数据分析全流程：从收集到可视化的高效实战

1. 数据收集

• 来源：数据库、API、传感器、日志文件、社交媒体、问卷调查等。

• 工具：Python（requests、Scrapy）、SQL、Excel、Kafka（实时流数据）。

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2. 数据清洗

处理缺失、重复、错误或不一致的数据：

• 缺失值：删除、填充（均值/中位数/众数）、插值或预测。

• 异常值：使用箱线图、Z-score或IQR方法检测并处理。

• 格式标准化：统一日期、单位、文本格式（如大小写、去除空格）。

• 去重：删除重复记录。

工具：

• Python：pandas（dropna(), fillna()）、numpy。

• SQL：DISTINCT, WHERE条件过滤。

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3. 数据转换

将数据转换为适合分析的格式：

• 归一化/标准化：Min-Max缩放、Z-score标准化。

• 编码分类变量：独热编码（One-Hot）、标签编码（Label Encoding）。

• 特征工程：创建新特征（如从日期提取周数）。

• 聚合：分组统计（如按月份求和）。

工具：

• Python：sklearn.preprocessing（StandardScaler, OneHotEncoder）、pandas（groupby）。

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4. 数据分析

• 描述性分析：统计摘要（均值、方差、分布）。

• 探索性分析（EDA）：可视化（散点图、直方图）、相关性分析。

• 机器学习：聚类、分类、回归（需划分训练集/测试集）。

工具：

• Python：pandas、matplotlib/seaborn、scikit-learn。

• SQL：窗口函数（OVER, PARTITION BY）。

• BI工具：Tableau、Power BI。

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5. 数据可视化

• 常用图表：折线图（趋势）、柱状图（对比）、热力图（相关性）、散点图（分布）。

• 交互式仪表盘：Tableau、Plotly Dash。

工具：

• Python：matplotlib、seaborn、plotly。

• R：ggplot2。

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6. 数据存储与共享

• 数据库：SQL（MySQL、PostgreSQL）、NoSQL（MongoDB）。

• 云存储：AWS S3、Google BigQuery。

• 协作：导出CSV/Excel，或通过API提供数据服务。

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常见场景示例

1. 电商数据分析

   • 清洗订单数据（处理退款、重复订单）。

   • 分析用户购买行为（RFM模型）。

   • 可视化销售额趋势。

2. 物联网（IoT）数据

   • 处理传感器时序数据（缺失值插补）。

   • 检测异常温度/湿度。

3. 自然语言处理（NLP）

   • 文本清洗（去除停用词、词干提取）。

   • 情感分析或主题建模。

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工具推荐

• 编程：Python（pandas、numpy）、R、SQL。

• 自动化：Apache Airflow（工作流调度）。

• 大数据：Spark（PySpark）、Hadoop。