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美国大学数据分析assignment怎么写

1. 数据要求

在这个阶段，数据要求清单是根据最终用户或产品客户的规格准备的。这个数据要求可能有用于数据分析的一般和具体要求。

同样地，你可以列出你需要收集数据的想法。你可以包括一般和具体的内容。

2. 数据收集

现在，是时候决定并从各种来源收集数据了。这里的数据可以从网上收集，采访，传感器，如交通摄像头等。

同样，你可以从各种来源收集数据，如电子书、书籍、文章、期刊、杂志、在线网站等，用于你的数据分析作业。

3. 数据处理

数据处理意味着给你的数据一个结构，以便将来也能使用。它可以在电子表格或统计软件中以表格的形式完成。

同样，你也可以通过在作业的不同部分分配信息来进行处理，形成一个更好的作业结构。

4. 数据清理

数据清理是一个过程，在这个过程中，数据分析员必须消除不相关的数据或纠正所收集的数据。这个过程的几个一般阶段可能包括分析所收集数据的准确性、质量、重复性等。

同样，你需要检查你所收集的数据来源的可靠性。还要检查所收集的数据是否与所选的主题相关，以及你是否在作业中以不同的方式呈现了相同的信息。

5. 探索性数据分析

在这一阶段，使用探索性数据分析法对清理后的数据进行分析。这样做可能会导致数据的删除或增加。分析师可以使用平均数或中位数的方法来更好地理解数据，或者使用图形来洞察数据想要告诉我们的东西。

同样，你可以在小间隔后继续分析你的任务，这样你就可以知道你正在走一条正确的道路，同时保持文件中不同部分的连接。

6. 建模和算法

在数据分析中，建模和算法被应用于数据的变量，以分析它们如何准确地支持数据的其他变量。此外，算法被用来预测所分析的数据的未来用途。

以同样的方式，你可以审查和分析你在作业中使用的数据是否与你的作业主题有关。

7. 数据产品

数据产品是数据分析的最终结果，它用于在计算机应用程序中接受输入并产生输出。

同样，在你完成了研究、收集和写出自己想法的信息后，你的数据分析作业就准备好了。

8. 交流

在准备好数据分析的最终产品后，要将其传达给使用它的人，并从他们那里获得反馈。在这个过程中，可能需要分析员进行额外的分析来解决他们的疑问。

同样地，在准备好你的作业后，你首先需要检查其中是否有任何错误。之后，你可以请你的家人和朋友来校对你的作业，并发现其中的任何错误。你可以纠正他们所说的缺陷，也可以根据他们的建议进行补充。

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