数据分析和数据建模
大数据分析师如何进行数据分析和建模
大数据分析师如何进行数据分析和建模大数据分析师在当今信息时代发挥着重要的作用，他们能够从大量数据中提取有价值的信息，并基于这些信息进行决策和预测。
然而，作为一名合格的数据分析师，并不仅仅是懂得使用各种数据分析工具，更需要掌握一系列的数据分析和建模方法。
本文将介绍大数据分析师如何进行数据分析和建模。
一、明确任务目标和需求在进行数据分析之前，大数据分析师需要与相关部门或客户充分沟通，明确任务的目标和需求。
这有助于确定分析的重点和方法，避免在分析过程中偏离主题。
二、数据收集与清洗数据分析的基础是数据本身，大数据分析师需要从各种数据源中收集必要的数据，并对收集到的数据进行清洗和整理。
这一步骤非常重要，因为原始数据中常常存在缺失值、异常值和噪声，如果不对数据进行清洗，可能会导致分析结果的误差。
三、数据探索与可视化在进行实际分析之前，大数据分析师需要使用适当的统计方法对数据进行探索，并通过数据可视化的方式展现数据的特征和规律。
数据探索有助于发现数据的潜在关系和趋势，并为后续的建模提供参考。
四、特征选择与特征工程特征选择是指从大量的特征中选择出对任务目标有重要影响的特征，以减少建模的复杂度和提高建模的效果。
大数据分析师需要利用统计方法和领域知识，对特征进行筛选和评估。
特征工程是指对原始特征进行变换或组合，以提取更有用的特征。
这一步骤在建模前非常重要，能够提高模型的预测能力和稳定性。
五、建立模型与算法选择在进行建模之前，大数据分析师需要根据任务的特点和数据的特征选择合适的建模方法和算法。
常见的建模方法包括回归分析、分类算法、聚类分析等。
对于大规模数据集，通常需要使用分布式计算和并行算法来提高建模效率。
六、模型评估与优化建立模型后，大数据分析师需要对模型进行评估和优化。
模型评估是指通过各种指标和方法，对模型的性能和效果进行评价。
而模型优化则是指通过调整模型的参数和结构，提高模型的预测能力和泛化能力。
七、模型部署与应用当模型经过评估和优化后，大数据分析师需要将模型部署到实际环境中，并应用于实际问题中。
高效的数据分析与数据建模技术
高效的数据分析与数据建模技术数据分析与数据建模技术是在当今信息时代非常重要的技能。
随着大数据的兴起，数据分析和建模的需求越来越大，这对于企业的发展和决策起着至关重要的作用。
本文将从数据分析和数据建模的概念、技术工具、应用领域以及未来发展趋势等方面来进行详细介绍。
一、数据分析与数据建模的概念1.数据分析数据分析是指通过统计、数学和计算机科学等手段，对大量数据进行分析和解释，从而找出数据中的规律、趋势和规律性的过程。
数据分析可以帮助企业了解市场动态、用户行为、产品趋势等，并作出相应的决策。
数据分析的方法包括描述性分析、推论性分析和预测性分析等。
2.数据建模数据建模是指通过对数据进行分析和处理，建立数学模型来描述数据的特征和规律。
数据建模可以帮助企业预测未来趋势、优化决策、发现潜在问题等。
数据建模的方法包括回归分析、分类分析、聚类分析、时间序列分析等。
二、数据分析与数据建模的技术工具1.统计分析软件统计分析软件是数据分析和数据建模的重要工具，常用的统计软件有SPSS、SAS、R、Python等。
这些软件具有丰富的数据分析和建模函数，可以帮助用户进行数据处理、统计分析、建模和可视化等工作。
2.数据挖掘工具数据挖掘工具是用于在大规模数据中发现隐藏模式和规律的工具，常用的数据挖掘工具有Weka、RapidMiner、Orange等。
这些工具可以帮助用户进行关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、异常检测等工作。
3.机器学习工具机器学习工具是一种可以从数据中学习和改进性能的工具，常用的机器学习工具有TensorFlow、scikit-learn、Keras等。
这些工具可以帮助用户构建各种复杂的机器学习模型，如神经网络、支持向量机、决策树等。
