数据处理的一般过程

数据分析概览与数据处理的重要性

数据分析是一个综合性的流程，它涵盖了从需求确认到结论和建议的应用等多个环节。在这一过程中，数据的“质”比“量”更为重要。在数据挖掘领域，尽管数据人员可能会将大量时间（60-80%）投入到数据获取、清洗和处理上，但这绝不意味着这些步骤是不必要的或者是次要的任务。相反，这些环节都是确保数据准确性和有价值分析的关键步骤。

广义上的数据处理囊括了整个数据分析链条，这包括数据采集、存储、获取、清洗等多个环节。无论是为了更准确的数据分析还是更有效的模型建立，每个步骤都是至关重要的。在这些环节中，狭义的数据处理主要是指在数据分析和建模之前对数据的操作，如数据清洗和转换等。尽管数据处理有时被看作是数据分析中的一个环节，但在整个流程中它扮演着至关重要的角色。特别是数据清洗，它是确保数据质量的关键步骤，直接关系到后续分析的准确性和可信度。

获取的数据并非总能直接用于分析。因为各种原因可能导致数据的缺失、重复或错乱等问题。业务方面的运营策略的变化也可能导致数据背后的业务逻辑发生变化。为了确保数据分析的准确性，必须对数据进行清洗和处理。数据清洗并不仅仅是一个单独的过程，它可以与数据获取和数据探索同时进行。在实际操作中，分析师在数据库中取数的同时就会进行数据探索，查看数据是否存在问题并及时解决。通过这种方式，分析师可以逐渐积累数据处理经验，并将这些经验转化为自动化的操作代码，以便在遇到类似问题时能够迅速解决。