数据清洗流程(数据清洗流程有哪些)

数据分析有什么思路?

第七十四条 保险经办机构通过业务经办、统计、调取保险工作所需的数据，有关单位和个人应当及时、如实提供。

数据分析的常规思路:

数据清洗流程(数据清洗流程有哪些)

数据清洗流程(数据清洗流程有哪些)

一、熟悉业利用数据分析技术从海量数据中提取的信息具有极高的价值，例如，支持企业高层进行业务决策、发现新的销售和市场机会、提升组织的社交媒体营销能力、提高用户忠诚度以及复购率、降低用户流失率、风险并进行防范等。务、了解数据来源

二、明确分析的目的

数据分析不是模型算法和可视化的堆砌，而是有目的地发现某种现象，支撑某些决策。所以在分析之前，一定要明确自己分析的目的，切忌照搬其他的项目的分析内容，或者随意组合手上的分析模型算法，这样会导致分析结果华而不实。

三、多视角观察

要想达到某种分析目的，需要从多个视角观察数据，这样不仅可以对数据整体有个全面的了解，也有助于发现潜在的信息。

做好准备工作后，接下来就进入正题，开始分析：

一、它是什么？

数据分析一定是针对某一些对象的，就像消费记录针对的是某一店铺。那首先要做的，就是通过数据来描述这一对象。所以，主要从两个方面关注一个对象，整体描述和特征：

统计是最直接的方法，而且应用起来也很简单。常用的方法有总和、平均数、最小值、中位数、方、增长率、类型占比、分布、频率频次等等。这里不多做介绍。

“物以类聚，人以群分”，聚类属于非监督学习，聚类可以将一组数据分成多个类别，每个类别内部的数据相似，但两个类别之间相异。聚类有助于发现数据分布上的特点，可以大量减少分析的数据量。比如在轨迹分析和预测中，通过聚类，我们会发现某个人主要出现在三个地方，宿舍周围、食堂周围、教学楼周围，那么当我们预测他在哪的时候，就可以从对无数经纬度坐标的分析变成对三个地点的分析。

特征工程是很庞大，正如描述的那样，数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只能逼近这个上限而已。特征工程包含了特征提取和特征选择，由于其算法众多且比较复杂，这里不一一介绍。特征分析首先要明确分析的单位，包括时间、空间和类型等等。就像轨迹预测中，分析每十分钟的所在地要比分析每秒钟的经纬度坐标要实际得多，而分析每小时的所在地又太过粗糙。然后就是特征提取，特征提取的算法有很多，线性的PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）、ICA（成分分析），文本的F-IDE、期望交叉熵，图像的HOG、LBP等。特征分析的主要目的是降维、减少冗余，提高存储计算能力。

它发生了什么包涵正常和异常，而我们通常会更加关注异常，这里也着重于异常分析。它发生了什么与它是什么在分析思路和方法上是一致的，只是针对不同的阶段，比如时间上本月与上月。对于异常分析，主要有两部分，发现异常和推送预警。推送预警比较简单，只要注意预警的级别和推送的人。而异常发现，除了能直接观察的异常，比如我们的学霸这次居然有一科没及格，更多的需要注意暗物质。所谓暗物质，就是无法直接观测的现象和关联。

每当发生什么的时候，我们都会问一句为什么？为什么是对数据的深层次挖掘与诊断，的问题诊断有利于正确的决策。一般可以用到以下的方法：

1、趋势、同比环比

这是很简单的方法，既观察其过去和其他周期的情况，这里不多介绍。

2、下钻

下钻是最常用且有效的找原因的办法，既一层层抽丝拨茧，直到找到最根源的原因。只是在下钻的过程中，一定要注意下钻的区域和方向，就像挖井一样，并不是随便找个地方向任何方向打下去就会出水的。我们可以分为多个层次下钻，既一开始只关注大的分类的变化，如服装、饮食等等，再从变化较大的类开始继续下钻。

3、相关分析

相关分析是对不同特征或数据间的关系进行分析，发现业务的关键影响和驱动因素。例如时间到春运了，车票就不好买了一样。相关分析常用的方法有协方、相关系数、回归和信息熵等，其中相关系数和回归也可以用于下面将会提到的预测。其中相关是回归的前提，相关系数表示了两个变量有关系，而回归则表示两个变量是何种关系。其中相关系数与回归也可以延伸到典型相关分析（多元）与多元回归。例如经典的“啤酒和尿布”，如果想要知道啤酒销量为什么增加，可以分析下它与尿布销量的相关性。

