数据分析的四个步骤依次是
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
第一,识别需求,识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件,可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。(推荐学习:PHP视频教程)
识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求,提出对信息的需求。就过程控制而言,管理 者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变 异的发现。
第二,收集数据,有目的的收集数据,是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。
第三,分析数据,分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息。
通常用方法有:
老七种工具,即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;
新七种工具,即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。
第四,过程改进,数据分析是质量管理体系的基础。
组织的管理者应在适当时,通过对以下问题的分析,评估其有效性:
一是提供决策的信息是否充分、可信,是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题;
二是信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致,是否在产品实现过程中有效运用数据分析;
三是收集数据的目的是否明确,收集的数据是否真实和充分,信息渠道是否畅通;
四是数据分析方法是否合理,是否将风险控制在可接受的范围;务实数据分析所需资源是否得到保障。
更多PHP相关技术文章,请访问PHP图文教程栏目进行学习!
Atas ialah kandungan terperinci 数据分析的四个步骤依次是. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Pandas ialah alat analisis data yang berkuasa yang boleh membaca dan memproses pelbagai jenis fail data dengan mudah. Antaranya, fail CSV ialah salah satu daripada format fail data yang paling biasa dan biasa digunakan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Panda untuk membaca fail CSV dan melakukan analisis data serta memberikan contoh kod khusus. 1. Import perpustakaan yang diperlukan Mula-mula, kita perlu mengimport perpustakaan Pandas dan perpustakaan lain yang berkaitan yang mungkin diperlukan, seperti yang ditunjukkan di bawah: importpandasaspd 2. Baca fail CSV menggunakan Pan

Kaedah analisis data biasa: 1. Kaedah analisis perbandingan 3. Kaedah analisis silang 5. Kaedah analisis sebab dan akibat , Kaedah analisis komponen utama 9. Kaedah analisis serakan 10. Kaedah analisis matriks. Pengenalan terperinci: 1. Kaedah analisis perbandingan: Analisis perbandingan dua atau lebih data untuk mencari perbezaan dan corak 2. Kaedah analisis struktur: Kaedah analisis perbandingan antara setiap bahagian keseluruhan dan keseluruhan; , dsb.

Cara menggunakan React dan Google BigQuery untuk membina aplikasi analisis data yang pantas Pengenalan: Dalam era ledakan maklumat hari ini, analisis data telah menjadi pautan yang sangat diperlukan dalam pelbagai industri. Antaranya, membina aplikasi analisis data yang pantas dan cekap telah menjadi matlamat yang diusahakan oleh banyak syarikat dan individu. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan React dan Google BigQuery untuk membina aplikasi analisis data yang pantas dan memberikan contoh kod terperinci. 1. Gambaran Keseluruhan React ialah alat untuk membina

Berikutan inventori terakhir "11 Saintis Data Carta Asas Menggunakan 95% Masa", hari ini kami akan membawakan kepada anda 11 pengedaran asas yang digunakan oleh saintis data 95% daripada masa. Menguasai pengedaran ini membantu kami memahami sifat data dengan lebih mendalam dan membuat inferens dan ramalan yang lebih tepat semasa analisis data dan membuat keputusan. 1. Taburan Normal Taburan Normal, juga dikenali sebagai Taburan Gaussian, ialah taburan kebarangkalian berterusan. Ia mempunyai lengkung berbentuk loceng simetri dengan min (μ) sebagai pusat dan sisihan piawai (σ) sebagai lebar. Taburan normal mempunyai nilai aplikasi penting dalam banyak bidang seperti statistik, teori kebarangkalian, dan kejuruteraan.

Dalam masyarakat pintar hari ini, pembelajaran mesin dan analisis data merupakan alat yang sangat diperlukan yang boleh membantu orang ramai memahami dan menggunakan sejumlah besar data dengan lebih baik. Dalam bidang ini, bahasa Go juga telah menjadi bahasa pengaturcaraan yang telah menarik perhatian ramai. Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk pembelajaran mesin dan analisis data. 1. Ekosistem pembelajaran mesin bahasa Go tidak sekaya Python dan R. Walau bagaimanapun, apabila semakin ramai orang mula menggunakannya, beberapa perpustakaan dan rangka kerja pembelajaran mesin

Visualisasi ialah alat yang berkuasa untuk menyampaikan corak dan hubungan data yang kompleks dengan cara yang intuitif dan mudah difahami. Mereka memainkan peranan penting dalam analisis data, memberikan cerapan yang selalunya sukar untuk dibezakan daripada data mentah atau perwakilan berangka tradisional. Visualisasi adalah penting untuk memahami corak dan perhubungan data yang kompleks, dan kami akan memperkenalkan 11 carta paling penting dan mesti diketahui yang membantu mendedahkan maklumat dalam data dan menjadikan data kompleks lebih mudah difahami dan bermakna. 1. KSPlotKSPlot digunakan untuk menilai perbezaan taburan. Idea teras adalah untuk mengukur jarak maksimum antara fungsi pengedaran kumulatif (CDF) dua pengedaran. Semakin kecil jarak maksimum, semakin besar kemungkinan mereka tergolong dalam pengedaran yang sama. Oleh itu, ia terutamanya ditafsirkan sebagai "sistem" untuk menentukan perbezaan pengedaran.

Cara menggunakan antara muka ECharts dan PHP untuk melaksanakan analisis data dan ramalan carta statistik Analisis dan ramalan data memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang. Ia boleh membantu kami memahami arah aliran dan corak data dan menyediakan rujukan untuk keputusan masa hadapan. ECharts ialah perpustakaan visualisasi data sumber terbuka yang menyediakan komponen carta yang kaya dan fleksibel yang boleh memuatkan dan memproses data secara dinamik dengan menggunakan antara muka PHP. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah pelaksanaan analisis data carta statistik dan ramalan berdasarkan ECharts dan antara muka php, dan menyediakan

1. Dalam pelajaran ini, kami akan menerangkan analisis data Excel bersepadu Kami akan melengkapkannya melalui kes Buka bahan kursus dan klik pada sel E2 untuk memasukkan formula. 2. Kami kemudian memilih sel E53 untuk mengira semua data berikut. 3. Kemudian kita klik pada sel F2, dan kemudian kita masukkan formula untuk mengiranya Begitu juga, menyeret ke bawah boleh mengira nilai yang kita mahu. 4. Kami memilih sel G2, klik tab Data, klik Pengesahan Data, pilih dan sahkan. 5. Mari kita gunakan kaedah yang sama untuk mengisi secara automatik sel di bawah yang perlu dikira. 6. Seterusnya, kami mengira gaji sebenar dan pilih sel H2 untuk memasukkan formula. 7. Kemudian kita klik pada menu drop-down nilai untuk klik pada nombor lain.