文章详情

　　第一，数据获得，数据得到乃是分析的基础条件，如果没有先得到大量的、超过10tb的数据根本无法开始精准的分析过程，数据怎么获得?通过爬虫、网络、信息这些渠道来得到。但为了确保有针对性方向的得到数据，要先熟悉业务，就这些业务需要什么支持、来明确数据分析的方式。

　　第二，数据清洗，即便是通过赠送礼物、线下实体调查的方式来得到数据、其实也无法保证数据的精准性、准确性，还是有可能会出现重复项、无效项，为了避免错误数据的加入给分析流程带去反效果得先进行数据清洗，将无效的数据清除掉才可以。

　　第三，数据分层建模，在这个过程中需要用到的系统软件编程语言是比较多的，如java、linux、hadoop等等，这些软件系统对数据分析的从业流十分重要，没有它们作为基础一切都是空谈根本无从谈起，千万要注意。特别是linux和hadoop，它是许多软件打开的渠道，学得好了对软件的操作将有巨大帮助，hadoop更是被许多人直接等同于大数据分析，它的重要性不言而喻。

　　第四，反向测试，在得到几个模型之后需要利用数据套入反向建模、看看到底哪个模型是靠谱的、跟数据实现百分百统一的，这个模型就应该被保留下来。

　　第五，借助于模型做文档的撰写，以可视化结论的方式来呈现结果，数据分析的结论主要给两类人，一是行业专家，二是非专业人士，既然非专业人才也要看，当然就应该以浅显易懂的方式将参数之间的关系表达呈现出来才对，不是吗?

　　以上所说五大模块其实就是数据分析师的日常从业内容了，值得一说的是，上面的工作并不是直接由一个数据分析师来负责的，往往是每个人负责其中的一个小模块，所以大家也不用对分析师的日常工作感到恐惧，只要做好自己负责的那个模块(长期从业之后就能变得流程化，不过是简单的鼠标点击动作执行而已)就可以了。