Excel Data Analysis 简明教程

分析所需数据基于问题或实验。根据指导分析的人员的要求，确定作为分析输入所必需的数据（例如，人口）。可以指定和获取关于人群的特定变量（例如，年龄和收入）。数据可以是数值的或分类的。

数据收集是收集对确定为数据要求的目标变量的信息的过程。重点是确保准确和诚实地收集数据。数据收集确保收集的数据准确，以便相关的决策有效。数据收集既提供了衡量基准，也提供了改进目标。

数据可从不同来源收集，包括组织数据库到网页信息。这样获取的数据可能未经结构化且可能包含不相关的信息。因此，收集到的数据需要经过数据处理和数据清理。

收集的数据必须经过处理或整理以为分析做准备。这包括根据相关分析工具的要求对数据进行结构化。例如，数据可能需要放入一个电子表格或统计应用程序中的表格中的行和列中。一个数据模型可能需要被创建。

处理和整理的数据可能是残缺不全的，包含重复项或包含错误。数据清理是防止和纠正这些错误的过程。有几种数据清理方式，具体取决于数据的类型。例如，在清理财务数据时，可以将某些总量与可靠的公布数字或已定义的阈值进行比较。同样，定量数据方法可用于异常值检测，之后将在分析中将这些异常值排除在外。

经过处理、整理和清理的数据将准备好进行分析。有各种数据分析技术可用于根据需求理解、解释和得出结论。还可以使用数据可视化以图形格式检查数据，以便获得有关数据中消息的其他见解。

诸如相关性、回归分析的统计数据模型可用于识别数据变量中的关系。这些描述数据的模型有助于简化分析和传达结果。

该过程可能需要额外的“数据清理”或额外的“数据收集”，因此，这些活动本质上是迭代的。

数据分析的结果应按照用户要求的格式报告，以支持其决策和进一步的行动。用户反馈可能导致额外的分析。

数据分析师可以选择数据可视化技术，例如表格和图表，这有助于以清晰而有效的方式向用户传达信息。分析工具提供了使用颜色代码和表格与图表中格式突出显示所需信息的功能。