数据搜集:从数据库、API接口、CSV文件等多种渠道整合数据资源。
数据净化:针对缺失值、异常值、冗余数据等问题进行清洗,确保数据集的完整性与准确性。
数据预处理:包括数据类型转换、分类变量编码、数值变量标准化等,为后续分析奠定基础。
数据探索:运用统计手段与可视化工具,揭示数据的内在分布规律、变量间相关性等特性。
数据分析:结合统计学原理与机器学习算法,挖掘数据中的隐藏模式与趋势。
数据可视化:通过图表、图形等直观方式,展现数据分析成果,促进信息的有效传达。
报告与呈现:编制详尽报告或构建交互式数据看板,全面呈现分析过程与结论。