通过数据分析硕士，您将能够根据数据做出决策并优化公司的流程。
数据驱动项目中的数据生命周期是怎样的？
数据生命周期是一组阶段，涵盖数据处理的整个过程，从创建或收集到使用和可能的删除。此周期可帮助公司以有组织的方式规划和管理其数据。其结构有利于可追溯性和精确性，使从数据中提取的信息具有相关性。
数据生命周期的关键阶段
数据生命周期有从收集到最终分析的一系列阶段：
数据收集
内部来源、公司数据库或第三方系统可用于收集与项目相关的数据。收集的信息必须相关且可靠。
数据存储和组织
一旦收集，数据必须存储在适当的基础设施中，以便于信息的访问和后续使用。为此，我们可以使用数据管理器。
数据清洗和预处理
必须消除重复数据和空值，并对格式进行标准化。如果没有适当的清理，分析可能会出现偏差或容易出错，从而影响项目结果。
数据转换和丰富
数据必须进行转换，并且在许多情况下，必须与其他来源相结合以增加背景和价值。
数据分析
此阶段涉及应用统计技术、算法和机器学习模型来提取有意义的模式、趋势和关系。
结果的可视化和呈现
为了呈现数据并将其可视化，团队成员或利 韩国电报电话号码列表 益相关者可以使用图表、仪表板和地图等工具，它们有助于可视化数据的影响并促进决策。
维护与更新
数据必须持续定期更新，以确保其有效性和相关性。
数据质量在生命周期每个阶段的重要性
数据质量在生命周期的每个阶段都至关重要。使用不准确、不完整或有偏见的数据会导致我们得出不正确的结论和决策，从而对公司不利。为了实现这一目标，除了在整个过程中进行充分的监督外，还必须制定具体的质量标准。
数据的质量是基础，如果我们掌握的信息不具有代表性或不完整，那么进行最好的分析也是没有用的，因为我们会得到错误的结论。适当的数据清理可确保分析不会受到过程中可能引入的错误的影响。
用于管理业务项目中数据生命周期的工具。
这些工具能够与一个伟大的盟友一起控制数据的生命周期，并从中获得最大的利益：
存储和组织工具
Amazon Web Services (AWS)或Google Cloud Platform (GCP)等平台为数据存储和组织提供了强大的解决方案。此外，如果我们想要良好的组织，我们必须使用 MySQL、PostgreSQL 或 MongoDB等数据库。
数据清理和预处理工具
OpenRefine是快速高效地清理和转换数据的理想工具。使用Python，还可以执行高级预处理和数据清理任务。
数据分析工具
Tableau 和 Power BI等工具使快速高效地执行可视化数据分析成为可能。
数据可视化工具
除了允许您分析数据之外，Tableau 、Power BI和Google Data Studio还非常适合提供您所拥有信息的清晰视图。
数据监控和维护工具
为了监控和编排工作流程，我们还有其他类型的工具，Apache Airflow和Luigi都是很好的例子。
确保数据生命周期成功的最佳实践
要改善数据的生命周期，我们必须超越数据的良好利用。这次维护必须有明确的不同点，以方便我们的工作：
定义清晰且可衡量的目标，以了解您希望利用数据实现什么目标以及如何衡量成功。
从一开始就对数据质量进行投资，以确保收集阶段的质量并避免分析过程中出现问题。
清洁和加工等任务自动化可以减少错误并提高效率。
数据生命周期可能涉及多个部门，因此流畅的沟通至关重要。
保持数据最新并进行定期审核有助于确保结果可靠。
