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文档简介

01数据分析流程02数据分析含义03数据分析与可视化04总结数据分析流程01数据分析流程从广义上来说，不管是数据可视化还是数据分析，都是数据赋能决策的中间环节，而完整的链路应该是：数据接入-数据准备-数据分析-数据可视化-数据分发应用-智能决策。从这个流程可以看出，数据分析更偏向于方法和技术，数据可视化更偏向于展现形式，就类似于研发中的后端和前端，没有后端开发，前端没有内容去展现，而没有前端的完美呈现，后端写的内容也没人可以看懂。数据接入数据准备数据分析数据可视化数据分发应用智能决策数据分析含义02数据分析含义数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。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。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。数据分析含义数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。数据分析与可视化03数据分析与可视化可视化的意义是帮助人更好的分析数据，也就是说他是一种高效的手段，并不是数据分析的必要条件。优秀的可视化作品=信息+故事+目标+视觉形式，因此，一件可视化作品是从数据->交互->视觉->开发的一个过程。定义合适的可视化图形，可以说是最为关键的。一般情况来看，线柱饼等基本图形可以完成我们大部分的需求，这也是分析人员最常用的展现形式。但对于大数据场景或具体业务场景下就需要更加特殊的可视化。我给出对于定义图形的原则是即直观又丰富，即相关又离散，看上去是两对矛盾的词。对于可视化图形与表格最大的不同在于它经过了一次对于数据的加工，反映在我们脑中的信息也许更容易触达所想，也许也会形成误导。因此，我们需要它展现出多维度的信息，而不是单一层面。总结04总结无论我们是数据分析工程师，前端开发工程

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