售数据可以表明季节性销售高峰或揭示特定产品类别的趋势。历史趋势分析可以识别可能改进决策、估计未来绩效和发现发展机会的趋势。

描述性分析中的历史趋势分析是理解过去和做出明智预测的有效工具。组织可以通过仔细评估历史数据模式，获得对战略决策的重要见解。

7. 数据报告和可视化

主要目标是总结和呈现数据的关键结果。描述性分析旨在根据过去的数据来理解发生了什么。描述性分析经常使用数据可视化技术（如折线图、条形图和热图）来描绘随时间推移的数据趋势。这使得更容易识别模式和异常。必须适当地呈现通过描述性分析方法获得的数据洞察和发现。这通常是通过报告或视觉仪表板来完成的。报告描述了分析和结果，其中可能包括汇总数据、信息图表和叙述性描述。报告和可视化促进了有效的沟通，同时也帮助利益相关者解释和得出数据洞察。

这些将报告与可视化相结合，使用户能够快速概述数据，然后根据需要深入了解数据。它们通常实时更新，并且可以根据用户角色或偏好进行调整。使用语言、图形和统计数据来传达一个故事；这种技术有助于将数据置于上下文中，使其更易于理解和实用。

Tableau、Power BI、R (ggplot2)、Python (Matplotlib、Seaborn) 和 D3.js 等工具通常用于创建可视化。

8. 持续监控和迭代

描述性分析是一项持续的工作。数据监控和定期更新对于发现模式和趋势至关重要。随着新数据的可用，必须更新分析以反映最新的事实。持续监控使人们能够持续评估、评估和调整有关新数据洞察的方法。