四、了解數據分析流程

在數據分析領域，初學者應該先瞭解數據分析的流程，這樣才能確認自己所學的內容處於哪個位置。 認識數據才是數據分析的基礎。這些步驟共同構成了數據分析的基礎，確保了數據分析在不同階段下所學習的內容。

數據分析的架構及流程

數據分析的架構可以像金字塔一樣從底部到頂部分為四個主要階段：數據擷取、數據處理、數據分析、數據解讀。數據擷取通常可以通過網路爬蟲或API串接來從各種數據庫中取得數據。接著，數據進入數據庫後，需要進行處理，這包括數據清洗、數據優化和數據提取。數據分析則是在數據提取出來後，根據數據類型和使用者的需求，使用各種分析方法進行分析，這些方法多數來自數學和統計學。數據分析需經過數據建模、數據模擬與數據驗證的步驟，最後以可視化圖或表格的形式表現。數據分析的結果由人來解讀，提供對現象的了解或決策的依據。

數據處理的細分步驟

數據處理階段可以進一步細分為數據整理、數據清理和數據處理三個步驟：

• 數據整理：將收集到的數據進行初步的分類和排列，使其更易於後續處理。
• 數據清理：識別並修正數據中的錯誤和不一致之處，刪除或修改缺失值，以提高數據的質量和準確性。
• 數據處理：對清理後的數據進行進一步的優化和提取，為數據分析做好準備。例如進行可視化或計算成係數。

數據分析的三大要素

數據分析的三大要素是數據、分析方法和分析工具。這三個要素是數據分析流程中不可或缺的部分：

• 數據 包括數據的來源、類型和品質。高品質的數據是有效數據分析的基礎。對數據分析師而言，更在意的是數據類型，因為數據類型會引申到對應的分析方法。
• 分析方法 根據數據的特性和分析目標，選擇合適的分析方法，如迴歸分析、因素分析、轉換法等。分析方法會對應到不同的模型，例如統計迴歸模型、羅吉斯迴歸模型、隨機森林、決策樹等。
• 分析工具 使用適當的工具和軟件來實施數據分析，如SPSS、Python、R、Excel、Mathematica、MathAI等。不同的分析工具會源自不同分析方法。這部分我還會在這章的第六節再進行說明。

透過了解數據分析的架構和流程，初學者可以更好地掌握數據分析的基本概念，並在實際操作中靈活應用這些知識。這不僅有助於提升數據分析的效率和準確性，還能幫助分析師更準確地解讀數據結果，做出更好的決策。