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【搬运自微信公众号“小灶数据分析”—干货|数据分析面试，这些常见问题你知道如何回答嘛？】 数据分析的基本流程 问题定义: 需要明确定义要解决的问题或目标。可以是关于业务的问题，例如提高销售额、降低成本，或者是关于数据的问题，例如探索数据集、发现模式或预测趋势。 数据收集：获取与问题相关的数据。数据来源包括数据库、API、日志文件、调查等。确保数据的质量和完整性。 数据清洗和预处理：在分析前需要清洗和预处理，处理缺失值、异常值、重复数据等问题。还包括数据的转换和标准化，以确保数据的一致性和可用性。 探索性数据分析（EDA）：探索数据，了解数据的基本特征、分布和相关性。可以使用统计图表和可视化工具来辅助发现数据中的模式和趋势。 特征工程：根据问题的要求选择、转换或创建新的特征，以提高模型的性能和准确性。 建模：选择适当的统计或机器学习模型来解决问题，并将数据拟合到模型中。 模型评估：使用适合的评估指标来评估模型的性能。包括均方误差、准确率、召回率等。 解释和报告：解释模型的结果，分析结果以清晰的方式报告呈现。例：电子商务项目，目标：提高在线销售额。整个数据分析流程：先收集有关网站访问、 ...

Open New Terminal in VSCode: Ctrl + Shift + `Select Multiple term with the same name: Ctrl + D Intro.Library: “React”A tool that provides specific functionality. Framework: “Angular, Vue”A set of tools and guidelines for building apps. Building Components

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