Анализ данных — это процесс изучения, очистки, преобразования и интерпретации данных с целью извлечения информации и обеспечения принятия взвешенных решений. Основные этапы анализа данных в работе аналитика данных включают в себя:

1. Сбор данных: в этом этапе аналитик собирает необходимые данные из различных источников. Это может быть структурированные данные, такие как базы данных и таблицы, а также неструктурированные данные, такие как текстовые файлы, фотографии и видео.
2. Предварительная обработка данных: на этом этапе аналитик проверяет данные на наличие ошибок, отсутствующих значений и выбросов, а также проводит их очистку. Это важный этап, так как исходные данные могут быть неполными или содержать ошибки, которые могут исказить результаты анализа.
3. Исследовательский анализ данных: в этом этапе аналитик проводит исследование данных, чтобы выявить связи между различными переменными и получить первоначальное представление о данных. Это может включать в себя построение диаграмм рассеяния, гистограмм, ящиков с усами и других графиков для визуализации данных.
4. Моделирование данных: на этом этапе аналитик создает математические модели, которые могут предсказывать будущие значения переменных на основе исходных данных. Это может включать в себя использование методов машинного обучения, таких как классификация, регрессия и кластеризация.
5. Интерпретация и визуализация результатов: в этом этапе аналитик интерпретирует результаты моделирования и визуализации данных, чтобы определить, какие выводы можно сделать из анализа данных. Это может включать в себя создание графиков, диаграмм и других визуализаций, которые могут помочь представить результаты анализа данных.
6. Принятие решений на основе данных: на последнем этапе аналитик использует полученные результаты, чтобы принять взвешенное решение. Это может включать в себя выбор определенной стратегии бизнеса, прогнозирование результатов, определение потенциальных рисков и возможностей, а также разработку плана действий на основе данных.