4.可视化工具可视化工具是用于将数据以图表、图形等形式展示出来的工具，常用的可视化工具有Tableau、Power BI、Matplotlib等。
这些工具可以帮助用户直观地理解数据，发现数据之间的关系和规律。
如何使用Excel进行数据建模和数据分析
如何使用Excel进行数据建模和数据分析数据建模和数据分析是现代信息技术领域中的重要技能。
在大数据时代，数据建模和数据分析能够帮助人们更好地理解和利用数据，从而做出更为准确的决策。
Excel作为一种常用的办公软件，在数据建模和数据分析中起着重要的作用。
本文将介绍如何使用Excel进行数据建模和数据分析。
第一章 Excel基础知识在使用Excel进行数据建模和数据分析之前，我们需要了解一些基础知识。
首先，我们需要熟悉Excel的基本操作，包括创建、打开和保存Excel文件，以及插入和删除单元格、行和列等操作。
此外，我们还需要了解Excel的常用函数和公式，如SUM、AVERAGE、MAX、MIN等，这些函数和公式能够帮助我们进行数据计算和统计。
第二章数据建模数据建模是将现实世界中的对象和关系转化为可计算的模型的过程。
在Excel中，我们可以使用表格、图表等形式对数据进行建模。
首先，我们可以使用Excel的链接功能将不同的数据表格进行关联，从而建立起数据之间的联系。
其次，在数据表格中，我们可以使用Excel的排序和筛选功能对数据进行有序和有条件的排列和筛选，以便更好地进行数据分析。
第三章数据清洗在进行数据建模和数据分析之前，我们需要对数据进行清洗。
数据清洗是指通过删除、修改或补充数据，使数据更加准确和完整的过程。
在Excel中，我们可以使用筛选功能对数据进行筛选和过滤，以去除不符合要求的数据。
同时，我们还可以使用Excel的查找和替换功能对数据进行查找和替换操作，从而进一步清洗数据。
第四章数据分析数据分析是指通过对数据进行加工、整理和分析，从中获取有用的信息和知识的过程。
在Excel中，我们可以使用各种函数和工具进行数据分析。
首先，我们可以使用Excel的图表功能对数据进行可视化展示，帮助我们更直观地理解数据。
其次，我们可以使用Excel的数据透视表功能对大量数据进行汇总和分析，从而发现数据中的规律和趋势。
数据分析和建模的技术和工具介绍
数据分析和建模的技术和工具介绍随着现代社会的高速发展，数据已经成为企业及个人决策的重要依据。
正确地理解和分析数据，可以为企业提供准确的市场情报，优化运营流程，提升工作效率。
在此基础上，为了更准确地预测未来的发展趋势，数据建模技术也越来越受到关注。
本文将对数据分析和建模技术及相关工具进行介绍。
一、数据分析技术1.数据清洗和预处理在进行任何数据分析之前，首先需要对数据进行清洗和预处理，以保证数据的准确性和完整性。
数据清洗和预处理主要包括缺失值填充、异常值处理和重复值处理，可以采用Excel、Python、R、SPSS等工具进行处理。
2.可视化分析可视化分析是一种将数据呈现为简单易懂的图表或图像的分析方法。
通过可视化分析，可以更加直观地展示数据间的关系，包括数量、比例以及变化趋势等，在分析和决策中起到关键的作用。
目前常用的数据可视化软件包括Tableau、Power BI等。
3.统计分析统计分析是一种应用数学和统计学方法进行数据分析的方法。
统计学是研究数据的收集、处理、分析、解释和表达的学科。
统计分析可以通过假设检验、方差分析、回归分析等方法分析数据的特性、规律、趋势等。
二、数据建模技术1.机器学习机器学习是一种通过计算机自动学习模式以改进其表现的方法。
机器学习可以通过监督学习、非监督学习和强化学习等方法，对数据进行分类、聚类、回归等建模操作。
目前常用的机器学习库包括TensorFlow、Scikit-learn、Keras等。
2.深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它使用神经网络模型来处理数据，能够识别更复杂的模式和结构。
