中观角度说明数据分析流程

1. 收集数据：2020年，我国企业收集了100TB用户行为数据。 2. 数据清洗：去除20%的无效数据，保留80TB高质量数据。 3. 数据预处理：将数据划分为用户画像、购买行为等维度，形成30个特征。 4. 特征工程：针对30个特征，进行降维，保留10个核心特征。 5. 模型选择：采用LSTM模型，准确率达到90%。 6. 模型训练：耗时一周，训练完成100个模型。 7. 模型评估：通过AUC指标，筛选出最优模型。 8. 模型部署：将最优模型部署上线，实时分析用户行为。

上周有个客人问我数据分析流程是啥，我从头到尾给她解释了一下。首先，数据分析流程就像做菜，先得有材料，然后再一步步做出来。下面我就给你简单说说这个流程，中观角度嘛，就是看看每一步的大概情况。
1. 数据收集：就像去菜市场买食材，你得先把数据收集全了。这可能是网上爬取、问卷调查、数据库查询等等，总之，你得找到足够的数据。
2. 数据清洗：这步就像洗菜一样，把不干净的数据都处理掉。比如，重复的数据、错误的数据，还有一些缺失值，都得处理掉。
3. 数据探索：这就像试吃一下菜，看看食材都啥味。这一步主要是看看数据的分布情况、看看有没有异常值，对数据有个大概的了解。
4. 数据建模：这就像做菜要调味，这一步主要是根据你的需求，选择合适的模型。比如，你想预测未来的销售情况，就可以用回归模型。
5. 模型评估：就像尝一下菜的味道，这一步主要是评估你的模型做得怎么样。看看预测的准确率、召回率等等。
6. 结果解释：这就像告诉客人菜的名称和做法，这一步主要是解释你的模型结果，看看它到底意味着什么。
7. 结果应用：最后一步就是用你的模型去做决策，比如，根据预测结果调整库存、优化定价策略等等。
当然，这只是一个大致的流程，具体操作可能会根据实际情况有所不同。反正你看着办，我还在想这个问题呢。