数据分析的工作流程是什么？

在大数据技术的催化下，数据分析已成为未来大公司长期发展的风向标。甚至大多数公司在招聘人才时也开始关注相应职位的数据分析功能。 目前，我们的通用数据分析主要是基于现有数据的结论判断分析，而企业迫切需要的高端人才被定位在探索性数据分析中。为了更清楚地了解高端数据分析职位，让我们了解高端数据分析职位的工作流程。

  通常，数据分析工作流分为六个阶段：业务需求处理，数据收集，数据处理，数据分析，数据可视化和数据分析报告。

  1.业务需求处理

  所有数据分析均基于特定的业务需求。 只有了解数据分析的目的，我们才能获得准确的数据并获得有益的结论。明确业务需求后，有必要建立基于目标的分析框架，明确需要分析的维度和具体指标，并使用有效的理论基础进行以下数据分析工作。

  2，数据收集

  数据收集包括多种方法。 通常，它在处理业务需求后有针对性地收集相应的数据。 例如，将数据掩埋在公司的内部系统中，进行市场研究，收集公开的外部数据，等等。 在此过程中，我们必须注意数据的真实性和有效性。 否则，所有后续工作将毫无意义。

  3，数据处理

  数据处理是对收集到的数据进行处理和组织，以实现数据分析所需的样式。通常，收集到的数据具有数量大，多样化的特点，数据分析人员很难从这些混乱的数据中提取有价值的信息。

  4，数据分析

  这个阶段是通过适当的分析方法和工具来分析收集和处理的数据，从数据中提取有价值的信息，并获得有效的结论。 在此过程中需要大量的数据分析理论方法。

  5.数据可视化

  通过数据分析，将揭示隐藏在数据中的关系和规律。 为了更直观地观察数据结论，我们需要可视化数据。 例如，常见的饼图，折线图，散点图，雷达图等。

  6.数据分析报告

  数据分析报告是对数据分析过程的总结和介绍，也是整个数据分析的最终结果。 数据分析的原因，过程，结果和可执行建议系统已提请决策者参考。