在做数据分析之前，需要做那些准备工作

 

     数据清理

     在做数据分析之前，首先要做的便是数据清理，因为一旦经过处理和组织，数据可能不完整、包含重复项或错误。数据清理的需要来自数据输入和存储方式的问题。数据进行清理是防止和纠正这些都是错误的过程。常见的任务包括与该识别数据，可用的数据，重复数据删除和柱段的整体素质不准确的记录。

     这些信息数据进行问题也可以通过各种分析企业技术来识别。 例如，对于财务信息，具体变量的总数可以与被认为可靠的单独公布的数字进行比较。有几种不同类型的数据进行清理取决于企业数据的类型，如电话号码、电子商务邮件地址、雇主等，它也可以检查异常量高于或低于预定的阈值。

     可以使用定量数据检测离群的方法以去除数据输入错误。文本进行数据拼写检查器可以用来减少输入错误的单词，但是我们很难判断单词本身就是是否能够正确。

     建模和算法

     数学公式或称为算法的模型可以应用于数据，以识别变量之间的关系，如相关性或因果关系。在一般模型可以开发根据其它变量在特定的变量数据来评价数据，一些残留的误差依赖于模型（即数据模型+ =误差）的准确性。

     推论统计分析包括测量特定变量企业之间相互关系的技术；例如，回归分析可用于在广告（自变量X）模拟的变化解释（因变量y）是否在销售的变化。在数学上，y（销售额）是X（广告）的函数。

     它可以描述为Y=Xb误差，其中模型的设计使得当模型在给定的Y范围内预测X值时，a和b最小化误差。分析师可以试图建立描述该数据的模型，为了简化结果的分析和通信。

     探索性数据分析

     一旦数据被清除，就可以进行分析。分析研究人员管理可以通过应用各种称为探索性数据信息分析的技术来开始理解数据中包含的消息。探索的过程可能会导致额外的数据清理或额外的数据请求，所以这些活动的性质可能是重复的。

     数据可视化还可以用于检查图形格式的数据，以获得关于数据中消息的更多见解；可以通过生成描述性统计信息数据，例如平均值或中位数，以帮助理解这些数据。

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