-
问题定义: 确定需要解决的问题或目标,明确分析的方向和目的。
-
数据收集: 收集与问题相关的数据,可以包括从各种来源获取的结构化或非结构化数据。
-
数据清洗: 对收集到的数据进行清理,处理缺失值、异常值和重复值,确保数据质量。
-
数据探索(探索性数据分析 EDA): 探索数据的特征、分布、相关性等,通过可视化和统计方法深入了解数据。
-
特征工程: 对数据进行变换、组合或生成新特征,以提高模型性能或更好地反映问题的本质。
-
建模: 选择合适的模型,将数据划分为训练集和测试集,训练模型以解决问题。
-
模型评估: 评估模型的性能,使用合适的指标来衡量模型的准确性、精确度等。
-
模型优化: 根据评估结果对模型进行调整和优化,提高模型的性能。
-
结果解释和呈现: 将分析结果解释给非技术人员,以及通过可视化或报告形式呈现分析结果。
-
部署和监控: 如果需要,将模型部署到生产环境,并定期监控模型的性能,确保它在实际应用中有效。
数据分析完整流程一般包括哪几个环节/步骤
Recursions2024-01-21 6:03
相关推荐
新榜有数1 分钟前
品牌建设是什么?怎么做好品牌建设?qingyunliushuiyu2 小时前
企业如何使用数据分析管理系统叫我:松哥3 小时前
基于python flask的高血压疾病预测分析与可视化系统的设计与实现,使用随机森林、决策树、逻辑回归、xgboost等机器学习库预测friklogff4 小时前
【C#生态园】从数据分析到机器学习:掌握C#统计学库的核心功能零澪灵4 小时前
ChartLlama: A Multimodal LLM for Chart Understanding and Generation论文阅读need help5 小时前
CDA Level1 数据分析基本概念iwihafu5 小时前
可视化数据分析收集软件Splunk Enterprise for MacD11_11 小时前
Pandas缺失值处理Kenneth風车13 小时前
【机器学习(五)】分类和回归任务-AdaBoost算法-Sentosa_DSML社区版知识分享小能手14 小时前
mysql学习教程,从入门到精通,SQL DISTINCT 子句 (16)