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了解过数据分析的概念之后，我们再来说下数据分析的常规步骤。

明确目标

首先我们要确定一个目标，即我们要从数据中得到什么。比如我们要看某个指标A随时间的变化趋势，以期进行简单的预测。

数据收集

当确定了目标之后，就有了取数的方向。比如我们要观察A随时间的变化，就要记录A的值。或者从已经记录了A的值的数据库、文件、日志等取数。

数据清洗和预处理

有时候我们收集的数据并不是完全有效的，或者并不能为我们的服务。这个时候就需要把这部分数据剔除。或者有时候我们收集到的是文本数据，需要做一下归类，使用数字等符号来做替代，方便做数据的相关性分析，这个时候就需要对数据左小处理。

探索性数据分析(EDA)

使用统计图表来多维度展示数据，更直观地去查看数据地特征。

数据分析和建模

选择适当的数据分析方法和建模技术，来将得到地结论模型化。比如把折线图拟合成曲线。

评估模型

使用测试数据测试模型，评估模型准确性。

利用模型

利用模型做一些数据预测，支撑我们目标之上地目标。