数据分析流程和常用术语_ 数据分析教师考试数据分析，也就是分析数据。更专业地说，数据分析是指用适当的统计分析方法对大量收集到的数据进行分析，总结、整理、消化，以最大限度地发挥数据功能，充分发挥数据的作用。数据分析的目的是集中提取隐藏在大量混沌数据背后的信息，总结研究对象的内在规律。在统计学领域，数据分析分为描述性数据分析、探索性数据分析和证实性数据分析。
另一方面，描述性数据分析属于初级分析方法，常见的分析方法有比较分析法、平均分析法、交叉分析法，这是我们工作中最常用的数据分析方法；至于探索性数据分析和验证性数据分析输入高级分析方法，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等。，这些都对分析师的数学基础和逻辑能力有较高的要求。数据分析Prospect数据分析作为一个新兴的行业，它正在全世界范围内迅速发展。
6、 数据分析项目——电商平台用户画像分析包含用户行为数据和用户基本信息数据:重复值处理和缺失值处理；数据格式处理:日期格式转换astype()看是否有重复值:先用df.info看每个字段的记录个数，再看去掉重复值后的个数。从而判断是否有重复数据。可以使用函数drop_duplicates()通过df.info检查数据格式可以看出time是对象类型，不适合处理。
为每个时间段做标记，将时间段分为清晨，上午，中午，下午，晚上知识点:pd.cut函数，划分区间检查空值，计算数量。可以看到没有空值。在订单表中按(用户，时间段)分组，取每个时间段的记录数(订单号):这里的操作过程类似于hivesql，我们需要先计算max，然后关联。将生成的标签添加到标签列表中:同样，我们可以统计用户购买的活跃时间段，这里就不赘述了，只展示结果，分析用户喜欢的类别，以便推荐。
7、 数据分析有什么用数据分析的重要性在今天非常突出，但是对于很多人来说，数据分析并没有真正的价值。数据分析有什么用？单纯的谈数据分析的功能其实是没有意义的，所以在谈功能之前，首先要考虑参与者，比如对于个人来说，由于身体传感器设备，我们的日常运动、体能等指标被数字化，最终完成个人身体、生活习惯的自我量化，调整个人日常生活的规则，改善我们的生活。对于企业来说，数据分析的作用主要体现在三个方面，一是优化业务改进，二是帮助业务发现机会，三是创造新的业务价值。改进和优化业务通常是为了让业务更好，主要体现在企业用户体验的提升，优化原有的业务流程，为用户提供更好的用户体验，比如早些年，QQ游戏厅重建了玩家进入游戏的流程。将原来的游戏注册阶段由四个改为三个，第二，合理分配和利用企业资源，更合理地优化企业资源，实现效益最大化的目标。比如我们日常运营中的广告投入和内部广告资源配置的优化就属于这个领域，一方面用正确的广告投入来提高广告投入的效率，另一方面根据广告客户的大小来分配企业资源。
