可靠和可预测的结果

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有关详细信息，请参阅这本电子书《数据科学与大数据分析》。 SAS的迭代生命周期 迭代生命周期由一家名为SAS的公司创建，该公司是一家领先的数据分析解决方案提供商。它可用于产生可重复、： 问 准备 探索 模型 实施 行为 评价 SAS 模型通过将其可视化为无穷大符号来强调其模型的循环性质。

他们的生命周期有七个步骤，我们在其他模型中已经看到了其中的许多步骤，例如 Ask、Prepare、Model 和 Act。但是这个生命周期也有点不同；它包括行动阶段之后的一个步骤，旨在帮助分析师评估他们的解决方案并可能再次返回询问阶段。 有关详细信息，请参阅管理大规模决策的分析生命周期。 手机号码列表 基于项目的数据分析生命周期 基于项目的数据分析生命周期有五个简单的步骤： 确定问题 设计数据需求 预处理数据 执行数据分析 可视化数据 此数据分析项目生命周期由 Vignesh Prajapati 开发。它不包括第六阶段，或者我们一直提到的行动阶段。然而，它仍然涵盖了很多与我们已经描述的生命周期相同的步骤。它从识别问题开始，在分析之前准备和处理数据，并以数据可视化结束。 有关详细信息，请参阅了解数据分析项目生命周期。 大数据分析生命周期 作者 Thomas Erl、Wajid Khattak 和 Paul Buhler



在他们的书《大数据基础：概念、驱动因素和技术》中提出了大数据分析生命周期。他们的生命周期建议分为九个步骤的阶段： 商业案例评估 数据识别 数据采集​​与过滤 数据提取 数据验证和清洗 数据聚合和表示 数据分析 数据可视化 分析结果的利用 这个生命周期似乎比以前的生命周期模型多了三四个步骤。但实际上，他们只是将我们所说的准备和处理分解为更小的步骤。它强调在分析阶段之前收集、准备和清理数据所需的各项任务。 有关详细信息，