在這一段時間的工作中，遭遇到了很多的問題，也嘗試了多種解決方案，最后獲得良好的效果，這也離不開同事的幫助，從中可以感悟到自身的不足，需要在以后的時間中加強自我的能力。下面是小編帶來的2018數(shù)據(jù)分析工作總結。

    近期主要完成了某產(chǎn)品用戶畫像分析，從9月底拿到數(shù)據(jù)，到上周輸出第三稿，中間歷時一個半月，如果從收到需求，到三稿輸出，那就超過兩個月，在這次整個分析過程中，遇到了不少問題，嘗試了使用不同方法，現(xiàn)在是時候做一個復盤、總結、反思。

    在開始階段，遇到的主要問題是客戶的要求是分析產(chǎn)品用戶畫像報告，因為沒有直接跟客戶溝通，而需求只有簡單的一句話，我只能根據(jù)經(jīng)驗列出要分析的要點，確定需要的數(shù)據(jù)維度。在我確定分析框架后，我發(fā)現(xiàn)如果按照我方的想法最后輸出的結果卻不是客戶想到的，那就白做了，所以確定分析框架后還需要客戶確認，思路是否可行，分析方向有無異議。這個問題還算比較好解決，客戶同意了分析思路即可。

    經(jīng)過與客戶溝通后，到了第二階段，發(fā)起提數(shù)需求。這個過程總體算比較順利，客戶方數(shù)據(jù)庫工程師首先反饋了一份樣本數(shù)據(jù)，讓我方確認數(shù)據(jù)是否正確，如正確，則提供全量樣本。數(shù)據(jù)驗證的過程，主要是由我來完成，對樣本數(shù)據(jù)，我提出了一些疑問，對方也一一解答。當然還有個別字段邏輯問題，我沒有發(fā)現(xiàn)，對后續(xù)的分析帶來了一些影響，造成最后能使用的維度減少，是一個遺憾。

    拿到全量數(shù)據(jù)后，對數(shù)據(jù)進行清洗。在這個過程中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質量非常不理想，很多字段的缺失值占比很大，個別字段也有異常值，總體樣本中能使用的記錄銳減。一開始我的處理方法比較簡單，對缺失值占比達的字段直接不使用，帶來的后果就是輸出的第一版分析報告過于簡單。

    重新回到數(shù)據(jù)，再次對數(shù)據(jù)進行摸底，而且也調(diào)整分析方法，嘗試使用聚類分析方法，按用戶活躍渠道，對用進行分群，分群后，再結合其他維度，對用戶進行描述。這一次輸出的報告還是存在一些問題，最大問題就是用戶群之間區(qū)別不明顯，只能繼續(xù)修改。中間因為要做另一個分析，用戶畫像分析就暫時先放一邊。

    完成另一個分析后，繼續(xù)回到產(chǎn)品用戶畫像分析，這次同事提出了一些建議，在沒有更好的思路前，我按照同事的建議第三次修改分析報告。當然還是要先處理數(shù)據(jù)，這次我對異常值、缺失值就行了處理，異常值使用的是蓋帽法，對缺失值，在一些字段中用0填補，這樣增加了可使用的維度。數(shù)據(jù)清洗完后，對連續(xù)變量進行分箱處理，這一次還是先使用聚類分析，對幾個字段進行聚類，這樣增加了兩個大的維度，接著基于兩個大的維度，使用對應分析方法，結合其他維度觀察變量間的關系，最后的結果顯示有部分變量之間是存在明顯的關系，有些幾乎沒有區(qū)別。數(shù)據(jù)處理完后，再次輸出分析報告。

    完成第三次分析后，我回過頭來看看分析中存在的問題，尤其是使用對應分析，查閱了一些資料，發(fā)現(xiàn)在對應分析中，應該先進行預分析。聚類分析，兩次我都是使用k-means聚類，其實還可以使用二階聚類，二階聚類適用于分類變量，這是快速聚類不適用的，我嘗試在清洗后的數(shù)據(jù)中使用二階聚類，效果尚可。

    最近恰好又在看丁亞軍老師的講課視頻，講到聚類分析，再結合我在工作中的應用，對聚類分析方法有了新的認識。聚類方法在剛興起的時候，是不被傳統(tǒng)的統(tǒng)計學家們接受，因為這個方法太簡單，沒有使用到過多的統(tǒng)計學知識。在實際的工作中，聚類使用的頻率還是很高的，尤其是在用戶分群方面，用戶特征的描述。對應分析是第一次用到，為什么會想到使用對應分析，主要是根據(jù)變量類型，幾個分類型變量，探究變量間的關系，除了相關分析外，對應分析也使用，而且它的結果更直觀。

    最后能完成第三稿也要感謝同事的建議，一個人的力量是有限的，群策群力、集思廣益才能做得更好。

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