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为什么你的数据分析成果总是难以落地？数据分析的价值总是远远低于预期？相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。本人先后在电力、军工、金融等行业担任数据分析师，有多年行业经验。从平时的工作中总结出以下六个数据分析时要注意的原则，希望能对大家有所帮助。
1、遵循数据分析标准流程
数据分析遵循一定的流程，不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还可以让分析最终的结果更加准确，更加有说服力。一般情况下，数据分析分为以下几个步骤：
1) 业务理解，确定目标、明确分析需求；
数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。数据可视化的实质是借助图形化手段，清晰有效的传达与沟通信息，使通过数据表达的内容更容易被理解。
那么，怎样来分析大量、复杂和多维的数据呢？答案是要提供直观的、可交互的和反应灵敏的可视化环境。因此，数据可视化的主要特点是：
交互性。用户可以方便的以交互的方式管理和开发数据。
多维性。可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量，而数据可以按其每一维的值，将其分类、排序、组合和显示。
可视性。数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示，并可对其模式和相互 ...