数据整理分析是什么

数据整理分析一般分为数据整理和数据分析两个步骤。数据整理是数据分析过程中最重要的环节。数据整理是对调查、观察和实验等研究活动中收集的数据进行检查、分类和编码的过程。数据分析是指用适当的分析方法分析大量收集的数据，提取有用的信息并形成结论，对数据进行详细研究和总结的过程。

数据整理分析一般分为数据整理和数据分析两个步骤。数据整理是数据分析过程中最重要的环节。数据整理是对调查、观察和实验等研究活动中收集的数据进行检查、分类和编码的过程。数据分析是指用适当的分析方法分析大量收集的数据，提取有用的信息并形成结论，对数据进行详细研究和总结的过程。

简介

数据整理分析一般分为数据整理和数据分析两个步骤。数据整理是数据分析的基础，好的数据整理可能会给数据分析结果带来很多好处。数据分析是数据整理的目的。数据整理后，只能用来体现数据整理的意义。数据整理和分析的主要目的是从数据中获取有价值的信息。

数据整理

总结

数据整理是数据分析过程中最重要的环节，也是大数据分析过程中最重要的环节。小数据时代，数据整理包括数据清理、数据转换、分类编码、数字编码，其中数据清理占据最重要的位置，即检查数据一致性、处理无效和缺失值等操作。在大数据时代，这些努力都被削弱了。在大数据的一些算法和应用中，基本上不再进行数据清理，因为大数据的多样化使其数据不准确，但数据转换和编码过程仍然需要。

数据整理技术

从商业角度来看，发现以前未知的统计分析模式或趋势为企业提供了有价值的见解。数据整理技术可以为企业未来的发展提供一定的前瞻性。但是OLTP只能分析过去的数据。数据整理技术可以分为三类:聚类、分类和预测。
集群技术就是以无序的方式集中信息。聚类的一个例子是对特征未知的集团商业客户的分析，通过在这个例子中输入相关信息可以很好地定义客户的特征。
分类技术是将对象集中指定，预先确定一组预定义的值。集合通常是通过以上技术形成的，比如客户根据收入水平划分为特定的销售群体。
预测技术是为某些特定的对象和目录输入已知的值，并将这些值应用于另一个类似的集合，以确定预期的值或结果。比如一群戴头盔肩章的人属于足球队，那么我们也认为另一群戴头盔肩章的人也属于足球队。以下是常用的数据处理技术，每种技术都有集中的变化，可以应用于上述技术。
回归模型-这项技术将标准统计技术应用于数据，以证明或推翻以前的假设。一个例子是线性回归，其中变量是按照一定时间内的标准或变化路径来度量的。再比如逻辑回归，根据之前类似事件的已知值来确定事件发生的可能性。
可视化——这项技术是建立多维图形，让数据分析师能够确定数据的变化趋势、模式和相互关系。
相关性-这种技术用于确定数据集中两个或多个变量之间的关系。
变化分析-这种统计技术用于确定目标或已知变量与因变量或变量数据集之间的差异。
差异分析-这种分类技术用于确定或“区分”集合中的关系元素。
预测-预测技术根据过去事件的已知值确定未知结果
聚类技术-聚类技术将数据分成许多组，并分析这些组的特征。
决策树-决策树使用可以用“如果-那么-否则”语言表达的规则来分配数据。
神经网络-神经网络是用于模拟已知函数的数据模型。该技术在通过迭代数据来确定变化模式和趋势方面具有更大的灵活性。

数据分析

大数据分析的内涵

数据分析的目的是对隐藏在大量看似杂乱无章的数据中的信息进行浓缩、提取、提炼，从而找出被研究对象的内在规律。大数据时代，大数据具有数据量大、数据结构复杂、数据生成快、数据值密度低的特点，增加了大数据有效分析的难度。大数据分析已经成为目前探索大数据发展的核心内容。因此，有必要深入分析大数据分析的内涵和外延。
大数据分析是在数据密集型环境中重新思考数据科学和探索新模型的产物。严格来说，大数据更像是一种战略而不是技术，其核心思想是管理海量数据，并以比以前有效得多的方式从中提取价值。大数据分析(BigData Analytics，BDA)是大数据概念和方法的核心，是指分析各种类型、快速增长和真实内容的海量数据，找出隐藏模式、未知相关性等有助于决策的有用信息的过程。有两个关键的技术问题:文本分析和机器学习。因此，根据数据生成机制，大数据分析广泛收集和存储数据，并对数据进行格式化和清理。基于大数据分析模型，在集成大数据分析平台的支持下，利用云计算技术调度计算和分析资源，最终挖掘大数据背后的数据分析过程。大数据分析是随着数据科学的快速发展和数据密集型范式的出现而出现的一种全新的分析思维和技术。大数据分析与信息分析和云计算技术密切相关。

步骤

典型的数据分析可能包括以下三个步骤:
1。探索性数据分析:刚采集数据时，可能杂乱无章，看不出规律性。通过绘制、制作表格、拟合各种形式的方程、计算一些特征量，即在什么方向、以什么方式发现和揭示隐藏在数据中的规律性，来探索规律性的可能形式。
2。模型选择分析，在探索性分析的基础上提出一个或几个可能的模型，然后通过进一步的分析选择一定的模型。
3。推断分析:给定模型或估计的可靠性和准确性通常是通过数理统计推断出来的。

大数据分析方法

大数据分析方法是大数据分析最重要的研究内容之一。分析方法的好坏将决定分析结果的有效性，最终会影响大数据分析结果的应用。不同类型的大数据需要不同的分析和处理方法。复杂数据上的实体识别不同于传统的文本和关系数据，这给数据分析带来了新的技术挑战。
List方法
将实验数据按照一定的规则表示在一个列表中，是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清晰、简单、清晰，有利于发现相关量之间的物理关系；另外，要求在标题栏注明名称、符号、数量级和物理量单位；根据需要，除了原始数据，还可以列出计算列和统计列。最后，要求注明表的名称、主要测量仪器的型号、量程和精度等级，以及温度、湿度等相关环境条件。
作图法
作图法最能突出地表达物理量之间的变化关系。一些实验结果(如直线的斜率和截距值等。)也可以很容易地从图中得到，在一定条件下可以读出未观测到的对应点(内插法)或从图的扩展部分读出测量范围外的对应点(外推法)。另外，一些复杂的函数关系可以通过一定的变换用一个直线图来表示。比如半导体热敏电阻的电阻和温度的关系是取对数得到的，如果用半对数的绘图纸，以lgR为纵轴，1/T为横轴画出来就是一条直线。

其他方法

描述性分析是指用户分析历史数据、资产数据或电网数据进行模式识别，分析、解释和恢复系统或设备的过去状态或场景。
预测分析提供前瞻性分析，允许用户参与投资、资产维护或电网运行规划；
说明性分析方法为用户提供在给定约束条件下的最优运行策略、电网配置和路径选择的建议。