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發布時間：2022-12-08 16:45
1. 數據要求
在這個階段，數據要求清單是根據最終用戶或產品客戶的規格準備的。這個數據要求可能有用于數據分析的一般和具體要求。
同樣地，你可以列出你需要收集數據的想法。你可以包括一般和具體的內容。
2. 數據收集
現在，是時候決定并從各種來源收集數據了。這里的數據可以從網上收集，采訪，傳感器，如交通攝像頭等。
同樣，你可以從各種來源收集數據，如電子書、書籍、文章、期刊、雜志、在線網站等，用于你的數據分析作業。
3. 數據處理
數據處理意味著給你的數據一個結構，以便將來也能使用。它可以在電子表格或統計軟件中以表格的形式完成。
同樣，你也可以通過在作業的不同部分分配信息來進行處理，形成一個更好的作業結構。
4. 數據清理
數據清理是一個過程，在這個過程中，數據分析員必須消除不相關的數據或糾正所收集的數據。這個過程的幾個一般階段可能包括分析所收集數據的準確性、質量、重復性等。
同樣，你需要檢查你所收集的數據來源的可靠性。還要檢查所收集的數據是否與所選的主題相關，以及你是否在作業中以不同的方式呈現了相同的信息。
5. 探索性數據分析
在這一階段，使用探索性數據分析法對清理后的數據進行分析。這樣做可能會導致數據的刪除或增加。分析師可以使用平均數或中位數的方法來更好地理解數據，或者使用圖形來洞察數據想要告訴我們的東西。
同樣，你可以在小間隔后繼續分析你的任務，這樣你就可以知道你正在走一條正確的道路，同時保持文件中不同部分的連接。
6. 建模和算法
在數據分析中，建模和算法被應用于數據的變量，以分析它們如何準確地支持數據的其他變量。此外，算法被用來預測所分析的數據的未來用途。
以同樣的方式，你可以審查和分析你在作業中使用的數據是否與你的作業主題有關。
7. 數據產品
數據產品是數據分析的最終結果，它用于在計算機應用程序中接受輸入并產生輸出。
同樣，在你完成了研究、收集和寫出自己想法的信息后，你的數據分析作業就準備好了。
8. 交流
在準備好數據分析的最終產品后，要將其傳達給使用它的人，并從他們那里獲得反饋。在這個過程中，可能需要分析員進行額外的分析來解決他們的疑問。
同樣地，在準備好你的作業后，你首先需要檢查其中是否有任何錯誤。之后，你可以請你的家人和朋友來校對你的作業，并發現其中的任何錯誤。你可以糾正他們所說的缺陷，也可以根據他們的建議進行補充。
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