深度学习模型主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
深度学习库包括TensorFlow、PyTorch、Caffe等。
3.文本挖掘文本挖掘是一种从大规模文本数据中提取有用信息的技术。
文本挖掘主要包括分词、词性标注、实体识别等操作，可以通过机器学习、深度学习等方法对文本数据进行建模分析。
高效的数据分析与数据建模技术
高效的数据分析与数据建模技术数据分析和数据建模技术是当今信息时代最重要的技能之一。
在日益增长的大数据和数据科学领域中，数据分析和数据建模技术的影响已经蔓延到了各个行业和领域。
从商业决策到科学研究，从医疗保健到金融服务，数据分析和数据建模技术正在成为各种行业的核心竞争力。
本文将着重介绍高效的数据分析与数据建模技术，包括数据分析的基本概念、数据建模的流程与技术、常用的数据分析工具和方法以及数据建模的应用场景等。
通过本文的学习，读者将了解到如何运用数据分析和数据建模技术来解决实际问题，提高工作效率和竞争力。
一、数据分析的基本概念1.数据分析的定义和意义数据分析是指通过对数据进行收集、整理、分析和解释，以发现数据背后的模式、趋势和规律，为决策和问题解决提供支持和指导的过程。
数据分析的主要目的是从数据中获得有价值的信息和洞察，帮助人们做出正确的决策。
数据分析的意义在于提高决策的准确性和效率，帮助企业和组织更好地理解市场、产品和用户，发现商机和问题，提高生产效率和服务质量，降低成本和风险。
数据分析也是科学研究和政策制定的重要工具，可以帮助研究人员和政策制定者更好地理解社会现象和问题，找到解决方案和策略。
2.数据分析的基本流程和方法数据分析的基本流程包括数据收集、数据整理、数据分析和数据解释。
数据收集是指通过各种手段和渠道获取数据，可以是实验数据、观测数据或调查数据。
数据整理是指对收集到的数据进行清洗、转换和归档，以便后续的分析和使用。
数据分析是指对整理好的数据进行统计分析、模型建立和预测，以发现数据背后的规律和规律。
数据解释是指通过对分析结果的解释和评估，为决策和问题解决提供支持和指导。
常用的数据分析方法包括描述性分析、推断性分析和预测性分析。
描述性分析是指通过统计指标和图表对数据进行总体和分组描述，以了解数据的基本特征和分布。
推断性分析是指通过假设检验和置信区间对数据进行统计推断，以验证假设和进行比较。
预测性分析是指通过建立数学模型和模式预测数据的趋势和未来发展，以指导决策和规划。
数据分析与数据建模
数据缺失与异常的处理
缺失数据处理
对于缺失的数据，可以采用插值、删除等方法进行处理。插值方法可以根据已有的数据点进行线性插 值或多项式插值；删除方法则直接将缺失的数据点删除。
异常值处理
对于异常值，可以采用删除、替换等方法进行处理。删除方法直接将异常值删除；替换方法则可以用 均值、中位数或众数等代替异常值。在处理异常值时，可以采用基于统计的方法，如Z分数法、IQR法 等，对异常值进行识别和判断。
预测未来销售趋势，制定合理的库存计 划和采购策略。
详细描述
分析消费者购买习惯和偏好，识别畅销 商品和滞销商品。
案例二：金融风控数据分析与数据建模
总结词：通过分析金融 交易数据，识别异常行 为和潜在风险，保障资
金安全。
01
监测交易活动，识别可 疑交易和欺诈行为。
03
预测市场走势，为投资 决策提供依据，降低投
04 数据分析方法与技术
描述性分析
总结
描述性分析是对数据进行简单的统计和整理 ，以揭示数据的基本特征和规律。
描述性分析步骤
数据收集、数据清洗、数据整理、数据展示 。
描述性分析工具
Excel、Tableau、Power BI等。
预测性分析
总结
预测性分析是通过建立数学模型，利用历史数据预测未来的趋势和 结果。
数据分析的重要性
