1. 业务逻辑
数据分析遵循一定的流程，不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还可以让分析最终的结果更加准确，更加有说服力。
一般情况下，数据分析分为以下几个步骤：
业务理解，确定目标、明确分析需求
数据理解，收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量
数据准备，选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据
建立模型，选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型
评估模型，对模型进行较为全面的评价，评价结果、重审过程
成果部署，分析结果应用
2. 特征工程
包括特征提取、特征构建、特征选择。特征工程的目的是筛选出更好的特征，获取更好的训练数据。因为好的特征具有更强的灵活性，可以用简单的模型做训练，更可以得到好的结果。
3. 数据采集 / 清洗 / 采样
1. 数据采集
数据采集前需要明确采集哪些数据，一般的思路为：哪些数据对最后的结果预测有帮助？数据我们能够采集到吗？线上实时计算的时候获取是否快捷？
举例1：我现在要预测用户对商品的下单情况，或者我要给用户做商品推荐，那我需要采集什么信息呢？
店家：店铺的评分、店铺类别……
商品：商品评分、购买人数、颜色、材质、领子形状……
用户：历史信息（购买商品的最低价最高价）、消费能力、商品停留时间……
2. 数据清洗
数据清洗也是很重要的一步，机器学习算法大多数时候就是一个加工机器，至于最后的产品如何，取决于原材料的好坏。数据清洗就是要去除脏数据，比如某些商品的刷单数据。
那么如何判定脏数据呢？
简单属性判定：一个人身高3米 的人；一个人一个月买了10w的发卡。
组合或统计属性判定：你要判定一个人是否会买篮球鞋，样本中女性用户85%？
补齐可对应的缺省值：不可信的样本丢掉，缺省值极多的字段考虑不用。
数据清洗标准：
数据的完整性—-例如人的属性中缺少性别、籍贯、年龄等
数据的唯一性—-例如不同来源的数据出现重复的情况
数据的权威性—-例如同一个指标出现多个来源的数据，且数值不一样
数据的合法性—-例如获取的数据与常识不符，年龄大于150岁
数据的一致性—-例如不同来源的不同指标，实际内涵是一样的，或是同一指标内涵不一致
3. 数据采样
采集、清洗过数据以后，正负样本是不均衡的，要进行数据采样。采样的方法有随机采样和分层抽样。但是随机采样会有隐患，因为可能某次随机采样得到的数据很不均匀，更多的是根据特征采用分层抽样。
正负样本不平衡处理办法：
正样本
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