-
- 大白小白i 2021-09-28
1-3完整的数据分析流程
定义研究问题
定义理想的数据集
确定能够获取什么数据
获取数据
清理数据
探索性分析（数据可视化）
统计分析/建模（机器学习）等
解释/交流结果（数据可视化）
挑战结果（有没有其他可能）
书写报告（Reproducibe原则）
假设驱动 vs 数据驱动
- 0赞 · 0采集
-
- 慕慕8409918 2018-09-17
- 没有目的的数据分析叫数据驱动
-
截图0赞 · 0采集
-
- taiyi6654 2018-08-22
数据分析流程
-
截图0赞 · 0采集
-
- qq_泽君_04353459 2018-07-31
数据分析的基本步骤 偏重假设驱动
-
截图0赞 · 0采集
-
- 慕村0836170 2018-03-20
- 1、定义我们要分析的问题 2、定义一个理想的数据模型 3、定义确定要获取的数据 4、确定要清理的数据；
-
截图0赞 · 0采集
-
- Lichao0 2018-03-02
- 数据分析的流程
-
截图0赞 · 0采集
-
- 九等紫檀 2017-09-28
- 假设驱动vs数据驱动
-
截图0赞 · 0采集
-
- 闪闪一年 2017-09-08
- 完整的数据分析流程
-
截图0赞 · 1采集
-
- 滕玉龙 2017-06-24
- 完整的数据分析流程
-
截图0赞 · 0采集
-
- 滕玉龙 2017-06-24
- 数据分析流程 一、准备阶段 定义研究问题：不是为了分析数据而分析数据，而是为了解决问题或为决策提供依据 定义理想的数据集 确定能够获取什么数据 获取数据 清理数据 二、探索性分析（数据可视化）：快速对数据进行了解，缺失值，绘图等。 统计分析/建模（机器学习）等 三、解释/交流结果（数据可视化） 挑战结果（有没有其他可能？） 书写报告（Reproducible原则）
- 0赞 · 1采集
-
- 0o敏o0 2017-04-12
- 完整的数据分析流程
-
截图1赞 · 1采集
-
- Lear_Yu 2017-03-28
- 数据分析流程
-
截图0赞 · 0采集
-
- 慕粉3121275 2017-02-27
- 数据分析流程 一、准备阶段 定义研究问题：不是为了分析数据而分析数据，而是为了解决问题或为决策提供依据 定义理想的数据集 确定能够获取什么数据 获取数据 清理数据 二、探索性分析（数据可视化）：快速对数据进行了解，缺失值，绘图等。 统计分析/建模（机器学习）等 三、解释/交流结果（数据可视化） 挑战结果（有没有其他可能？） 书写报告（Reproducible原则）
- 1赞 · 1采集
-
- Franklina 2017-01-31
- 完整的数据分析流程
-
截图0赞 · 0采集
-
- jwah2z 2016-12-31
- 分析流程
-
截图0赞 · 0采集
-
- 概念 2016-09-08
- 完整的数据分析流程
-
截图1赞 · 1采集
-
- 慕粉3895021 2016-09-07
- 数据分析流程
-
截图0赞 · 1采集
-
- 慕粉1469177292 2016-08-28
- 流程
-
截图0赞 · 0采集
-
- 慕粉1469177292 2016-08-28
- 流程
-
截图0赞 · 0采集
-
- qq_牙刷_0 2016-08-13
- 完整数据分析流程
-
截图0赞 · 0采集
-
- ltbgm 2016-08-01
- 截图，摘要
- 0赞 · 0采集
-
- 一路风雨兼程Jack 2016-07-09
- 完整的数据分析流程
-
截图0赞 · 0采集
-
- 无无法师 2016-07-08
- 原来数据可视化就是探索性分析中的一个重要部分
- 0赞 · 0采集
-
- MiroslavKlose 2016-06-12
- 学术界比较多假设驱动：先定义研究的问题，然后用数据来验证你研究的问题 而在工业界数据驱动比较多：数据驱动就是你刚开始不知道你要研究什么问题，通过一大堆数据分析的结果来得出一些结论，。而这些结论他们有可能是相互矛盾的，也有可能你什么都得不到，如果在相互矛盾的一大堆结论中你选择了一些结论的话，那么你就犯了一个错误，就是你有可能只选择了对你有利的那些结论而你忽视了那些对你不利的结论，所以你得出的结果就是不可靠的。 在现实在实际情况下，我们一般是假设驱动和数据驱动结合的情况比较多。 挑战结果的意思是：不论你最后得出的结论是多么符合你之前的预期，或者是你多么认为你的这个数据分析的过程是没有错的，但是这时候你还是要对你自己的结果保留一个怀疑的态度，要思考还有没有没有考虑到的问题或者是有可能你还是会犯了一些错误。
-
截图0赞 · 1采集
-
- tiominnu 2016-06-08
- 数据分析流程
-
截图0赞 · 1采集
-
- tiominnu 2016-06-08
- 数据分析流程
- 0赞 · 0采集
-
- ixnous 2016-06-07
- 完整的数据分析流程
-
截图0赞 · 0采集
-
- Eric_FREEAGLE 2016-06-03
- 数据分析流程
-
截图0赞 · 0采集
-
- supremegood 2016-06-01
- 数据分析流程
-
截图0赞 · 0采集
-
- supremegood 2016-06-01
- 数据分析流程
-
截图0赞 · 0采集
数据加载中...