数据处理一般包括什么

数据处理包含收集、清洗、转换和存储四个基本环节。数据收集从各种来源获取原始信息，如传感器、问卷或日志文件。清洗环节去除重复值、纠正错误和填补缺失值，确保数据质量。转换阶段将数据格式标准化，将文本转为数值或分类变量。存储环节将处理好的数据放入数据库或数据仓库，方便后续分析。

数据分析是数据处理的核心目的，包括描述性、诊断性和预测性分析。描述性分析总结数据特征，如平均值、中位数和分布情况。诊断性分析找出数据间的关联，如销售与季节的关系。预测性分析使用历史数据建立模型，预测未来趋势，如销售预测或风险评估。这些分析帮助企业做出基于数据的决策。