岳阳检索过程包含什么环节(文献检索过程包括的环节有)

检索过程包含什么环节,文献检索过程包括的环节有

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数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么

完整的检索过程包括哪些步骤

检索策略包括哪些步骤

工程设计过程管理的控制点包含哪些环节

一、数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么

数据分析主要包含 五个步骤 ：

1. 明确目的 ：明确数据分析的目的，确保数据分析有效进行并 为数据的采集、处理提供方向 ；
2. 数据收集 ：在DAP产品中会通过应用系统定义模块实现 对多个应用系统数据的采集 工作；
3. 清洗加工 ：在DAP产品中会通过ODS和数仓实现对业务系统数据的 层层加工过滤 ，得到最终需要的业务数据；
4. 数据展示 ：在配置好数据模型之后，可以通过绑定echarts组件的方式实现业务数据的 可视化展现 ；
5. 报告撰写 ：主要用于描述对业务数据分析的 过程 和分析之后得到的 结果 。

数通畅联的DAP数据分析平台主要有以下 三个优点 ：

1. 在多层的数据加工过滤之中，通过聚合计算和横向合并可以得到多指标信息的数据，更加拓 宽了数据的业务性和可分析性 ；
2. 业务数据的可视化展现让用户可以 更直观地对各个业务数据进行处理和分析 ；
3. 在ESB等数据调度工具的辅助之下， 更加快速地实现了数据跟进 ，让用户可以实时跟进数据状况，有助于企业做出相应的决策。

数通畅联专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注。

谢谢邀请！

一、数据分析流程：

1.明确分析目的与思路：

一切以解决业务问题为中心，依据分析目标明确思路，打开分析视角，使数据分析框架体系化。

2.数据收集与预处理：

数据来源有Excel/CSV/SQL数据库/NoSQL数据库/Hive数据仓库/外部数据，从数据来源收集数据后需要做清洗工作，包括缺失值、错误值、重复值、异常值等都要处理好，当然还有转换、拆分、合并等等工作也可能要做，这样才能满足后续数据分析的要求。

3.数据分析与挖掘：

使用各种数据分析方法与分析工具（如Excel/SQL/SPSS/SAS/Tableau/Power BI/Python）进行分析挖掘。

4.数据可视化并生成报告：

使用专业化图表，也可以结合表格，最后以报告方式输出数据分析成果。

二、岗位内容：

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很多时候有的人会把数据收集和分析给弄混淆，觉得两者其实是一个步骤。但是实际上两者之间还是有着很大的不同，他们其实是一个过程当中的两个步骤，在技能操作上还是有一定的区别，本篇文章就为大家解决以下几个问题：

• 数据的收集和分析之间的流程
• 数据收集有哪些方法？
• 数据分析最具价值的技能是什么？

数据的收集和分析之间的流程

• 什么是数据收集？

数据收集就是从所有相关来源收集信息以做出决策，传递信息或评估所收集信息的结果过程。

• 什么是数据分析？

数据分析就是数据挖掘和商业智能的主要组成部分，对于获得洞察力以推动业务决策至关重要。组织和企业分析来自多个来源的数据，然后在对收集的数据进行全面分析之后提出解决方案。

• 从数据的收集到分析

给大家举个简单明白的例子，数据收集和分析就和购买食材和烤蛋糕之间流程相同。为什么这么说呢？

你不能没有配料就做饭，而且原料通常是不可以食用的。用生鸡蛋，面粉，小苏打，糖，水果来做蛋糕，你不会直接把他们全部用进去，而是采用他们其中的一部分来做蛋糕。同理你没有收集数据就没有办法进行分析，而收集到的数据也不是全部都是需要的，没经过整理的数据是无法直接使用的。整个过程其实是复杂的而有具体的：

1、查找食谱，获取食材（计划目标，收集数据）

如果你没有食谱/计划，你做出来的蛋糕就有可能无法食用。如果你不知道你所收集数据的目的，那么收集来的数据可能也是无效的。没有明确的目标，会导致你在收集数据的时候会遗漏掉某一部分，就像没有买完菜回家以后，才发现没有看菜谱，导致很多重要的东西不见了。

2、检查数据，去除无价值部分，再进行分析

有的数据就像有的食物一样具有保质期，你在选择收集数据的时候一定要充分考虑到数据的用途，否则取用了不合时宜的数据，会让其本身的参考价值降低。再收集完数据之后，数据分析通常从概览开始，对数据进行分类并创建关于我们是否有足够和正确数据的假设，其次是一些质量控制（数据丢失/无法读取）的健全性检查。

3、烘烤蛋糕并出售，希望客户喜欢它。（数据分析结果展现）

就像烘培蛋糕一样选择我们需要的高质量的原材料，去除其杂质部分，经过一系列工艺，装饰，最后形成一个高质量的蛋糕。我们在数据收集后也要进行提取，去除杂质部分，经过一系列的分析整合最后形成我们的数据分析结果进行展示。

