一、什么叫数据分析-数据类型

（1）结构化数据

IT系统产生的数据，一般根据数据结构模型分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。大部分关系型数据库中存储的数据，有着优良的存储结构，我们称之为结构化数据。

大部分结构化数据可以简单地用二维形式的表格存储。

结构化数据的存储和排列是很有规律的，也便于查询、修改。但是，它的扩展性并不好。

（2）半结构化数据

半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，可用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此，它也被称为自描述的结构。半结构化数据，属于同一类实体可以有不同的属性，即使它们被组合在一起，这些属性的顺序也并不重要。

常见的半结构化数据有XML和JSON。

（3）非结构化数据

顾名思义，非结构化数据就是没有固定结构的数据。各种文档（如word、pdf、ppt）、图片（jpeg、png、gif等）、视频、音频等都属于非结构化数据。对于这类数据，我们一般采用二进制的数据格式直接整体进行存储。

二、什么叫数据分析-数据科学及过程

和大多数数据分析业务一样，数据可视化也非常注重科学实践。好的数据分析方法往往能事半功倍。通常，要让数据可视化项目获得成功，分析人员必须分五个步骤进行：

定义问题；获取数据；数据建模；探索数据；可视化和分享结果。

了解以上五个步骤也就了解了什么叫数据分析。其中，大部分人可能会认为第一步是最简单的一步，其实定义问题往往是最困难的部分，也是最重要的部分。定义问题决定了你的工作方向，因此多花点时间把定义问题弄清楚总是值得的。

一旦你确定了需要关注的问题，接下来就需要全力收集回答上述问题所需要的数据。数据可能来自多个数据源，唯有全面收集到所需要的数据，才能为解决问题奠定基础，所以这一步非常具有挑战性。

有了数据以后，应用我们所学的知识，将现有数据进行归类整理，将一些结构不规范、零散的数据进行清洗、关联，创建数据模型，为后续进行分析创造条件。接下来，就是发挥分析师逻辑思考能力和想象力的时候了。对数据进行有效的探索，逐步揭示出事物运行的规律，找到解决问题的钥匙。探索分析过程往往需要大量尝试和重复操作，这个时候，高效的探索分析工具显得尤为重要。最后，将您的发现和成果有效进行展示和分享，这是传达整个数据分析项目价值的关键一步。以上就是什么叫数据分析的内容。

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