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杜伦大学毕业论文数据分析的基本流程

作者：海马发布时间：2024-06-12 14:14

收集、转换和组织数据以得出结论、对未来做出预测并做出明智的数据驱动决策的过程称为数据分析。即将毕业的学生需要撰写一篇毕业论文，并在论文中阐述他们的数据分析过程，以确保论文的可信度。如果你在阅读本文时，产生了某些疑问，那么你可以咨询海马课堂在线客服~
杜伦大学毕业论文数据分析的基本流程

1.定义问题或研究问题

在第一步中，学生需要明确任务和研究问题，并了解利益相关者的期望。利益相关者是投入资金和资源的人，学生需通过有效沟通，提出正确的问题，找出问题的根本原因，确保分析时不受干扰。学生应在询问阶段自问一些问题以便完全理解潜在问题。

2.收集数据

第二步是收集和准备数据。学生必须从多个来源收集数据，包括内部数据(组织内的数据)和外部数据(组织外的数据)。数据收集的常见来源有访谈、调查、反馈和问卷。收集的数据可以存储在电子表格(如MS Excel或Google Sheets)或SQL数据库中。

3.数据清理

第三步是清理和处理数据。收集的数据需要消除拼写错误、冗余和不相关性，确保数据的完整性和格式正确。SQL和Excel提供了清理数据的函数，这是数据分析中至关重要的一步。还需检查数据是否存在偏差，确保包括所有相关群体。

4.分析数据

第四步是数据分析。清理后的数据用于识别趋势和进行计算。Excel和SQL提供了内置函数，编程语言如R和Python通过软件包简化问题解决，广泛用于数据分析。

5.数据可视化

第五步是数据可视化，将转换后的数据制成图表和图形，以便非技术人员理解。Tableau和Looker是常用的可视化工具，R和Python也有用于数据可视化的包。根据数据发现进行演示，与团队成员和利益相关者分享见解，帮助做出更明智的决策。

6.呈现数据

最后一步是呈现数据，将分析结果以易于理解的格式展示给各种利益相关者。通过图表、图形和表格传达模式、趋势和见解，促进清晰理解。有效的数据呈现需要精心选择可视化技术，平衡简单性和深度，通过讲故事的方式解释调查结果，确保观众能理解并用于决策。

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1.定义问题或研究问题

2.收集数据

3.数据清理

4.分析数据

5.数据可视化

6.呈现数据

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