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收集、轉換和組織數據以得出結論、對未來做出預測并做出明智的數據驅動決策的過程稱為數據分析。即將畢業的學生需要撰寫一篇畢業論文，并在論文中闡述他們的數據分析過程，以確保論文的可信度。如果你在閱讀本文時，產生了某些疑問，那么你可以咨詢海馬課堂在線客服~
在第一步中，學生需要明確任務和研究問題，并了解利益相關者的期望。利益相關者是投入資金和資源的人，學生需通過有效溝通，提出正確的問題，找出問題的根本原因，確保分析時不受干擾。學生應在詢問階段自問一些問題以便完全理解潛在問題。
第二步是收集和準備數據。學生必須從多個來源收集數據，包括內部數據(組織內的數據)和外部數據(組織外的數據)。數據收集的常見來源有訪談、調查、反饋和問卷。收集的數據可以存儲在電子表格(如MS Excel或Google Sheets)或SQL數據庫中。
第三步是清理和處理數據。收集的數據需要消除拼寫錯誤、冗余和不相關性，確保數據的完整性和格式正確。SQL和Excel提供了清理數據的函數，這是數據分析中至關重要的一步。還需檢查數據是否存在偏差，確保包括所有相關群體。
第四步是數據分析。清理后的數據用于識別趨勢和進行計算。Excel和SQL提供了內置函數，編程語言如R和Python通過軟件包簡化問題解決，廣泛用于數據分析。
第五步是數據可視化，將轉換后的數據制成圖表和圖形，以便非技術人員理解。Tableau和Looker是常用的可視化工具，R和Python也有用于數據可視化的包。根據數據發現進行演示，與團隊成員和利益相關者分享見解，幫助做出更明智的決策。
最后一步是呈現數據，將分析結果以易于理解的格式展示給各種利益相關者。通過圖表、圖形和表格傳達模式、趨勢和見解，促進清晰理解。有效的數據呈現需要精心選擇可視化技術，平衡簡單性和深度，通過講故事的方式解釋調查結果，確保觀眾能理解并用于決策。
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