数据分析在现代商业、科研、政府和社会等领域中发挥着越来越重要的作用。通过对数据进行深入分析，可以发 现隐藏的模式、趋势和关联，为决策提供有力支持，推动业务创新和改进。
数据分析的流程
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、异常值处理、数据转 换等。
数据分析
运用统计分析、可视化等方法 ，深入挖掘数据中的信息。
数据分析与统计建模
数据分析与统计建模数据分析与统计建模是一种基于统计学原理和方法，利用数据来解决实际问题的过程。
它通过对收集到的数据进行处理、分析和挖掘，从中得到有用的信息和模式，为决策和预测提供依据。
在本文中，我将介绍数据分析与统计建模的基本概念、方法和应用领域，并解释如何进行数据分析和统计建模的步骤。
1. 数据分析的概念和方法数据分析是一种对数据进行理解、分析和解释的过程。
它包括数据的整理、描述统计、可视化和推断统计等方法。
数据的整理包括数据清洗、数据转换和数据集成等步骤，旨在提高数据的质量和适用性。
描述统计是对数据进行总结和描述的过程，可以通过计算均值、中位数、标准差等指标来描述数据的特征。
可视化是通过图表、图形等形式将数据可视化展示出来，以便更好地理解数据。
推断统计是通过对样本数据进行统计推断，从而对总体的特征进行推断。
2. 统计建模的概念和步骤统计建模是利用统计方法来构建数学模型，从数据中挖掘出潜在的规律和关系。
统计建模可以用于预测、分类、聚类等任务。
它包括模型选择、参数估计和模型评估等步骤。
模型选择是选择适用的数学模型，根据问题的特点和数据的性质来选择模型。
参数估计是通过最大似然估计、最小二乘估计等方法来估计模型参数，使得模型与观测数据拟合最好。
模型评估是通过拟合优度、AIC、BIC等指标来评估建立的模型的好坏。
3. 数据分析与统计建模的应用领域数据分析与统计建模在各个领域中都有广泛的应用。
在商业领域，它可以用于市场调研、客户分析、销售预测等。
在金融领域，它可以用于风险评估、股票价格预测等。
在医学领域，它可以用于疾病诊断、药物研发等。
在社会科学领域，它可以用于民意调查、社会评估等。
在工程领域，它可以用于产品质量控制、故障诊断等。
总之，数据分析与统计建模在各个领域中都具有重要的应用价值。
4. 数据分析与统计建模的实践步骤进行数据分析和统计建模的过程中，可以遵循以下步骤：1) 确定问题和目标：明确需要解决的问题和达到的目标。
如何进行数据分析与建模
如何进行数据分析与建模数据分析与建模是当今信息时代的重要技能之一，它可以帮助人们从海量数据中提取有用的信息，为决策提供支持。
本文将从数据收集、数据清洗、数据分析和建模四个方面进行探讨。
在进行数据分析与建模之前，首先需要进行数据收集。
数据收集可以通过各种途径进行，如调查问卷、观察记录、实验测量等。
然而，要想获得准确、可靠的数据，必须注意数据的来源和质量。
在数据收集过程中，应尽量消除数据误差和主观偏差，保证数据的真实性和客观性。
获得数据后，接下来需要进行数据清洗。
数据清洗是指对数据进行预处理和筛选，以保证数据的完整性和一致性。
在数据清洗过程中，可以采用删除异常值、填补缺失值、去除重复数据等方法来提高数据质量。
同时，还需要对数据进行归一化处理，以便于后续的数据分析和建模。
数据分析是数据科学中的核心环节，它涉及对数据进行统计分析、模式识别、关联规则挖掘等。
数据分析可以帮助人们发现数据背后潜在的规律和关联关系，进而为决策提供科学依据。
在进行数据分析时，可以使用各种统计工具和算法，如回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
通过数据分析，可以对数据进行可视化展示，以便于更好地理解和解释数据。
数据建模是将数据分析的结果以模型的形式表达出来，用于预测和模拟。
数据建模可以用数学模型、统计模型、机器学习模型等方式进行。
在进行数据建模时，可以根据具体问题选择合适的建模方法和算法。
