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接下来我们将更深入地研究分析数据的不同技术

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发表于 2023-9-4 15:50:56 | 显示全部楼层 |阅读模式
首先审核分析所需的数据。这可能包括客户信息、用户体验访谈或网站印象。在 系统、之前的营销活动或分析软件中查找数据。收集数据应被视为实时发生的不断发展的动态循环。 存储数据 收集数据后,需要将其存储在某个地方。通常,需要进行改造才能使其在未来有用。此转换称为提取、转换、加载 或提取、加载、转换 ,具体取决于您的流程。 提取 侧重于从源系统检索数据, 转换 涉及清理和格式化数据, 加载 将转换后的数据传输到数据湖等存储区域。


最终,您所做的就是赋予数据形状和意义。您正在将原始 WhatsApp 数据库 数据转换为可用的格式。 另一方面,您可能犯的最大错误之一就是存储数据并忘记它。存储未使用的数据实际上是在浪费资源,而不是使用数据分析来节省成本。 清理数据 与任何大型项目一样,检查不一致、重复或丢失的信息非常重要。原始数据通常很混乱,并且可能需要很长时间才能正确清理。然而,这是获得准确可靠结果的重要步骤。 分析数据 现在是时候进行分析了。



此步骤涉及通过软件工具运行数据,这些工具将从收集的数据中提供有价值的见解。 数据分析技术 数据分析师通过多种不同的方法释放数据的潜力,使他们能够处理数据并提取有价值的信息。以下是当今最流行的一些技术。 回归分析 回归分析对变量组之间的关系进行估计和建模。一个例子是检查一位作者的 好友数量和她上一本书销售的精装本数量,以预测不同的变量,例如她即将出版的三部曲的成功。

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