数据分析是一个获取原始数据，并将原始数据转换为有效信息的过程。数据分析师的工作就是将数据进行收集并分析，从而解决在分析数据之前提出的问题。在进行数据分析工作时，你有遇到过这几个问题吗？甲方爸爸对分析报告不满意；不知道在哪里获得数据；分析结果与现实相差甚远；不会处理数据……仔细一想是不是自己哪里分析出错了内容？又感觉好像没有问题。其实，大多数刚入行的数据分析师都会碰到这些问题。那么，有没有什么办法补救呢？下面我们一起来聊聊。
为了防止和纠正这些问题，我们需要对这些数据进行清理。因此，我总结了一些可用于处理数据的方法：（1）常见的解决方法包括记录匹配、识别不正确的数据、删除重复的数据和列分割等。（2）将特定变量的总数与可靠数字进行比较，查找高于或低于预定阈值的异常数据。（3）使用异常值检测的定量数据方法，消除可能输入错误的数据。（4）使用文本数据拼写检查器来减少错误键入的单词数量。不过这一方法有一定的局限性，因为数据分析师很难判断单词本身是否正确。5.探索性分析数据对数据进行清理后，数据分析师就可以对数据展开分析了。数据分析师可以应用探索性数据分析的各种技术来挖掘数据中包含的信息。分析数据的方法有很多，例如：（1）生成描述性统计数据（例如平均值或中位数）以帮助理解数据。（2）将数据可视化，从而更直观地观察数据。探索的过程，可能会导致额外的数据被清理或者其他的数据请求。因此，3、4、5项（大标题），这三个步骤本质上是可以迭代进行的。6.掌握建模和算法小时候，我们经常这样吐槽数学：“数学好有什么用，上街去买菜又不会用公式买。”买菜是用不到数学，但是数据分析用得到。在进行数据分析时，数据分析师还需要将数学公式或模型应用于数据，以便识别变量之间的关系（例如相关性或因果关系）。一般而言，我们可以基于数据中的其他变量开发模型，以此评估数据中的特定变量。其中，参与误差取决于模型精度（即，数据=模型 错误）。所以，有一个好的数学功底，还是很有帮助滴~没准，你还可以用这一说法教育还在上学的小朋友，让他们好好学数学，别再提“数学无用论”了。写在最后这六个步骤看似简单，实则博大精深，每个步骤都需要你认真对待。下次进行数据分析时，再遇到同样的问题，你可以回想一下以上的六个步骤是否都做到了。不过，想要轻松地处理和操作数据，你还必须掌握各种用于数据分析的工具，例如Excel、SQL、Python、Java等等。当你完成工作后，你先别急着放下项目，试着总结每次工作的得失。日积月累后，你也可以成为数据分析领域的大牛~