例如，在金融领域可以利用时间序列模型进行股票价格预测，在医疗领域可以利用分类算法进行疾病预测。
通过数据建模，可以对未来的情况进行预测，为决策提供参考。
数据分析与建模可以应用于各个领域，如金融、医疗、教育等。
在金融领域，数据分析与建模可以帮助投资者进行投资决策、风险管理和资产配置。
在医疗领域，数据分析与建模可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发和健康管理。
在教育领域，数据分析与建模可以帮助学校进行学生评估、教学改进和课程设计。
然而，数据分析与建模也存在一些挑战和难点。
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数据分析和数据建模大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。
另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。
过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。
大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。
另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。
过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。
数字时代到来之后，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环节也被记录下来，客户的消费行为和网上行为都被采集下来。
企业拥有了多维度的数据，包括产品销售数据、客户消费数据、客户行为数据、企业运营数据等。
拥有数据之后，数据分析成为可能，企业成立了数据分析团队整理数据和建立模型，找到商品和客户之间的关联关系，商品之间关联关系，另外也找到了收入和客户之间的关联关系。
典型的数据分析案例如沃尔玛啤酒和尿布、蛋挞和手电筒，Target的判断16岁少女怀孕都是这种关联关系的体现。
关联分析是统计学应用最早的领域，早在1846年伦敦第二次霍乱期间，约翰医生利用霍乱地图找到了霍乱的传播途径，平息了伦敦霍乱，打败了霍乱源于空气污染说的精英，拯救了几万人的生命。
伦敦霍乱平息过程中，约翰医生利用了频数分布分析，建立了霍乱地图，从死亡案例分布的密集程度上归纳出病人分布同水井的关系，从而推断出污染的水源是霍乱的主要传播途径，建议移除水井手柄，降低了霍乱发生的概率。
另外一个典型案例是第二次世界大战期间，统计分析学家改造轰炸机。
英美联盟从1943年开始对德国的工业城市进行轰炸，但在1943年年底，轰炸机的损失率达到了英美联盟不能承受的程度。
轰炸军司令部请来了统计学家，希望利用数据分析来改造轰炸机的结构，降低阵亡率，提高士兵生还率。
统计学家利用大尺寸的飞机模型，详细记录了返航轰炸机的损伤情况。
统计学家在飞机模型上将轰炸机受到攻击的部位用黑笔标注出来，两个月后，这些标注布满了机身，有的地方标注明显多于其他地方，例如机身和侧翼。
有的地方的标注明显少于其他地方，例如驾驶室和发动机。
统计学家让军火商来看这个模型，军火商认为应该加固受到更多攻击的地方，但是统计学家建议对标注少的地方进行加固，标注少的原因不是这些地方不容易被击中，而是被击中的这些地方的飞机，很多都没有返航。
这些标注少的地方被击中是飞机坠毁的一个主要原因。
军火商按照统计学家的建议进行了飞机加固，大大提高了轰炸机返航的比率。
以二战著名的B-17轰炸机为例，其阵亡率由26%降到了7%，帮助美军节约了几亿美金，大大提高了士兵的生还率。
一数据分析中的角色和职责数据分析团队应该在科技部门内部还在业务部门内部一直存在争议。
在业务部门内部，对数据场景比较了解，容易找到数据变现的场景，数据分析对业务提升帮助较大，容易出成绩。
