分析大型數據需要綜合運用數據處理、統計學、機器學習和領域知識等技術和方法。悉尼大學DATA2001就是一門關于這個的課程，這篇文章為大家簡單介紹一下大型數據分析。

一、課程概覽

本課程側重于有效探索和分析大型數據集的方法和技術。一個城市的行人事故熱點在哪里?根據用戶在旅游網站上發布的信息，哪些是最受歡迎的旅游地點?結合和分析來自不同來源和數據庫的數據的能力對于研究和行業的知情決策都至關重要。學生將學習如何從關系型、半結構型、時間序列型、地理空間型、圖像型和文本型等數據科學項目中常見的各種數據模型中攝取、組合和匯總數據。

除了通過使用相關 Python 庫加強編程技能外，本課程還將向學生介紹使用 SQL 進行聲明式數據處理的概念，以及在關系數據庫中分析數據。學生將獲得來自社交媒體、交通、健康和社會科學等領域的數據集，并在小型使用案例中學習基本的探索性數據分析和挖掘技術。課程還將進一步讓學生了解分析海量數據所面臨的挑戰，例如在多臺計算機之間分割和分配數據和計算以處理 "大數據 "的想法。

二、分析數據集的 6 個步驟

1.清理數據

數據整理又稱數據清理，是指從數據集中發現并糾正或消除不準確或重復記錄的過程。在數據整理過程中，您將把原始數據轉換成更有用的格式，為分析做好準備。

在開始分析之前，必須先清理數據。如果您要向業務團隊展示您的研究結果，這一點尤為重要，因為業務團隊可能會將數據用于決策目的。團隊需要確信他們是根據可靠的信息源采取行動的。

2.確定正確的問題

完成清理過程后，您可能會對最終數據集產生很多疑問。通過分析可以挖掘出很多潛力。

確定您希望通過分析回答的最重要問題。這些問題應易于測量，并與特定業務問題密切相關。如果分析請求來自業務團隊，請他們提供明確的細節，說明他們希望了解什么、期望了解什么以及如何使用這些信息。您可以利用他們的意見來決定哪些問題在分析中優先考慮。

3.將數據細分

將數據集細分為更小、更明確的組別通常很有幫助。對數據進行細分不僅可以使您的分析更易于管理，而且還能使分析保持在正確的軌道上。

例如，如果您想回答有關特定部門績效的問題，您就需要按部門對數據進行細分。這樣，您就能深入了解您所關注的群體，并確定每個群體之間可能存在的任何關系。

4.將數據可視化

數據分析最重要的部分之一是數據可視化，它是指創建數據圖形表示的過程。數據可視化將幫助您輕松識別任何趨勢或模式以及明顯的異常值。

通過創建引人入勝的可視化數據表示，您還能有效地向關鍵利益相關者傳達您的發現，他們可以迅速從可視化數據中得出結論。

您可以使用多種數據可視化工具來自動生成數據集的可視化表示，如 Microsoft Excel、Tableau 和 Google Charts。

5.使用數據回答問題

在對數據進行清理、整理、轉換和可視化之后，重新審視您在數據分析過程開始時提出的問題。解釋您的結果，并確定數據是否有助于您回答最初的問題。

如果結果沒有定論，請嘗試重新檢查分析過程中的前一個步驟。也許你的數據集太大，應該進一步細分，也許有一種不同類型的可視化更適合你的數據。

6.補充定性數據

最后，在分析即將結束時，請記住數據集只是拼圖的一部分。

將定量研究結果與定性信息結合起來至關重要，您可以使用問卷、訪談或推薦信來獲取定性信息。雖然數據集能夠告訴您發生了什么，但定性信息往往可以幫助您了解發生這種情況的原因。

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