数据分析流程及案例解析 | iData Global 数据分析培训 在当今数据驱动的世界中，数据分析技能已经成为各行业决策的重要工具。无论是在金融、医疗还是零售行业，数据分析都可以帮助企业做出基于数据的决策，提升竞争优势。在 iData Global，我们致力于通过系统化的培训，帮助学员掌握从数据收集到数据建模的完整数据分析流程。 在本文中，我们将深入探讨数据分析的流程，并结合实际案例，展示如何应用SAS等工具进行数据分析。 数据分析的完整流程 在一个典型的数据分析项目中，通常会遵循以下步骤： 1. Business Request (业务需求) 数据分析始于业务需求。企业提出需要解决的业务问题，目标可能是提升销售额、优化运营效率、或是降低风险。例如，一家零售公司可能想要预测未来的产品需求，以优化库存管理。 2. Raw Data Collection (原始数据收集) 接下来是数据收集。这一阶段的数据通常来自多个来源，包括数据库、外部数据接口，甚至是实时数据流。例如，零售公司可能会从销售系统、供应链平台以及客户行为数据中收集所需数据。 3. Data Processing & Data Cleaning (数据处理与清洗) 原始数据往往是凌乱且不完整的，因此数据处理与清洗是至关重要的一步。我们需要删除重复值、处理缺失值、校正数据格式等操作，确保数据的准确性和完整性。 /* 检查缺失值 */ proc means data=retail_data nmiss; run; /* 删除重复记录 */ proc sort data=retail_data nodupkey; by product_id; run; /* 填补缺失值 */ data retail_data_clean; set retail_data; […]