收集、轉(zhuǎn)換和組織數(shù)據(jù)以得出結(jié)論、對(duì)未來(lái)做出預(yù)測(cè)并做出明智的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的過(guò)程稱為數(shù)據(jù)分析。即將畢業(yè)的學(xué)生需要撰寫(xiě)一篇畢業(yè)論文，并在論文中闡述他們的數(shù)據(jù)分析過(guò)程，以確保論文的可信度。如果你在閱讀本文時(shí)，產(chǎn)生了某些疑問(wèn)，那么你可以咨詢海馬課堂在線客服~

1.定義問(wèn)題或研究問(wèn)題

在第一步中，學(xué)生需要明確任務(wù)和研究問(wèn)題，并了解利益相關(guān)者的期望。利益相關(guān)者是投入資金和資源的人，學(xué)生需通過(guò)有效溝通，提出正確的問(wèn)題，找出問(wèn)題的根本原因，確保分析時(shí)不受干擾。學(xué)生應(yīng)在詢問(wèn)階段自問(wèn)一些問(wèn)題以便完全理解潛在問(wèn)題。

2.收集數(shù)據(jù)

第二步是收集和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。學(xué)生必須從多個(gè)來(lái)源收集數(shù)據(jù)，包括內(nèi)部數(shù)據(jù)(組織內(nèi)的數(shù)據(jù))和外部數(shù)據(jù)(組織外的數(shù)據(jù))。數(shù)據(jù)收集的常見(jiàn)來(lái)源有訪談、調(diào)查、反饋和問(wèn)卷。收集的數(shù)據(jù)可以存儲(chǔ)在電子表格(如MS Excel或Google Sheets)或SQL數(shù)據(jù)庫(kù)中。

3.數(shù)據(jù)清理

第三步是清理和處理數(shù)據(jù)。收集的數(shù)據(jù)需要消除拼寫(xiě)錯(cuò)誤、冗余和不相關(guān)性，確保數(shù)據(jù)的完整性和格式正確。SQL和Excel提供了清理數(shù)據(jù)的函數(shù)，這是數(shù)據(jù)分析中至關(guān)重要的一步。還需檢查數(shù)據(jù)是否存在偏差，確保包括所有相關(guān)群體。

4.分析數(shù)據(jù)

第四步是數(shù)據(jù)分析。清理后的數(shù)據(jù)用于識(shí)別趨勢(shì)和進(jìn)行計(jì)算。Excel和SQL提供了內(nèi)置函數(shù)，編程語(yǔ)言如R和Python通過(guò)軟件包簡(jiǎn)化問(wèn)題解決，廣泛用于數(shù)據(jù)分析。

5.數(shù)據(jù)可視化

第五步是數(shù)據(jù)可視化，將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)制成圖表和圖形，以便非技術(shù)人員理解。Tableau和Looker是常用的可視化工具，R和Python也有用于數(shù)據(jù)可視化的包。根據(jù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)進(jìn)行演示，與團(tuán)隊(duì)成員和利益相關(guān)者分享見(jiàn)解，幫助做出更明智的決策。

6.呈現(xiàn)數(shù)據(jù)

最后一步是呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，將分析結(jié)果以易于理解的格式展示給各種利益相關(guān)者。通過(guò)圖表、圖形和表格傳達(dá)模式、趨勢(shì)和見(jiàn)解，促進(jìn)清晰理解。有效的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)需要精心選擇可視化技術(shù)，平衡簡(jiǎn)單性和深度，通過(guò)講故事的方式解釋調(diào)查結(jié)果，確保觀眾能理解并用于決策。

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