每個數據分析師都應該知道的數據分析生命週期的 6 個階段

什麼是數據分析生命週期？

數據在當今的數字世界中至關重要。 隨著數據的創建、使用、測試、處理和重用，數據在其整個生命週期中會經歷幾個階段/階段。 數據分析架構為數據科學專業人員制定了此類步驟。 它是一個包含數據生命週期所有階段的循環結構，每個階段都有其意義和特點。

生命週期的循環形式指導數據專業人員朝一個方向（向前或向後）進行數據分析。 根據新收到的信息，專業人員可以取消整個研究並返回初始步驟，按照生命週期圖重新進行完整的分析。

然而，雖然專家們討論了數據分析的生命週期，但仍然沒有定義上述階段的結構。 您不太可能找到每個數據分析專家都一致遵循的具體數據分析架構。 這種模糊性導致增加額外階段（必要時）和刪除基本步驟的可能性。 也有可能同時為不同的階段工作或完全跳過一個階段。

然而，假設曾經討論過數據生命週期的各個階段。 在這種情況下，可能會出現下面列出的階段，因為它們代表了幾乎每個數據分析過程的基礎。 upGrad 遵循這些基本步驟來確定數據專業人員的整體工作和數據分析結果。

數據分析生命週期的階段

一種有助於為數據分析過程提供結構化框架的科學方法分為數據分析架構的六個階段。

階段 1：數據發現和形成

一切都始於一個明確的目標。 在此階段，您將定義數據的目的以及在數據分析生命週期結束時如何實現它。

初始階段包括繪製數據的潛在用途和需求，例如信息的來源、您希望數據傳達的故事以及您的組織如何從傳入的數據中受益。 基本上，作為數據分析專家，您需要關注與數據相關的企業需求，而不是數據本身。 此外，您的工作還包括評估讀取、組織和處理所有傳入數據所需的工具和系統。

此階段的基本活動包括以分析挑戰的形式構建業務問題，並製定初始假設 (IH) 以測試和開始學習數據。 隨後的階段將基於實現在此階段製定的目標。

第 2 階段：數據準備和處理

這個階段包括與數據有關的一切。 在第 2 階段，專家的注意力從業務需求轉移到信息需求。

數據準備和處理步驟涉及收集、處理和清理累積的數據。 此階段的重要部分之一是確保您需要的數據實際上可供您處理。 數據準備階段的最早步驟是收集有價值的信息並在業務生態系統中進行數據分析生命週期。 使用以下方法收集數據：

• 數據採集：從外部來源收集信息。

• 數據輸入：在企業內使用數字系統或手動數據輸入技術制定最近的數據點。

• 信號接收：從控制系統和物聯網等數字設備中獲取信息。

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第 3 階段：設計模型

在繪製出您的業務目標並收集大量數據（結構化、非結構化或半結構化）之後，是時候構建一個利用數據來實現目標的模型了。

有幾種技術可用於將數據加載到系統中並開始研究它：

• ETL（提取、轉換和加載）首先使用一組業務規則轉換數據，然後再將其加載到沙箱中。

• ELT（提取、加載和轉換）首先將原始數據加載到沙箱中，然後對其進行轉換。

• ETLT（Extract、Transform、Load、Transform）是一種混合； 它有兩個轉換級別。

此步驟還包括團隊合作，以確定在後續階段構建模型的方法、技術和工作流程。 模型的構建始於識別數據點之間的關係以選擇關鍵變量並最終找到合適的模型。

第 4 階段：模型構建

數據分析架構的這一步包括開髮用於測試、培訓和生產目的的數據集。 數據分析專家精心構建和操作他們在上一步中設計的模型。 他們依賴工具和多種技術，如決策樹、回歸技術（邏輯回歸）和神經網絡來構建和執行模型。 專家們還對模型進行了試運行，以觀察模型是否與數據集對應。

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階段 5：結果溝通和公佈

還記得您在第一階段為您的業務設定的目標嗎？ 現在是檢查您在前一階段運行的測試是否滿足這些標準的時候了。

溝通步驟始於與主要利益相關者的合作，以確定項目結果是成功還是失敗。 項目團隊需要識別分析的關鍵發現，衡量與結果相關的業務價值，並製作敘述以總結並向利益相關者傳達結果。

第 6 階段：有效性測量

隨著您的數據分析生命週期得出結論，最後​​一步是向利益相關者提供包含關鍵發現、編碼、簡報、技術論文/文檔的詳細報告。

此外，為了衡量分析的有效性，將數據從沙箱移動到實時環境並進行監控，以觀察結果是否符合預期的業務目標。 如果調查結果符合目標，則報告和結果將最終確定。 但是，假設結果偏離了第一階段設定的意圖。 您可以在數據分析生命週期中向後移動到之前的任何階段，以更改您的輸入並獲得不同的輸出。

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結論

數據分析生命週期是一個循環過程，由六個基本階段組成，這些階段定義瞭如何為業務目標創建、收集、處理、使用和分析信息。 然而，數據分析架構的標準階段集的模糊性確實困擾著數據專家處理信息。 但是，制定業務目標並努力實現這些目標的第一步有助於繪製出其餘的階段。

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