数据分析

基本流程

基本流程大致如下

1. 商业理解
2. 数据理解
3. 数据准备
4. 模型评估
5. 模型建立
6. 上线发布

商业理解

从商业的角度理解需求，探究数据对于业务的重要性，从而更好地服务于业务场景的需要。

数据理解

对于收集的数据，应该在内容及质量上做深入探索，从内容维度上，理解数据的含义、数据的扩展性，从质量的维度上可以判别数据的完整性、正确性等。

模型评估 & 模型建立

对模型进行评价，并检查构建模型的每个步骤，确认模型是否实现了预定的商业目标，选取合适的数据分析模型。

数据分析算法

算法有很多种，这里就选取比较有代表意义算法来说明。

K-Means

K-Means 算法是一个聚类算法。你可以这么理解，最终我想把物体划分成K类。假设每个类别里面，都有个“中心点”，即意见领袖，它是这个类别的核心。现在我有一个新点要归类，这时候就只要计算这个新点与K个中心点的距离，距离哪个中心点近，就变成了哪个类别。

KNN

KNN也叫K最近邻算法，英文是 K-Nearest Neighbor。所谓K近邻，就是每个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表。如果一个样本，它的K个最接近的邻居都属于分类A，那么这个样本也属于分类A。

Apriori

Apriori是一种挖掘关联规则（association rules）的算法，它通过挖掘频繁项集（frequent item sets）来揭示物品之间的关联关系，被广泛应用到商业挖掘和网络安全等领域中。频繁项集是指经常出现在一起的物品的集合，关联规则暗示着两种物品之间可能存在很强的关系。

针对不同的算法，我们还是要对我们的数据内容及业务场景做具体分析，才能够选择出更加合适的方案。

数据可视化

最终，需要对数据进行可视化处理。数据往往是隐性的，尤其是当数据量大的时候很难感知，可视化可以帮我们很好地理解这些数据的结构，以及分析结果的呈现。

对于这个部分，我们可以借助于第三方工具。

总结

不管从商业场景的考量，还是到最终的可视化数据呈现，做好数据分析，我们需要对数据、业务以及算法都有深入的理解。如何建立更多用户之间的连接，也许，答案就在这些数据中。