通常来说，数据分析的整个过程是非常复杂并且难以预测的。不过对大多数分析任务来说，它们的步骤大都是一致的。今天，我们将简要介绍一下数据分析的流程和步骤，让初学者了解数据分析人员是如何从海量的数据中抽取出有效的信息和结论的。
1、数据的收集
此项工作应基于业务的需求展开，数据库中的数据适合在线业务处理，但是在进行数据分析时，一般是将其中的数据导出为特定的文本格式（如csv文件），数据的其它来源主要还包括网站或app后台的日志，以及传感器采集到的数据等。
2、数据的清洗（数据预处理）
也就是数据的准备阶段，一般来说，这是整个数据分析流程中耗时最长且最枯燥的阶段。这个阶段主要是将原始数据生成为可用的数据集，具体包括消除数据集中的冲突数据、空值的处理、数据的标准化等工作。在进行数据清洗时，一般需要对数据有一定的了解，如数据的分布情况等。
3、模型的构建与验证
在完成数据的清洗后，便可以根据业务目标使用相应的算法构建数据分析模型。在此过程中，往往需要多次特征选择以及参数调整等工作，经多轮的调优后，便可将最终的模型用于数据分析工作。
4、使用模型完成预测
将待分析的数据进行清洗，并使用上一步中得到的模型对数据进行分析，在某一时间内一般无需对模型进行更改。
5、分析结果的可视化
数据分析的结果往往只是枯燥的数字，为了便于使用与理解，往往需要对结果进行可视化操作。对于决策支持来说，一般就是将报表以图形的方式进行展现；对于其它需求如推荐系统来说，结果一般是推荐项（产品、文章等）的集合，此时就需要与业务系统相结合，展示具体的产品信息或者文章内容等。
6、根据业务优化或者重新构建模型
当业务需求发生变化，或者被分析对象发生改变等情况出现时，需要根据业务需求对模型进行优化，或者重复上述过程构建新的数据分析模型。
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