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应用或创建数据分析模型心得

结合现实，定义问题和目标

数据分析的目的是解决问题。例如推测明年橄榄的产量，就是一个明确的目的。公司有两种方案基于对用户进行广告营销，哪一种方案更好？销售量下滑，是价格提高还是质量问题引起的？也要通过数据分析来验证。这里的示例是对豆瓣阅读上的电子书进行分析。属于探索性数据分析，在实际的应用中更多的是目标明确的。

2.收集数据

确定目标后，首先要收集数据。有时数据是现成的，***的业务数据库，存放了多年的系统数据。有时要利用各种方法获取数据，包括填写调查问卷，从网站上下载（例如国家统计局网站），自己写爬虫程序来抓取。数据的存储形式多种多样，包括数据库，文本文件，Excel文件等。我所需要的数据，只能利用爬虫从网页上抓取，包括每本书的作者、出版社、评分以及目录等信息。

3.清洗数据和处理数据

就像做菜之前要先备好原料，在分析之前也要进行一定的准备工 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 字段，我们可以增加两个列，出生年月和年龄，分别从身份证号中提取出来。

4.数据探索是数据探索

数据探索是对数据进行概括性的描述，能帮助我们认识数据的全局。通常采用可视化方法，即利用图形如饼图、柱形图、折线图、散点图对数据进行对比、排序，可以更直观的展现数据特征，读者也更易于接受。假如我告诉你今年已经过了83天，恐怕你不会有很深的感受，但是当你看到这张图，心里会不会就有一种紧迫感？

5.数据建模

模型是对现实问题的抽象，发现数据的特征和内在联系。 评论人数较多的书，也就是热门书籍，评论人数和分数之间有没有相关性？引入一个线性模型来分析，结果显示相关度非常低，也就是说大家热衷于评论的书籍未必就是高分书籍。再如，假设我们手头有豆瓣阅读用户的购买数据，就可以对用户分类，并针对不同类别用户推荐不同的书籍。

6.数据分析报告结论 结合前面的分析结果，对数据进行解读，提出建议和解决方案。

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