数据收集有哪些方法？

数据收集是一种从各种来源收集信息的系统方法。它是任何研究过程的关键部分之一，无论是金融，制造，医学还是任何其他领域。可以使用各种方法来收集数据。

1、观测资料

这是使用观察技术获得的数据。在这种情况下，您将观察并记录必要的信息。例如，你要收集访问餐厅人数和订购食物类型的数据，得进行观察记录。

2.实验

当你需要科学和工程领域的数据时，这种类型的数据收集方法主要有用。

3.调查

当你使用样本收集有关大多数人口的信息时，调查很有用。例如，你要预测未来的人均收入结果，然后可以调查人口样本。

4、API

应用程序编程接口（API）是收集数据的最佳方法。API使开发人员能够自动从多个来源读取/写入数据以及进行数据分析和数据清理。

上面讨论的方法属于主要数据收集方法的类别，你可以在其中直接从源收集数据。另一种方法是使用他人容易获得或收集的数据。这种数据收集方法称为辅助数据收集方法。你可以使用各种开源网站，报纸，杂志上的可用数据。

例如你想分析全球各个国家的就业率。然后辅助数据收集方法很适合你，因为你可以在各国政府网站上轻松找到此类数据。当然最佳的数据收集方法还是要取决于数据收集计划的目的，因为不同的目标需要不同种类的数据，选对适合自己的方式才能提高数据收集工作的效率。

数据分析最具价值的技能是什么？

1. 具有数学和逻辑背景： 尤其是对集合论，图论，概率和统计的理解。
2. 数据管理专业知识： 你所分析的数据集越大，你在大数据技术方面的经验就应该掌握的越多。我认为这对数据分析师来说是一项至关重要的技能，因为它可以使我们在构建模型和执行实验时更加敏捷。
3. 数据处理技巧： 初步收集的数据一定很杂乱，需要经常清理，需要过滤，进行标准化，分组和聚合处理。当然这也取决于所操纵数据集的性质和大小，所以为了保险起见，应该学习掌握诸如R和/或Python进行编码等宝贵技能。Excel仍然也是数据分析最重要的工具之一。
4. 主要业务知识 ：了解底层业务很重要，这样才能更好的结合公司业务进行数据提炼和分析
5. 进行语言和视觉交流的能力： 你需要与分析结果使用者进行沟通，你需要讲数据分析结果以更简单，更容易理解的方式传达给他们。伟大的数据分析师都能够讲引人入胜的数据故事。学会利用足够的图表信息来显示重点部分：可以使用图表，报表，指标，KPI或大型仪表板等进行辅助。不仅要在一种工具上拥有高超的技能，一般这种数据可视化图表可以使用PowerBI，Tableau，ClickView，Wolfram Mathematica，R，EasyV等工具。
6. 敏捷性： 数据分析是一项团队运动，通常需要进行多次分析讨论，才能了解基本需求/问题。

①找到一个精准的数据库，比如我们易观千帆：

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②看看别人是怎么做数据分析的，申请试用易观千帆，可以获得多种数据分析报告。

③开始动手，用数据进行简单的分析，先分析一个APP的现状、用户和竞争者。

④开始分析一个领域、一个行业。反复多次练习。

⑤找专业的分析师看看你的问题。

⑥逐渐摸索出自己的框架。

⑦成为数据分析小能手，可以手到擒来分析数据。

易观千帆，阅尽千帆，更加喜欢。

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感谢邀请。数据分析有极广泛的应用范围，典型的数据分析主要包含以下三个步骤：

1、探索性数据分析

当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

2、模型选定分析

在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

3、推断分析

通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

数据分析过程主要有下面6个步骤：

1、明确目的 ：确定分析需要解决的业务问题，最好能将业务问题转化成数学问题。

2、数据收集
：基于对业务问题的理解，通过各种方法和渠道收集能支撑业务分析的数据源，不仅限于数据库，也可以考虑一些各种部门的公开数据，比如统计局、大数据局等部门。

3、数据处理 ：通过技术手段，对收集的数据进行提取、清洗、转化和计算，异常值处理、衍生字段、数据转换等具体步骤。

4、数据分析
：这里主要有两个技术手段，统计分析和数据挖掘，找到相关的数据关系和规则，然后利用业务知识来解读分析结果。在这里有一点需要说明，分析技术是为业务服务的，如果你的结果不能有助于业务问题的解决，统计分析和数据挖掘技术再好再高明，也没有意义，这点是我们做数据分析的人要谨记的。

5、数据展示
：分析数据的可视化，在整个数据分析过程中也比较重要，这个步骤是将你前面做的工作量尽可能的展示给大家，具体的可视化技术，可以百度看下，是一个非常专业的学科。

6、报告撰写
：展示你整个分析过程中的价值部分，在这里需要结构清晰地展示你整个分析过程，包括你的分析结果和依据，以及你结合业务知识提出的解决方案，最终解决你第一步的业务问题。然后基于报告将分析过程进行落地，为企业产生价值。

如果从不同层面来划分，数据分析还可以得到下面这样的流程。

特别地，在分析层，我们可以分成两部分，一个是建模分析，另一个是描述性分析。

以上是个人的观点，希望对你有帮助。

数据分析(Data Analysis)，一般数据分析常常有以下5个步骤:

01

定义需求 Define requirement

数据分析的目的往往是支持决策，首先需要的是明确目标: 我需要解决什么问题?

