실질적으로 좋은 데이터 분석 프로세스는 무엇입니까?

대부분의 통계 데이터 분석가가 각 데이터 분석 프로젝트를 수행하는 분석 프로세스를 알고 있거나 참조하고 싶습니다.

"목록"을 작성하면 데이터 분석 프로젝트를 완료하기 위해 분석가는 다음을 수행해야합니다.

1. 먼저 프로젝트 요구 사항을 수집하고
2. 이전의 요구 사항을 기반으로 데이터 분석 계획 / 설계
3. 실제로 전처리 데이터
4. 데이터 분석 및
5. 그의 분석 결과에 따라 보고서를 작성합니다.

이 질문에 대해서는 2 단계에 대한 자세한 내용에 관심이 있습니다. 그러나 분석가가 데이터 분석 결과에 따라 계획이나 디자인을 변경해야 할 수도 있기 때문에 이것이 실제로 명확하지 않다는 것을 이해합니다. 이 주제에 대한 언급이 있습니까?

내가 가장 좋아하는 "계획"또는 "목록"은 Scott Emerson의 문서 데이터 분석에 대한 접근 구성 입니다.

참고 : 마지막 두 페이지는 "박사 응용 시험에 대한 일반 요구 사항"제목 아래에 있지만 여기에 제공된 조언은 모든 분석 문제에 대한 작업을 일반화합니다.

Stata 를 사용한 데이터 분석 워크 플로 는 Stata 사용자로서 특히 좋은 책이 아니라는 것을 알았습니다 . 나는 동의하지 않는 것을 많이 찾았지만, 심지어 내가 왜 특정한 방식으로 일을하는지 명확히하는 데 도움이되었습니다.

SPSS 회사 (현재 IBM에 속함)가 만든 CRISP-DM 은 데이터 마이닝 프로세스의 약어이며 "데이터 분석"과 동일합니다. SAS에는 SEMMA 라는 유사한 프로세스가 있습니다 .