企业官网建设流程全解析

1.什么是数据
数据是一组事实，可以采用多种不同的形式，例如数字、图片、文字、视频、观察结果等等。数据帮助我们在日常生活和商业活动中做出决策。

2.数据分析
数据分析是对这些事实进行收集、转换和组织，以得出结论、做出预测并推动明智的决策，并推动基于充分信息的决策制定。数据会随着时间而发展变化。这意味着，这种分析——或者我们所说的“分析”——能够为我们带来新的见解。在数据的整个生命周期中，都需要对信息进行管理。
数据分析师解读数据和数字，帮助企业做出更明智的商业决策。他们负责准备、处理、分析和可视化数据，从中发现模式和趋势，并解答关键问题。他们的工作赋能整个团队，使其能够做出更优的商业决策。电子表格、查询语言和数据可视化工具都是数据分析师工作的重要组成部分。

3.最常遇到的四种数据类型
数值数据：由可以测量、计数或用于数学计算的数字组成的数据。
例如：数量、价格、高度、年龄。

文本数据（或字符串数据）：由字母、单词、句子或字母和数字的组合组成的数据，用作标识符，而不是用于计算。
例如：产品名称、客户地址、备注、身份证号码（例如电话号码或社会保障号码，无需对其进行数学运算）。

日期数据：表示特定时间点的数据，例如日期或时间戳。这种数据类型对于跟踪一段时间内的趋势和事件至关重要。
例如：订单日期、发货日期、出生日期。

分类数据：可以划分成组或类别的数据。这类数据通常表示标签、名称或离散的类别。
例如：产品颜色（红色、蓝色、绿色）、客户忠诚度等级（金、银、铜）或使用文字的评级（优秀、良好、差）。

4.数据分析流程
提出问题、准备数据、处理数据、分析数据、分享数据、采取行动。这个六个步骤适用于任何数据分析。
数据分析流程由六个阶段组成：询问、准备、处理、分析、分享和行动。其目的是获取洞察，从而做出明智的决策。
在提问阶段，你需要努力理解待解决的挑战或待解答的问题。这项工作很可能由利益相关者分配给你。由于这是提问阶段，你会提出许多问题来帮助你完成整个过程。
接下来，在准备阶段，你需要查找并收集回答问题所需的数据。你需要确定数据来源，收集数据，并验证数据的准确性和实用性，以确保其能够解答你的问题。
处理阶段是指清理和整理数据。此阶段的任务包括：消除数据中的不一致之处；填补缺失值；以及在很多情况下，将数据转换为更易于处理的格式。本质上，您是在确保数据准备就绪后再开始分析。
分析阶段是指进行必要的数据分析，以发现答案和解决方案。根据具体情况和数据，这可能包括计算平均值或统计各类项目数量等任务，以便分析趋势和模式。
接下来是分享阶段，您需要通过报告、演示文稿或数据可视化的方式向决策者展示您的研究成果。在分享阶段，您需要决定使用哪种媒介来分享您的研究成果，并选择要包含的数据。用于数据可视化的工具包括使用 Google Sheets 和 Tableau 制作的图表。
最后是行动阶段，在这个阶段，你和公司其他成员需要将数据洞察付诸实践。这可能意味着实施新的业务战略、修改网站，或者采取任何其他能够解决最初问题的行动。

5.数据分析的历史
数据分析根植于统计学，而统计学本身也拥有相当悠久的历史。考古学家认为，古埃及金字塔的建造标志着统计学的开端。古埃及人是数据整理的高手。他们将计算结果和理论记录在纸莎草纸（一种类似纸张的材料）上，这些纸莎草纸如今被视为电子表格和清单的最早范例。今天的数据分析师应该感谢这些杰出的抄写员，正是他们帮助创建了更加技术化和高效的流程。

6.谷歌数据分析流程

提问：业务挑战、目标或问题
准备工作：数据生成、收集、存储和数据管理
流程：数据清洗和数据完整性
分析：数据探索、可视化和分析
分享：沟通和解读结果
行动：运用洞察力解决问题

7.EMC数据分析流程

发现
数据预处理
模型规划
模型建造
沟通结果
实施
EMC公司现已更名为戴尔EMC。该模型由David Dietrich创建，反映了典型业务项目的周期性特点。各个阶段并非静态的里程碑；每个步骤都相互关联，并最终循环往复。关键问题有助于分析师检验他们是否已完成足够的工作以推进项目，并确保团队在每个阶段都投入了足够的时间，且不会在数据准备就绪之前就开始建模。该模型与本项目所基于的数据分析流程略有不同，但有一些共同的核心理念：第一阶段侧重于发现和提出问题；数据必须先经过准备才能进行分析和使用；然后，应分享分析结果并采取行动。

8.SAS的迭代过程
SAS是一家领先的数据分析解决方案提供商，该公司创建了一种迭代式数据分析流程。该流程可用于生成可重复、可靠且具有预测性的结果：

问
准备
探索
模型
实施
行为
评价
SAS模型通过将其可视化为无穷大符号来强调其循环特性。该模型的流程包含七个步骤，其中许多步骤与其他模型类似，例如询问、准备、建模和行动。但该流程也略有不同；它在行动阶段之后增加了一个步骤，旨在帮助分析师评估其解决方案，并可能再次返回询问阶段。

9.基于项目的数据分析流程

找出问题所在
设计数据需求
数据预处理
进行数据分析
数据可视化
此数据分析项目流程由Vignesh Prajapati开发。它不包含第六阶段，即行动阶段。但是，它仍然涵盖了许多相同的步骤。它从识别问题开始，在分析之前准备和处理数据，最后进行数据可视化。

10.大数据分析流程
Thomas Erl、Wajid Khattak 和 Paul Buhler 在他们的著作《大数据基础：概念、驱动因素与技术》中提出了一个大数据分析流程。他们的流程建议将分析过程分为九个阶段：

商业案例评估
数据识别
数据采集和过滤
数据提取
数据验证和清理
数据聚合与表示
数据分析
数据可视化
分析结果的利用
这个流程看起来比之前的模型多了三四个步骤。但实际上，它只是把原本的准备和处理步骤细分成了更小的步骤。它强调了在分析阶段之前，收集、准备和清理数据所需的各项具体任务。

11.数据生态系统
数据生态系统由各种相互交互的元素组成，为了生成、管理、存储、组织、分析数据，并对其进行共享。这些要素包括硬件和软件工具，以及那些使用它们的人。这些数据也可以存储在所谓的“云”中，云是一种存储数据的地方，数据会保存在云端，而不是计算机的硬盘上。云在数据生态系统中扮演着至关重要的角色。

12.数据科学
数据科学被定义为创造新的建模方法，通过使用原始数据来理解未知的事物

13.数据驱动的决策方法

提出问题并明确问题所在。
通过收集和存储信息来准备数据。
通过清理和检查信息来处理数据。
分析数据以发现模式、关系和趋势。
与受众分享数据。
根据数据采取行动，并利用分析结果。