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  数据分析的流程包括：数据采集、数据存储、数据提取、数据挖掘、数据分析、数据展现。数据应用。

  了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。

  在数据存储阶段，数据分析师有必要了解数据存储内部的工作机制和流程，最核心的因素是在原始数据基础上经过哪些加工处理，最后得到了怎样的数据。由于数据在存储阶段是不断动态变化和迭代更新的，其及时性、完整性、有效性、一致性、准确性很多时候由于软硬件、内外部环境问题没办法保证，这一些都会导致后期数据应用问题。

  数据提取是将数据取出的过程，数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。 从哪取，数据来源——不同的数据源得到的数据结果未必一致。 何时取，提取时间——不同时间取出来的数据结果未必一致。 如何取，提取规则——不同提取规则下的数据结果很难一致。

  数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键，以下是算法选择的根本原则： 没有最好的算法，只有最适合的算法，算法选择的原则是兼具准确性、可操作性、可理解性、可应用性。 没有一种算法能解决所有问题，但精通一门算法能解决很多问题。 挖掘算法最难的是算法调优，同一种算法在不同场景下的参数设定相同，实践是获得调优经验的重要途径。

  数据分析相对于数据挖掘更多的是偏向业务应用和解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义，如何将挖掘结果反馈到业务操作的流程中便于业务理解和实施是关键。

  即数据可视化的部分，数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。数据展现除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际的需求和场景而定。

  数据应用是数据具有落地价值的直接体现，这样的一个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。

  36氪2021年9月28日获悉，快手宣布新一轮组织架构调整。本轮调整以加强事业部闭环为方向，包括研发、数据分析等中台职能型部门中，涉及与业务强相关的，对应拆分至各业务事业部。此外，电商事业部、商业化事业部、国际化事业部、游戏事业部等四大事业部至此也基本成型。

  2021年10月27日据中国汽车工业协会整理的海关总署公布的数据分析，2021年前三季度，汽车整车共进口75.4万辆，同比增长21.9%；整车进口金额417.3亿美元，同比增长39.1%。汽车整车共出口149.2万辆，同比增长1.1倍；出口金额240.4亿美元，同比增长1.2倍。（证券时报）

  “我认为，元宇宙将会非常庞大并且很重要。我们一定要确保元宇宙的隐私保护和数字安全能力，并防止假信息和舆论操纵。有很多事情需要厘清。”

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