[人工智能]数据分析流程

一、确定分析目的

只有弄清楚了分析的目的是什么，才能有清晰的方向

例如一个项目立项时定的目标是收益提升10%，那上线后，我们对项目结果进行分析时，目的就是分析：项目效果是否达预期的10%

二、数据采集

收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、问卷、实地调查等。具体办法可以通过加入“埋点”代码，或者使用第三方的数据统计工具。

三、数据清洗

对收集到的原始数据进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。

四、了解数据

通过探索式分析检验假设值的形成方式，在数据之中发现新的特征，对整个数据集有个全面认识，以便后续选择何种分析策略。

五、数据分析

数据整理完毕，就要对数据进行综合分析和相关分析，需要对产品、业务、技术等了如指掌才行，常常用到分类、聚合等数据挖掘算法。Excel是最简单的数据分析工具，专业数据分析工具有FineBI、Python等。

了解每个数据关键结点(有拐点处)背后的原因，比如业务动作，比如重大节日等，结合产品，业务分析

六、数据可视化

借助可视化数据，能有效直观地表述想要呈现的信息、观点和建议，比如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等，同时也可以使用报告等形式与他人交流。

7、总结+TODO

最后形成结论，是否达预期，以及未来优化TODO

8、循环

待TODO优化完成之后，继续走该流程，分析项目是否达预期