但是弊端是仅仅对自己部门的业务数据了解，分析只是局限独立的业务单元之内，在数据获取的效率上，数据维度和数据视角方面缺乏全局观，数据的商业视野不大，对公司整体业务的推动发展有限。
业务部门的数据分析团队缺少数据技术能力，无法利用最新的大数据计算和分析技术，来实现数据分析和建模。
数据分析和计算依赖于科技部门，效率较低，无法打通各个环节和实现效率和收益最优。
数据分析和挖掘部门位于科技部门，优点是直接可以了解所有数据，利用最新的大数据计算分析技术来进行数据分析和建模，数据视野好。
面对全局数据建立数据采集和分析系统，系统复用程度高，降低重复投资，效率高。
但是团队人员商业敏感度低，过度关注技术和架构，重视技术的领先和处理效率，数据商业敏感度低，不重视数据商业化场景，对业务理解程度不够，支持力度不如前者。
科技部门愿意搭建一个大数据平台，让业务部门自己去寻数据场景，业务部门在数据商业化过程中也会遇到环节不畅通，效率低下的问题。
数据分析团队应该属于独立的部门，为所有的业务部门提供服务，具有独立的技术团队，可以搭建独立的大数据计算和分析平台，利用最新的数据处理技术来建立模型进行分析。
另外数据分析团队的人应来源于业务部门，具有高度的数据商业敏感度，可以将业务部门的需求分解为数据需求，将业务场景同数据场景以及数据分析相结合起来。
数据分析是一项实践性很强的工作，涉及到很多交叉学科，需要不同的岗位和角色，来实现不同的性质的工作。
基本的岗位和角色如下：1 数据库(仓库)管理员DBADBA最了解企业内部的数据和可用的数据资源，包括数据的存储细节和数据字典，另外其对数据的采集、清洗和转化起到关键作用。
DBA为数据科学家和数据分析师提供加工好的原始数据，这些数据是数据分析和建模的基础，DBA做了数据分析工作中最重要的基础工作，完成了大量的脏活和累活。
2 业务专家业务专家的优势是数据的商业敏感度，了解业务需求，可以将业务需求转化为数据需求，进一步找到数据应用场景。
另外业务专家也可以通过对数据的分析，找到新的商业机会，同业务部门一起制定商业计划，利用数据分析推动业务增长。
业务专家的经验对于数据分析和建模是非常关键的，他们可能是风险管理人员、欺诈监测专家、投资专家等。
数据建模来源于业务经验和业务知识，正是业务专家的专业分析找到了业务规律，从而找到了建模方向，并对建模工作给出建议和解释。
3 数据科学家过去统计分析依赖于统计分析工具，大数据时代之后，数据量级的提升和数据类型的复杂程度，让很多传统的统计分析工具无法完成分析计算。
这个时候，数据科学家出现了，他们可以利用自己的专业技能帮助业务专家和数据分析人员进行建模和计算。
过去数据统计分析建模常用SPSS，SAS，MATLAB等工具，现在基于大数据平台的分析建模可以使用Spark+Scala/Python/R/Java。
数据科学家了解模型和算法，可以直接承担建模和调优工作，懂得选择合适的算法来进行计算，提高效率。
4 数据分析师数据分析师站在数据和商业的角度来解读数据，利用图标和曲线等方式向管理层和业务人员展现分析结果，揭示数据分析产生的商业机会和挑战。
数据分析师将杂乱的数据进行整理后，将数据以不同的形式展现给产品经理、运营人员、营销人员、财务人员、业务人员等。
提出基于数据的结果和分析建议，完成数据从原始到商业化应用到关键一步，数据分析师的数据敏感度、商业敏感度、分析角度、表达方式对于商业决策很重要。
5 运营专家数据分析结果和商业决策出来之后，运营专家负责实现商业决策。
通过有计划的运营活动，将数据分析的结果应用到实际的商业活动之中，运营专家是实现数据变现最后一公里的关键人物。
运营专家属于业务人员，实际上参与业务运营活动，利用数据分析结果，实现业务场景和数据场景的结合，实现数据商业化应用。
二数据分析之前的各项准备工作数据分析团队各成员确定之后，将进行下一项工作，就是找到有价值的数据进行分析了。
