每个数据分析师都应该知道的数据分析生命周期的 6 个阶段

什么是数据分析生命周期？

数据在当今的数字世界中至关重要。 随着数据的创建、使用、测试、处理和重用，数据在其整个生命周期中会经历几个阶段/阶段。 数据分析架构为数据科学专业人员制定了此类步骤。 它是一个包含数据生命周期所有阶段的循环结构，每个阶段都有其意义和特点。

生命周期的循环形式指导数据专业人员朝一个方向（向前或向后）进行数据分析。 根据新收到的信息，专业人员可以取消整个研究并返回初始步骤，按照生命周期图重新进行完整的分析。

然而，虽然专家们讨论了数据分析的生命周期，但仍然没有定义上述阶段的结构。 您不太可能找到每个数据分析专家都一致遵循的具体数据分析架构。 这种模糊性导致增加额外阶段（必要时）和删除基本步骤的可能性。 也有可能同时为不同的阶段工作或完全跳过一个阶段。

然而，假设曾经讨论过数据生命周期的各个阶段。 在这种情况下，可能会出现下面列出的阶段，因为它们代表了几乎每个数据分析过程的基础。 upGrad 遵循这些基本步骤来确定数据专业人员的整体工作和数据分析结果。

数据分析生命周期的阶段

一种有助于为数据分析过程提供结构化框架的科学方法分为数据分析架构的六个阶段。

阶段 1：数据发现和形成

一切都始于一个明确的目标。 在此阶段，您将定义数据的目的以及在数据分析生命周期结束时如何实现它。

初始阶段包括绘制数据的潜在用途和需求，例如信息的来源、您希望数据传达的故事以及您的组织如何从传入的数据中受益。 基本上，作为数据分析专家，您需要关注与数据相关的企业需求，而不是数据本身。 此外，您的工作还包括评估读取、组织和处理所有传入数据所需的工具和系统。

此阶段的基本活动包括以分析挑战的形式构建业务问题，并制定初始假设 (IH) 以测试和开始学习数据。 随后的阶段将基于实现在此阶段制定的目标。

第 2 阶段：数据准备和处理

这个阶段包括与数据有关的一切。 在第 2 阶段，专家的注意力从业务需求转移到信息需求。

数据准备和处理步骤涉及收集、处理和清理累积的数据。 此阶段的重要部分之一是确保您需要的数据实际上可供您处理。 数据准备阶段的最早步骤是收集有价值的信息并在业务生态系统中进行数据分析生命周期。 使用以下方法收集数据：

• 数据采集​​：从外部来源收集信息。

• 数据输入：在企业内使用数字系统或手动数据输入技术制定最近的数据点。

• 信号接收：从控制系统和物联网等数字设备中获取信息。

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第 3 阶段：设计模型

在绘制出您的业务目标并收集大量数据（结构化、非结构化或半结构化）之后，是时候构建一个利用数据来实现目标的模型了。

有几种技术可用于将数据加载到系统中并开始研究它：

• ETL（提取、转换和加载）首先使用一组业务规则转换数据，然后再将其加载到沙箱中。

• ELT（提取、加载和转换）首先将原始数据加载到沙箱中，然后对其进行转换。

• ETLT（Extract、Transform、Load、Transform）是一种混合； 它有两个转换级别。

此步骤还包括团队合作，以确定在后续阶段构建模型的方法、技术和工作流程。 模型的构建始于识别数据点之间的关系以选择关键变量并最终找到合适的模型。

第 4 阶段：模型构建

数据分析架构的这一步包括开发用于测试、培训和生产目的的数据集。 数据分析专家精心构建和操作他们在上一步中设计的模型。 他们依赖工具和多种技术，如决策树、回归技术（逻辑回归）和神经网络来构建和执行模型。 专家们还对模型进行了试运行，以观察模型是否与数据集对应。

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阶段 5：结果沟通和公布

还记得您在第一阶段为您的业务设定的目标吗？ 现在是检查您在前一阶段运行的测试是否满足这些标准的时候了。

沟通步骤始于与主要利益相关者的合作，以确定项目结果是成功还是失败。 项目团队需要识别分析的关键发现，衡量与结果相关的业务价值，并制作叙述以总结并向利益相关者传达结果。

第 6 阶段：有效性测量

随着您的数据分析生命周期得出结论，最后一步是向利益相关者提供包含关键发现、编码、简报、技术论文/文档的详细报告。

此外，为了衡量分析的有效性，将数据从沙箱移动到实时环境并进行监控，以观察结果是否符合预期的业务目标。 如果调查结果符合目标，则报告和结果将最终确定。 但是，假设结果偏离了第一阶段设定的意图。 您可以在数据分析生命周期中向后移动到之前的任何阶段，以更改您的输入并获得不同的输出。

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结论

数据分析生命周期是一个循环过程，由六个基本阶段组成，这些阶段定义了如何为业务目标创建、收集、处理、使用和分析信息。 然而，数据分析架构的标准阶段集的模糊性确实困扰着数据专家处理信息。 但是，制定业务目标并努力实现这些目标的第一步有助于绘制出其余的阶段。

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