【呆鸟译Py】20个数据分析前必须搞清楚的问题
简书专栏：
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坚持学习的Python和英语两门语言，让致力于译文读读就像中文English的呆鸟
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原文链接：https://towardsdatascience.com/20-questions-to-ask-prior-to-starting-data-analysis-6ec11d6a504b?gi=6a18aa4d8d88
原文作者：Kate Strachnyi
在《这位老师的70个问题，100个数据分析师都想不全》一文中，呆鸟已经为大家介绍了达拉斯一所学校在开展教育分析前提出的70多个问题。其实，这些问题已经非常全面，但是，提出正确的问题是数据分析最为重要的一环，所以呆鸟又为大家编译了这篇专门为商务数据分析准备的20个问题，希望各位数据分析师喜欢。
谁会阅读数据分析报告？高管？零售？客户？还是其他职员？
数据分析报告的目的是什么？是为了制定业务决策？还是要投资开发新型产品？是为了选择供货渠道？还是为了识别风险？
数据分析报告的读者想要解决什么问题？是遴选重要的细分市场？根据时间变化寻找商业趋势？还是要了解业务数据的细节？
为了实现数据分析报告的最大价值，应该怎么安排优先级？
如何找出数据分析的核心相关人员，并听取其对重要问题的看法？
谁能够接触到数据分析的信息？怎样确保数据报告不会泄密以及信息安全？
谁来编制与维护数据分析报告？
数据分析报告要包括哪些信息？
目前是否存在其它形式的数据分析报告？需要对现有报告做哪些改进？
是否存在任何需要开发的ETL与数据存储流程？
需要对数据库进行哪些改进，以达到数据分析报告的要求？
何时提交数据分析报告？
为了确保数据准确、及时，数据报告多久要更新一次？
有哪些可用的有效数据源？
数据分析师是否拥有获取所需数据的权限？
报告所需的数据集有多大？需要从各数据集里面提取多少数据？
数据分析师对每个数据库的架构是否非常熟悉？有没有数据字典？
要实现更精细的分析是否需要所有的数据？还是说为了更高的性能，只需要数据子集就可以了？
如果数据规格不一致，是否需要先统一数据标准？
是否需要外部数据源，分析公司以外的数据？
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