如何进行工程数据分析?

步骤：

1. **收集和整理数据：**收集来自各种来源的数据，如传感器、数据库和文档。确保数据准确、完整和一致。
2. **数据清洗：**清除、过滤和标准化数据，以消除错误和不一致的项。
3. **数据分析：**使用统计分析、机器学习或其他数据分析方法进行分析。
4. **数据可视化：**使用图表、图和地图等方式可视化数据，以帮助理解。
5. **数据解释：**解释数据分析结果，并将其与业务需求相关联。
6. **持续监控：**定期监控数据分析结果，以确保其有效性和可持续性。

工具：

• 数据分析软件：Python、R、SQL
• 数据可视化工具：Tableau、Power BI、Google Data Studio
• 数据清洗工具：OpenRefine、PowerCenter

最佳实践：

• 清晰地定义分析问题。
• 选择合适的分析方法。
• 确保数据质量。
• 使用可视化工具进行数据可视化。
• 与业务人员密切合作。
• 定期审查和更新分析结果。

案例：

• 监控电力系统中的故障率。
• 分析销售数据，以识别增长趋势。
• 评估水资源的可用性。
• 分析交通数据，以识别拥堵模式。