如下摘自：
完整的資料分析流程一般如下圖
資料分析方**一定是為指導具體工作實踐而服務的，所以僅僅掌握方**並不夠，還要通過實踐不斷完善優化方法，也要借助工具，雙管齊下，才能達到最好的效果。
波動解釋型：某天的銷售額突然下降了，某天的新使用者留存突然降低了，這時候往往需要分析師去解釋波動的原因，分析較為聚焦，主要是找到波動的原因。
專題探索型：對某個主題發起的專項探索，比如新使用者流失、營收分析等等。
資料獲取
在明確分析目標後，就可以根據目標去獲取所需要的資料，資料獲取主要可以分為三大類：
2.1 通過一些基於前端頁面的資料採集工具獲取，如smartbi等視覺化的資料採集工具；
2.2 在產品設計過程中通過資料埋點的方式，在需要資料時可以進行簡單提取，這種方式的前提是在產品規劃階段就已經對未來的資料獲取提前做好了準備；
2.3 如果前期沒有進行功能埋點、視覺化的採集工具也無法獲取資料時，找研發團隊通過後台指令碼或技術研發的方式獲取資料。
資料處理階段主要做的工作是:資料清洗、資料補全、資料整合
3.1 資料清洗、
3.2 資料補全
3.3 資料整合
資料分析思路又叫資料分析方法，資料分析一定是以目的為導向的，通過目的選擇資料分析的方法。
一般有異常分析、尋找關聯關係、分類、分層和**。
我們需要把資料進行視覺化的展示。因此，bi工具就是資料分析路上必不可少！國產bi工具smartbi大資料分析平台滿足企業不同階段的bi需求，功能覆蓋資料分析的全流程。
資料分析報告其實是對整個資料分析過程的乙個總結與呈現。通過對資料全方位的科學分析來評估企業運營質量，為決策者提供科學、嚴謹的決策依據，以降低企業運營風險，提高企業核心競爭力。
大資料分析工具
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資料分析工具簡介
1 numpy numpy是python的乙個擴充套件程式庫，支援處理大量的維度陣列和矩陣，也針對陣列提供大量的數學函式庫，主要用於陣列計算。包含 1 乙個強大的n維陣列物件ndarray 2 廣播功能函式 3 整合c c 的工具 4 線性代數 傅利葉變換 隨機數生成等功能 2 pandas 提供了...
python 資料分析工具
如果安裝的是anaconda 發行版，已自帶numpy.scipy,matplotlib,pandash,sckit learn,kreas 和gensim 等，下面簡單介紹下這邊擴充套件包的，便於使用相關功能時快速查詢。numpy python 沒有提供陣列功能，numpy提供了真正的資料功能，以...