它还会发生什么就是纯粹的预测了，预测的算法有很多，但也并不是说所有的预测都需要借助难以理解的算法。比如万精油的趋势、增长率、同比环比、基本概率等，有的时候就很能说明问题。但在这里，还是介绍一些常用的预测方法：

1、特别的点

2、分类与回归

当然，预测算法还有很多，只是需要根据预测的数据的具体情况选择正确的方法，这些可以从我们的算法工程师们那里得到很好的建议，当然前提是我们要将数据的特点和需要预测的东西准确的告诉他们。

1、拟合与图论

2、协同过滤

还有一种情况，也是数据分析师很常见的。就是当拿到数据，却完全没有目的，也就是探索性分析。这种情况借助数据分析工具，做一些大致的探索性分析，看一下数据趋势，逐步深入。

1、明确思路 明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。首先目的不明确则会导致方数据分析向性的错误。当明确目的后，就要建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。

2、收集数据 收集数据是按照确定的数据分析框架收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括手数据与第二手数据，手数据主要指可直接获取的数据比如公司自己的业务数据库中的业务数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据例如一些公开出版物或者第三方的数据网站。

3、处理数据 处理数据是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。

4、分析数据 分析数据是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的作。

5、可视化 一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。

6、撰写报告 撰写数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过清晰的结构和图文并茂的展现方式去展具有建设意义的解决方案。

赵兴峰老师主讲数据分析师全体系育成课程，最常用的数据分析思路与方法：对比分析，对比分析案例、思路、方法、模型及对比分析三要素

如何写好一份数据分析报告？

数据清洗工具有以下几种，那么我们来一起看看，做个参考。

在谈这个问题之前先说说写一份好的数据分析报告/邮件的重要性，很简单，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品一个运营的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。 我认为数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。一份好的分析报告，首先要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；

因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品一个运营的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。

我认为一份好的分析报告，首先要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；

第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；

第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的 了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的，没有太多时间看那么多）的阅读心理门 槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；

好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；

好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！

好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因 为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站 在读者的角度去写分析邮件；

好的分析一定要基于可靠的数据源，其实很多时候收集数内容明确，时间；处理方法；反馈流程据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员 提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性， 否则一切都将变成为了误导别人的努力；

社保数据清理到底清理的是什么

分类与回归都是通过已知的数据构建和验证一个函数f，使得y=f（x），对于未知的x，通过f预测y，不同在于回归的输出是连续的而分类的输出是离散的。例如，我们预测明天的温度是回归，而预测明天是下雨天还是晴天则是分类。分类方法有逻辑回归、决策树、支持向量机，而回归一般会用到线性回归。

法律分析：社保的清理流程：

2、聚类

一、数据清理申请内容大概为，本人现申请做账户清理，原账户的费用已领用完毕，由此产生的后果由本人承担，个人按手印（让他到银行打个明细，能有明细作为依据）。

二、数据清理的原则

各级地方税务机关和保险经办机构在保险费数据清理过程中要本着实事求是的原则，确保数据的真实、准确、规范。

三、数据清理的二、它发生了什么？范围

(一)数据清理范围包括目前所有地税部门负责征收的保险费；

(二)历史欠费清理时间范围从2000年地税部门负责征收保险费时开始，直至正式录入广东省地方税务局统一的保险费征收管理系统前为止。

四、数据清理的内容

数据清理内容包括保险费登记数据、核定数据和欠费数据。

法律依据：《中华保险法》

第四条 中华境内的用人单位和个人依法缴纳保险费，有权查询缴费记录、个人权益记录，要求保险经办机构提供保险咨询等相关服务。

第五十八条 用人单位应当自用工之日起三十日内为其职工向保险经办机构申请办理保险登记。未办理保险登记的，由保险经办机构核定其应当缴纳的保险费。自愿参加保险的无雇工的个体工商户、未在用人单位参加保险的非全日制从业人员以及其他灵活就业人员，应当向保险经办机构申请办理保险登记。建立全国统一的个人保障号码。个人保障号码为公民身份号码。

简述利用数据仓库整合的步骤电子商务客户关系管理实题？

第三步为在基本数据分析的基础上，选择和开发数据分析算法，对数据进行建模。从数据中提取有价值的信息，这其实是真正的阿里云大数据的学习过程。这当中会涉及很多算法和技术，比如机器学习算法等;

