数据分析师需要什么数据

数据分析师需要什么数据详细介绍

数据分析师所需的数据类型取决于分析的具体领域、目的和需求。以下是一些常见的数据类型： 结构化数据：这是最常见的数据类型，包括表格数据、关系数据库中的行和列。例如，销售记录、客户信息、财务报表等。 非结构化数据：这种数据类型包括文本文件、图片、音频、视频等。例如，社交媒体帖子、新闻报道、用户评论等。 半结构化数据：这种数据类型介于结构化数据和非结构化数据之间。例如，XML文件、JSON对象、CSV文件等。 实时数据：这种数据类型包括传感器数据、交易数据、市场数据等。例如，股票价格、天气数据、交通流量等。 历史数据：这种数据类型包括过去的事件记录、时间序列数据等。例如，历史销售数据、历史股价数据、历史天气数据等。 缺失值处理数据：这种数据类型包括缺失的数据点或字段。在数据分析中，需要对这些缺失值进行处理，以确保数据的完整性和准确性。 异常值处理数据：这种数据类型包括不符合常规模式或范围的数据点。在数据分析中，需要识别并处理这些异常值，以提供更准确的分析结果。