举一个简单的例子:

我们发现今年三月份某产品的销量减少了50%，而我们想去分析这背后的原因，从而可以去解决销量下跌的问题。

再举一个例子:

如果我们想要知道如何在不牺牲产品质量的情况下降低生产成本，过往的产品数据，供应商报价,以及竞争对手和市场中收集到的数据也许可以帮助我们分析解决这一问题。

02

收集数据 Data collection

数据收集主要一般从内部来源 (Internal Sources)
开始。这通常是从CRM软件，ERP系统，市场营销自动化工具等收集的结构化数据。从中我们可以获取到包含有关客户，财务，销售差距等信息。

其次是外部来源 (External Sources)，从中可以收集到许多的结构化和非结构化数据。

例如，如果您希望对某品牌进行用户行为分析，则可以从主流评论网站或社交媒体应用程序接口 (API) 收集数据。

03

数据清理 Data Cleaning

从所有必要的来源收集数据后，接下来一个步骤就是清理和整理数据。在数据分析过程中，数据清理非常重要，这是因为并非所有数据都是好数据。

为了产生准确的结果，必须识别并清除重复的数据，异常的数据以及其他可能使分析产生偏差的不一致之处。60％的数据科学家表示，他们的大部分时间都花在清理数据上。

04

数据分析 Data Analysis

数据分析可以通过许多不同的方法达成:

一种方法是通过数据挖掘 (Data
Mining)，这被定义为“数据库内的知识发现”。诸如聚类分析，异常检测，关联规则挖掘之类的方法可以揭示数据之中隐含的规律。

另一种方法是使用商业智能和数据可视化软件，例如Excel，Power
BI等，这些工具可生成易于理解的报告和图表。在接下来的文章中，我们也会重点去学习如何使用Excel，Power BI等工具。

05

解释结果 Results Interpret

最后一步是解释数据分析的结果，这部分很重要，因为这是企业从前四个步骤中获得实际价值的方式。

如果对于数据分析师感兴趣的话可以关注我 我会持续更新文章，分享学习资源，

之前在CDA学了数据分析现在在做电商，感觉就是首先是定需求、定目标，然后提数，做数据处理分析、出报表，研究关键指标，提出运营策略，监督运营情况，复盘，得出结果，这样的过程

数据分析需要学习excel、sql、power bi、spss、r、python、tableau等，在cda数据科学研究院学习的软件应用

（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理

（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示

（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R

（4）有获取外部数据的能力，如爬虫

（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告

（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等

学数据科学，上

从业务的角度上来讲，数据分析从理念到落地主要分为四个阶段，分别为有数据、看数据、 分析数据、应用数据。

有数据。企业数据的多寡、类型等与它可实现的价值存在巨大的弹性发挥空间，需要结合业务实际情况综合考量。

看数据。所谓会看数据，是可以看出数据与业务的关联，并为释放价值铺路。

分析数据。企业通过分析数据来定位问题点和机会点，并在该过程中找到解决方案的启 示和方向。

应用数据。该阶段的数据分析与业务紧密结合，如个性化推荐、精准营销、产品迭代等。

二、完整的检索过程包括哪些步骤

一般来说，文献检索可分为以下步骤：（1）明确查找目的与要求。（2）选择检索工具（3）确定检索途径和方法（4）根据文献线索，查阅原始文献

三、检索策略包括哪些步骤

计算机检索策略的制定要经过哪几个步骤：(1)确定检索方向。
这是使检索获得满意结果的先决条件,为此必须弄清所需信息的诸特征,如学科归属、主题概念、时间界限 、文献类型、国别和语种等。
(2)确定检索方法。
一般有三种方法:a.正文法——从主题、分类、作者等途径查找。
b.引文法:又叫追溯法,即着眼于文献所附的参考或引用文献目录。
(SCI)c.交替法:正文法和引文法交替使用。
(3)确定检索工具。
根据学科专业、语种等,选择一种或多种检索工具或检索引擎。
(4)确定检索途径。
主题、分类或作者(5)实施检索。
注意检出一批结果后,应浏览题目和文摘,判断是否满足要求 ,并加以筛选,若感到不满意,应及时修改检索策略,加以调整,再行检索,直到满意为止。
(6)索取原始文献。
检出结果通常是文献线索,还不是原始文献。
为了索取原始文献,还须进行两项工作:a.辩识文献款目,包括文献类型、来源、出版物名称等;b.查找原始文献的收藏单位,先从本单位、本地区入手,利用馆藏目录和联合目录(联网目录),找到原始文献收藏单位,即可通过借阅、复制或网上传送、馆际互借等途径获得

四、工程设计过程管理的控制点包含哪些环节

答：工程设计质量形成过程也是建设项目的使用特性、功能和效益的形成过程，设计管理活动的主要控制点是三个环节管理：1）设计条件、设计大纲及工作内容；2）设计方案；3）设计成果。