你是否真的在做数据分析

数据分析前的准备工作摘要

新手数据分析师常犯的错误之一是忽视数据清洗和描述性统计分析，直接使用分析算法，往往导致结果不符合实际业务需求。正确的分析流程应首先包括数据清洗，去除异常和缺失数据，然后进行数据描述。

数据清洗

数据清洗的第一步是识别并处理影响分析结果的异常数据。这可以通过平均值填充、K最近邻法、回归法等方法进行。在数据分析过程中，应该避免直接操作业务库数据，通常数据会被抽取到缓存库中进行分析。

数据描述

数据描述是数据分析中关键的一步，多数分析师常常省略这一步骤直接进入预测分析，导致结果不理想。数据描述关注数据的分布，但实际业务数据可能不符合标准分布。解决方法包括细化维度进行更精细的筛选和统计分析基本指标（如均值、最值、中位数），在数据充足时再进行预测分析。

分析算法的选择

只有在完成了描述性统计分析之后，才能确定使用哪种算法，并判断分析算法的有效性。人工智能算法多基于机器学习方法，通常对硬件和计算集群有较高要求，并且收敛过程可能较长。