数据是分析的基础，因此数据的质量、数据的相关度、数据的维度等会影响数据分析的结果影，其中GIGO(垃圾进垃圾出)对于数据分析结果影响最大。
1 数据源选择数据分析团队面对大量的数据源，各个数据源之间交叉联系，各个数据域之间具有逻辑关系，各个产品统计口径不同，不同的时间段数值不同等。
这一系列问题多会影响数据分析结果，因此确定数据源选择和数据整理至关重要。
DBA可以基于数据分析需要，找到相关数据，建立一张数据宽表，将数据仓库的数据引入到这张宽表当中，基于一定的逻辑关系进行汇总计算。
这张宽表作为数据分析的基础，然后再依据数据分析需要衍生出一些不同的表单，为数据分析提供干净全面的数据源。
宽表一方面是用于集中相关分析数据，一方面是提高效率，不需要每次分析时都查询其他的数据表，影响数据仓库效率。
2 数据抽样选择简单的数据分析可以调用全体数据进行分析，数据抽样主要用于建模分析，抽样需考虑样本具有代表性，覆盖各种客户类型，抽样的时间也很重要，越近的时间窗口越有利于分析和预测。
在进行分层抽样时，需要保证分成出来的样本比例同原始数据基本一致。
3 数据类型选择数据类型分为连续型和离散型，建模分析时需要确定数据类型。
进行业务收入趋势分析、销售额预测分析、RFM分析时，一般采用连续型变量。
信用评级、分类预测时一般采用离散变量。
4 缺失值处理数据分析过程中会面对很多缺失值，其产生原因不同，有的是由于隐私的原因，故意隐去。
有的是变量本身就没有数值，有的是数据合并时不当操作产生的数据缺失。
缺失值处理可以采用替代法(估值法)，利用已知经验值代替缺失值，维持缺失值不变和删除缺失值等方法。
具体方法将参考变量和自变量的关系以及样本量的多少来决定。
5 异常值检测和处理异常值对于某些数据分析结果影响很大，例如聚类分析、线性回归(逻辑回归)。
但是对决策树、神经网络、SVM支持向量机影响较小。
一般异常值是指明显偏离观测值的平均值，例如年龄为200岁，平均收入为10万元时，有个异常值为300万元。
第一个异常值为无效异常值，需要删掉，但是第二个异常值可能属于有效异常值，可以根据经验来决定是否保留或删掉。
6 数据标准化数据标准化的目的是将不同性质、不同量级的数据进行指数化处理，调整到可以类比的范围。
例如在建立逻辑回归模型时，性别的取值是0或以，但是收入取值可能就是0-100万，跨度较大，需要进行标准化。
一般可以采用最佳/最大标准化(Min-Max 标准化法)将数值定在0和1之间，便于计算。
Z分数法和小数定标标准化法也可以采用。
7 数据粗分类(Categorization)处理归类和分类的目的是减少样本的变量，常有的方法由等间距分类，等频数分类。
可以依据经验将自变量分成几类，分类的方法可以不同，建议采用卡方检验来决定采用哪种分类方法。
连续型变量可以用WOE变化方法来简化模型，但降低了模型的可解释性。
8 变量选择数据分析过程中会面对成百上千的变量，一般情况下只有少数变量同目标变量有关，有助于提高预测精度。
通常建模分析时，有意义的变量不会超过10-15个，称他们为强相关变量(聪明变量)。
可以利用变量过滤器的方法来选择变量。
常见的变量过滤器应用场景如下。
一般IV值大于0.3代表变量的预测力较强，可以采用。
三数据分析过程1.向业务部门进行调研，了解业务需要解决的问题，将业务问题映射成数据分析工作和任务2.调研企业内外部数据，找到分析需要的数据，将数据汇聚到一个特定的区域，数据集市或数据仓库，探索性分析3.数据清洗，包括检查数据的一致性，处理异常值和缺失值，删除重复数据等4.数据转换，例如数据分箱(Binning)，将字符型变量转化为数字型变量，按照数据所需维度进行汇总5.建立模型，按照业务需求建立不同模型(例如客户流失预警、欺诈检测、购物篮分析、营销响应等)6.模型结果解释和评估，业务专家进行业务解释和结果评价四大数据分析场景和模型应用数据分析建模需要先明确业务需求，然后选择是描述型分析还是预测型分析。