数据分析是收集为某些目的而表达的字符，代码，数字等的过程，分类，组织，整形，选择和解释它们，并找到有意义的含义。随着IT的发展，它已经成为一个自动积累大量访问数据和购买数据的时代。这些海量数据隐藏了企业活动中非常有用的知识。但是，无论累积多少数据，分析它都没有意义。最近，有人说，采用BI的公司数量正在增加。通过BI，我们将系统地，系统地存储，分类，搜索，分析和处理从业务系统和购买历史等累积的公司中的大量数据，并使用有用的知识和见解进行公司决策虽然这是生产的概念和机制，但似乎有很多公司无法利用这些宝藏的巨大数据。ALBERT利用其核心分析能力分析各种数据并获得有用的发现。
出于某种目的执行数据分析。因此，为了开始分析，有必要对输出结果是否客观进行正确判断。为此，您需要了解以下三点：
（1）理解要分析的问题本身
（2）理解分析方法
（3）分析结果的判断
了解您尝试分析的问题
对于分析师来说，了解他们为何以及为何进行分析的现状是没有意义的。如果您是数学家或统计学家，如果您有数据，您将能够使用某些方法和复杂的处理计算得出合理的结果。但是，如果您不知道数据的含义或其背后的情况，则无法制定分析策略。如果没有反复试验，您将永远无法获得有用的结果，例如如何获取数据，如何预处理数据以及执行何种分析。公司的任务是要记住，公司负责人比任何优秀的外部分析师都更清楚，或者相反，外部分析师首先是您应该从组织问题开始，并认为您应该作为顾问进行数据分析。
理解分析方法
当然，分析师需要熟悉分析方法。如果您使用统计软件和数据挖掘软件，无论您输入什么数据，只需单击即可获得合理的结果。但是，如果您不能正确理解分析方法，即使您显然处理错误的数据或使用不适当的方法执行分析，也不会发现错误。有时你可能没有注意到一个严重的错误，因为它可能会给你一个误导性的结果而没有任何考虑，例如后面将要描述的异常值和异常值的处理，以及问卷数据和日志数据之间分析条件的差异。所以要小心。
分析结果的判断力
当结果首先出现时，有必要假设采取什么样的行动。通常，您可能会得到意外结果，或者您可能会得到意外结果，但如果您预期，则无需对操作进行重大更改。但是如果你得到意想不到的结果，那么决定对它采取什么行动是非常重要的。数据获取方法和处理方法可能是错误的，并且分析方法可能是错误的。如果数据和方法都不对，那就意味着假设本来是错误的，你可能会被迫在那里转身。我认为你应该灵活地思考你的想法，只有当你得到意想不到的结果时才考虑各种可能性。
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