數據分析和數據可視化的步驟
2020-05-09 15:13:10
在數據時代你很焦慮，滿世界都是人工智能和大數據。到底數據處理的流程是什么樣的？ 怎么才能不被一些假專家和懂些皮毛的人給騙了呢？
在大數據和人工智能時代已經創造了很多數據和人工智能的奇跡，數據是人工智能和大數據的基礎。請注意：脫離數據樣本談人工智能的人都是騙子！
由于數據處理的整個過程需要數據專家的介入，領導和公司的決策層往往看不懂數據技術專家和人工智能專家的處理過程。在實際業務過程中，領導層對于專業的處理流程也全無興趣。而他們需要對數據處理的全流程進行了解和認識。
數據處理的全流程如下：
1. 數據系統規劃；
2. 數據采集（軟件數據、硬件數據、特殊數據）；
3. 數據清洗與治理；
4. 數據存儲；
5. 數據建設目標和二次規劃論證；
6. 數據建模；
7. 數據分析；（離線、實時分析）
8. 數據業務接口；（可供人工智能和其他業務板塊使用）
9. 數據可視化。
我們看完全流程后發現，中間的這些過程特別是第1步的數據系統規劃和第5步的數據建設目標和二次規劃在很多書里面都沒有提到過。其實在國際一流的IT信息技術咨詢公司，除了完成規劃以外，在實際項目中還會對于數據進行二次、三次、多次論證。由業務專家和數據架構師一起，對于是否能夠達到實際的應用目標進行分析。
如果發現論證中無法通過數據解決客戶的問題，會重新對原有的數據來源、數據樣本進行分析、處理和建模階段的要求提高。以滿足客戶的實際業務生產需求。
而數據可視化和API是最終交給業務部門使用的價值體現。因此，數據可視化平臺的選擇非常重要。
