一個完整的資料分析流程：
• 業務建模。
• 經驗分析。
• 資料準備。
• 資料處理。
• 資料分析與展現。
• 專業報告。
• 持續驗證與跟蹤。
一個具有較高層次的資料分析師需要具備完整的知識結構
1. 資料採集
瞭解資料採集的意義在於真正瞭解資料的原始面貌，包括資料產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。
2.資料儲存
無論資料儲存於雲端還是本地，資料的儲存不只是我們看到的資料庫那麼簡單。
3.資料提取
資料提取是將資料取出的過程，資料提取的核心環節是從哪取、何時取、如何取。
4.資料探勘
資料探勘是面對海量資料時進行資料價值提煉的關鍵
5.資料分析
資料分析相對於資料探勘更多的是偏向業務應用和解讀，當資料探勘演算法得出結論後，如何解釋演算法在結果、可信度、顯著程度等方面對於業務的實際意義，如何將挖掘結果反饋到業務操作過程中便於業務理解和實施是關鍵。
6.資料展現
資料展現即資料視覺化的部分，資料分析師如何把資料觀點展示給業務的過程。資料展現除遵循各公司統一規範原則外，具體形式還要根據實際需求和場景而定。
7.資料應用
資料應用是資料具有落地價值的直接體現，這個過程需要資料分析師具備資料溝通能力、業務推動能力和專案工作能力。
相關：
大資料學習：資料分析師的完整工作流程與知識結構體系
https://www.toutiao.com/i6584961126356746760/
大資料分析學習的詳細解讀：https://www.toutiao.com/i6616593013986558471/
一個完整的資料分析流程：
• 業務建模。
• 經驗分析。
• 資料準備。
• 資料處理。
• 資料分析與展現。
• 專業報告。
• 持續驗證與跟蹤。
一個具有較高層次的資料分析師需要具備完整的知識結構
1. 資料採集
瞭解資料採集的意義在於真正瞭解資料的原始面貌，包括資料產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。
2.資料儲存
無論資料儲存於雲端還是本地，資料的儲存不只是我們看到的資料庫那麼簡單。
3.資料提取
資料提取是將資料取出的過程，資料提取的核心環節是從哪取、何時取、如何取。
4.資料探勘
資料探勘是面對海量資料時進行資料價值提煉的關鍵
5.資料分析
資料分析相對於資料探勘更多的是偏向業務應用和解讀，當資料探勘演算法得出結論後，如何解釋演算法在結果、可信度、顯著程度等方面對於業務的實際意義，如何將挖掘結果反饋到業務操作過程中便於業務理解和實施是關鍵。
6.資料展現
資料展現即資料視覺化的部分，資料分析師如何把資料觀點展示給業務的過程。資料展現除遵循各公司統一規範原則外，具體形式還要根據實際需求和場景而定。
7.資料應用
資料應用是資料具有落地價值的直接體現，這個過程需要資料分析師具備資料溝通能力、業務推動能力和專案工作能力。
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