文章目录
- 前言
- 一、数据分析生命周期是什么？
- 二、第一阶段：发现（Discovery）
- 三、第二阶段：数据准备（Data Preparation）
- 四、第三阶段：模型规划（Model Planning）
- 五、第四阶段：模型构建（Model Building）
- 六、第五阶段：结果沟通（Communicate Results）
- 七、第六阶段：部署运营（Operationalize）
- 总结
- 写在最后
前言
在当今数据驱动的世界中，数据科学正在颠覆传统行业，成为企业决策和价值创造的重要引擎。然而，如何科学、系统地开展一个数据分析项目？这是很多人关心的核心问题。本篇文章基于经典数据分析课程内容，深入解读数据分析生命周期的每个阶段，让你快速掌握从“发现问题”到“落地应用”的完整流程。如果你正在学习或准备从事数据分析领域，这篇文章一定会对你大有帮助！
一、数据分析生命周期是什么？
数据分析生命周期（Data Analytics Lifecycle）是一套系统化的流程，用于指导数据科学项目的开展。它帮助团队避免常见的错误，例如：
过早进入数据收集和分析阶段，而忽略问题定义和规划。
缺乏明确的目标和风险评估，导致项目失败。
通过遵循数据分析生命周期，可以确保每一步都井然有序，从而提高项目成功率。
数据分析生命周期的六大阶段：
- 发现（Discovery）：明确问题，了解业务领域。
- 数据准备（Data Preparation）：收集、清洗和整理数据。
- 模型规划（Model Planning）：选定分析方法和模型。
- 模型构建（Model Building）：开发并测试分析模型。
- 结果沟通（Communicate Results）：解释和展示分析结果。
- 部署运营（Operationalize）：将模型投入实际