以下是利用数据仓库整合的步骤电子商务客户关系管数据转换和集成：将原始数据进行转换和集成，使其适应分析和应用的需要。包括数据格式转换、字段映射、数据合并等作，确保数据能够被正确地整合和连接。理实例：

1.明确业务目标：确定需要整合的数据和业务目标，如提高客户满意度、增加销售额等。 2.建立数据仓库：设计和建立数据仓库，包括数据模型和ETL(抽取、转换、加载)流程，以确保准确性和可靠性。 3.收集数据：从不同来源收集数据，包括订单、客户信息、网站交互记录等。 4.清理和转换数据：清理数据中的错误或重复项，将数据格式转换为仓库可接受的格式。 5.整合数据：将来自不同来源的数据整合到数据仓库中。 6.分析数据：使用BI工具对数据进行分析，例如生成报表、可视化分析等。 7.应用分析结果：根据分析结果制定营销策略，改进，并持续监测和优化数据质量和分析效果。

通过以上步骤，企业可以更好地了Excel解客户需求和行为模式，制定更有效的营销策略和服务方案，提高客户满意度和忠诚度。

在做数据分析的时候，这种情况应该如何分析？

数据清洗(Data cleaning)_ 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。

1.明确目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告(如艾瑞资讯)、市场调查。

3.此阶段主要根据需求，选择合适的统计方法进行统计分析和数据图表的制作，这里选择合适的方法是关键，相关作SPSS软件已经标准流程化，我们只需要选择合适的参数进行相关作即可。下表是根据自变量与因变量数目对各种统计方法的一个归类：数据处理

数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品需要的直观的可看数据。

数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

6.报告这一点是数据分析的前提。数据分析，除了我们面对的数据之外，更多的是这些数据背后隐藏的各种业务。对于业务深入的了解，有助于更好的发现分析的维度，快速锁定问题和原因。撰写

撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

什么叫对数据敏感？怎样做数据分析

现状分析所使用的是描述性数据分析，描述性数据分析属于一种初级的数据分析方法，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。

对数据敏感就是看到一大堆杂乱无章的数据时，会很有耐心的找出其中的规律所在，不厌其烦，通过数据全流程链路开发，企业可以实现对数据的全面管控和高效利用，从数据采集到数据分析的整个过程都能够顺畅进行。这有助于提高数据质量、加速决策过程、优化业务流程，并为企业的战略决策和业务发展提供有力支持。并且乐在其中。做数据分析包含以下三个步骤：探索性数据分析、模型选定分析、推断分析。

扩展资料：

数据清洗工具有哪些

去社保做数据清理要带上自己的、，还有本人写个数据清理证明材料，然后到社保局填个减少表就可以了。

Google Refine可以将它描述为电子表格。像Excel一样，它可以导入导出多种格式的数据，如标签或逗号分隔的文本文件、Excel、XML和JSON文件。

佳数rightdata：国内个以SAAS模式提供完整地址数据处理服务流程的网站。网站采用先进的大数据与自然语言处理技术，为用户提供最的地址除了上述方法外，SPSS 17.0以上的版本还提供了一个直销模块,这部分内容是对市场营销活动中的用的比较多的模型的整理浓缩，本贴暂时不对数据分析的相关内容做深入详细的介绍，以后将针对案例对这部分内容进行详细叙述。数据拆分补全、邮编查询、匹配去重等功能。

这个基于网络的服务是斯坦福大学数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这里的数据也称观测值，是通过实验、测量、观察、调查等方式获取的结果，常常以数量的形式展现出来。的可视化组设计来清洗和重排数据的，因此，它的格式适用于电子表格等应用程序。

大数据处理怎么样？前景怎么样？

处理可以具体而言，数据全流程链路开数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。发包括以下方面：，有前景，好就业。

大数据分析专业是个很不错的专业，尤其是在1、2线城市人才稀缺，毕竟数据仓库组织的最根本目的就是能够更加便利，有序的进行仓库管理，让仓库数据化，可以让管理更加的便利的同时，更加的科学，安全。如今是互联网膨胀的时代，什么都开始依赖数据来说事或提供决策，人工智能火爆更是大数据的一个佐证，而且大数据的薪资一般比同级别的其他职位薪资都要高

临床试验数据清理怎么写

贝壳签约注意：数据2.数据收集分析的作用