完整的数据分析流程分几步(数据分析的一般流程可以划分为哪七个阶段)

导语：一个完整的数据分析项目分为哪些流程？开课吧

一般来说在做任何事情的时候，如果能够了解清楚流程信息，那么对于提升效率会有一定的好处，为了能够深入了解数据分析，需要搞清楚一个完成的数据分析项目分为哪些流程。

一个完整的数据分析项目分为哪些流程？开课吧

一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程：

1、数据获取

一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库，数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要的数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

2、数据存储

对于数据量不大的项目，可以使用Excel来进行存储和处理，但对于数据量过万的项目，使用数据库如Mysql来存储与管理会更高效便捷，对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB。对于使用Python进行网络抓取的数据，我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。

一个完整的数据分析项目分为哪些流程？开课吧

3、数据预处理/数据清洗

数据科学家花了大量的时间清洗数据集，并将这些数据转换为他们可以处理的格式。事实上，很多数据科学家声称开始获取和清洗数据的工作量要占整个工作量的80%。

4、建模与分析

这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型。

5、可视化分析

数据分析最后一步是撰写数据分析报告，这也是数据可视化的一个过程。

在整个数据分析流程，无论是数据提取、数据预处理、数据建模和分析，还是数据可视化，Python目前已经可以很好地支持我们的数据分析工作。

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