最后，您将对Data Analytics中最基本的流程，工具和任务有基本的了解。在我们完全指导的数据分析入门课程中，所有这些内容都得到了详细介绍，该课程将使您从一个完整的初学者到对数据的了解仅一个月。现在，让我们打开前25个术语并找出其中的内容。
1.资讯主页
数据分析师使用数据可视化工具(通常称为仪表板)将接收到的所有数据转换为图表。从本质上讲，这是他们的控制室，他们可能花了很多时间来构建这个数据中心。确保告诉他们看起来很棒。
2.数据收集
一个相当宽泛的术语，用于描述收集数据的实际行为。根据业务或组织的性质，可通过多种方法收集数据。数据可以从在线调查的结果中收集，也可以通过记录进入购物中心的人员来往的传感器收集。数据分析师必须确保安全地收集数据且不会遇到问题。
3.统计
数据分析师应该至少对统计数据有基本的了解，因为他们经常在数据分析中发挥作用。重要的是要知道离散变量和连续变量之间的区别，数据分析人员将需要掌握统计模型。
4.数据建模
对于外行来说，很难建立数据模型。简而言之，数据模型用于映射数据需要流动的方式。使用文本和符号，可以更基本地了解复杂数据流及其移动之间的关系。一旦确定了数据的前进方向，就可以开始计划如何分析数据。
5.数据准确性
另一方面，数据准确性是一个非常简单的概念。您收集和记录的数据必须正确，否则将基于虚假信息做出业务决策。数据准确性的另一方面涉及数据收集的方法-应该有一种标准的方法来收集企业内部的数据，以确保一致的数据收集。
6.数据挖掘
数据挖掘是数据分析的核心-广义上讲，它是指搜索数据以识别模式和趋势的整个过程。数据分析师是信息产业的坚强后盾。
7.数据监控
预计数据分析师将定期检查数据的收集和存储，以确保其符合质量和格式标准。良好的数据监控做法可以避免在移动数据之前检查数据，从而节省了业务时间和金钱。
8.数据清理/数据清理
数据清理是指删除数据的行为，这将导致分析失真或不准确。如果您的数据很脏，或者是因为您收集的数据质量不佳，或者是因为其中包含的准确性不高，那么该是时候洗一下了，错误的决定将在此基础上做出。
9.预测分析
预测分析也称为预测建模，它涉及使用数据对未来结果进行假设和预测。必须使用预测分析来维持业务的竞争优势。
10.数据完整性
数据完整性是数据在其整个生命周期中的维护和保护。它涉及安全性，备份和删除重复数据。
11.数据提取
数据提取是从数据源中获取数据以进行存储或处理的实际过程。通常，数据在提取时是非结构化的，并且可以采用任何形式，例如表和索引。
12.数据验证
数据验证涉及确保您收集的数据正确且有意义。数据分析师需要有效的数据，否则就一无所有!在Excel中，数据验证工具涉及在单元格上放置规则，以便输入数据的用户受到输入内容的限制。这样可以确保用户不会出错，并且不会导致您得到无效数据。
13.数据转换
在源中提取的数据很少采用正确的格式进行分析的情况很少。需要将其转换为目标系统使用的格式。例如，将数据移至云数据仓库时，通常需要更改数据类型。
14.预测
与预测分析一样，预测是数据分析的核心。这是关于根据过去和现在的数据制定未来的决策。预测中使用了多种方法，使用哪种方法取决于要分析的数据类型。当可用数据与预测无关时，使用定性预测方法，而在处理数字数据时使用定量方法。
15.建立数据管道
数据分析的最重要方面之一是保持有效的数据流。没有使数据成功流动，数据分析师就无法开始工作。数据流可能会出错，数据管道的目的是使路由尽可能平滑和直接。但是，它并非没有缺陷，并且数据可能在传输过程中被破坏或重复。
16.数据整合
这涉及统一来自各种不同来源的数据。例如，合并正在合并的两家公司的数据库，或者何时需要与其他方共享数据。随着数据在业务中变得越来越重要，数据集成过程变得越来越普遍。
17.算法
在整个数据分析中都使用算法(逐步解决问题的方法)。掌握如何在Excel中创建算法是数据分析师角色的重要组成部分。它们用于操纵数据，无论是搜索特定项目，对项目进行排序还是定位数据的某些方面。
18.映射
对于许多数据流程的成功至关重要，数据映射是较大的数据迁移和数据集成过程的组成部分。映射匹配来自不同数据源的字段，以便可以成功移动数据。一个字段中出现的内容(例如电话号码)需要准确地复制到相应的目标字段中。
19.细分/细分
分段的过程涉及将数据分离并分成多个块，以便可以专注于对数据某些方面的特定分析。细分对于市场营销中的数据分析至关重要，因此您可以更加专注于特定的客户购买习惯。
20.非结构化数据
这是常规数据库中不适合的数据，通常是因为本质上无法进行分析。文本经常被分类为非结构化数据。调查，呼叫中心记录和其他此类数据形式都是非结构化数据的示例。
21. API
应用协议接口是使一系列功能自动化的现成代码，通常用于数据分析。为了加快预测分析的过程，API用于快速处理和摘要数据。我们需要将信息转换为智能，而API通过执行与此类工作相关的通常单调的任务，使数据分析师的工作变得更轻松。
22.数据充实
关于客户数据，数据充实的过程涉及第三方数据与现有数据的合并。“丰富”一词涉及这样的事实，即当您向其中添加额外的数据时，原始数据变得更加有价值。这一切与了解更多有关您的客户有关，并且当配备了这些知识后，品牌便可以个性化他们的营销。
23.数据可访问性
通过改善数据的可访问性，其他涉众可以使用此类数据来影响自己的决策。公司员工对数据的了解越多，他们就越有能力做出明智的决策，从而在竞争中处于领先地位。
24.数据核对
数据协调本质上是一项检查，旨在确保数据迁移正常运行。将目标数据与原始源数据进行比较，以检查所有计划中的事情。重要的是要证明迁移没有遇到问题。
25.数据标准化
为了允许将不同的数据集一起使用，必须确定一种通用形式。本质上，这是将不同的变量放在相同的范围内的行为，以便可以对它们进行比较和对比。此过程发生在从源中获取数据之后，然后再将其加载到目标系统中。
所以你怎么看?所有大数据分析师必知的25个术语和过程乍一看似乎令人生畏，但如果其中任何一个引起了您的兴趣，为什么不参加我们的数据分析入门课程而又走得更远呢?除了这篇文章之外，大数据分析师必知的25个术语我们还介绍 了数据分析师和数据科学家之间的差异，而我们的数据分析师薪资指南将使您了解作为数据分析师可以赚到的钱。