数据分析包括什么？

当前数据分析主要包括六个方面，分别是数据收集、数据清洗、数据预处理、模型建立、数据可视化、描述性分析。

数据收集：这一步就是做数据的收集。一般数据收集主要包括以下几个方面：统计调查、实地研究、做实验、大数据。

数据清洗：一般如果是我们自己统计/现实数据，得到的数据会很脏(存在缺失值/异常值之类)。所以我们需要对数据进行清洗，对缺失的数据进行填补、对异常值进行合理化修正。

数据预处理：举个栗子，我们对数据要进行建模、但是我们模型可能只能处理数值型，但是我们的数据是字符串，我们就要对数据进行预处理，处理成我们模型可以处理的数据。

模型的建立：这一步可以说是数据分析的关键一步，模型的建立。我们要对未来的数据进行预测，如何将我们影响因子加入到模型，权重如何设置、函数的阶数如何设置都是我们要解决的问题。

数据可视化：哪怕我们对我们已经有的数据进行了模型的建立，但是到目前为止我们所做的工作都是只有我们自己能看懂或者相关人员能看懂。所以我们需要进行数据的可视化，来更直观更方便的对数据进行解读。

描述性报告：我们做数据分析就是帮助上层决策人员进行一个更好的决策，所以我们需要对我们的工作进行一个报告来报告给决策人员。