自动化数据分析是指使用自动化工具和工作流程而不是手动流程收集、准备、分析和可视化数据的过程。目标是简化分析过程以获得产量见解更快。
概括地说，自动化数据分析涉及连接数据源、设置管道以收集和转换数据、应用分析模型和算法，以及生成仪表板或报告等输出。
这个想法不是手动执行每个步骤，而是利用技术来自动化工作流程的某些部分。
自动化分析流程中的关键步骤通常包括：
自动执行这些步骤的主要好处是，它减少了执行分析的手动工作。自动化不是让分析师自己执行每个流程，而是处理重复性工作，从而节省时间和资源。
这使分析师能够专注于更高级别的探索性工作、结果解释以及分析管道的持续改进。
与手动数据分析相比，自动化数据分析具有几个主要优势：
总体而言，与手动方法相比，自动化可以大大提高生产力，同时还可以提高数据覆盖率、质量和分析洞察力。随着组织沿着自动化成熟度曲线进一步发展，其优势将成倍增加。随着组织希望在其数据分析流程中利用自动化，对专业知识的复杂性和需求可能会变得显而易见。这是选项的地方聘请数据顾问变得非常宝贵，提供开发和优化自动化工作流程的专业知识，以最大限度地提高效率和生产力。
在某些情况下，自动化数据分析流程最有意义：
自动化数据分析包括识别利用自动化的机会、选择正确的工具、开发自动化工作流程以及监控自动化。
以下是自动化数据分析过程的一些最佳实践：
自动化数据分析需要前期投资，但通过提高数据科学家和分析师的效率、一致性和生产力来获得回报。按照以下步骤开始在分析流程中利用自动化。
我们现在将研究两大类数据分析自动化：数据收集自动化和数据处理自动化。就 ETL（提取、转换、加载）而言，这些自动化侧重于“提取”和“转换”阶段。
数据分析中可以自动化的关键步骤之一是数据收集。以下是自动收集数据的一些主要方法：
网页抓取– 网页抓取涉及使用机器人或脚本系统地从网站中提取数据。
这可能包括从电子商务网站抓取商品数据、从金融网站抓取股票数据或网站上提供的任何其他信息。Web 抓取可自动执行从网站复制和粘贴数据的手动过程。
通过网络抓取，您可以从网络上提取大量数据，将其转换为结构化格式（如 CSV）以供进一步分析。一些用于网络抓取的有用 Python 库包括 Beautiful Soup 和 Selenium。
API – 自动化数据收集的另一种方法是通过蜜蜂属（应用程序编程接口）。许多 Web 服务都提供了允许您以编程方式连接到其数据的 API。
例如，Twitter 提供 API 来访问推文中的数据，Facebook 提供图形 API 来检索有关人员和连接的数据，而 Google 为其服务提供各种 API，如地图、翻译等。
API 提供了一种结构化的方式来自动化和简化 Web 数据的访问。如果可用，这通常比抓取更可靠。
传感器数据 – 第三种自动化技术是从连接互联网的传感器收集数据，并且物联网设备。这可能包括从智能家居设备、可穿戴设备、工业传感器或其他连接设备中提取数据。这项技术越来越受欢迎，尤其是在制造业.
IFTTT 等平台允许将 IoT 设备连接到云服务。传感器数据可以自动记录到数据库中进行分析。例如，每小时提取一次智能恒温器温度读数以分析家庭能源效率。
自动收集传感器数据可以带来有趣的分析机会和实时监控条件的能力。
数据处理是分析管道中准备原始数据以进行分析的关键步骤。自动化数据处理有助于提高效率并减少错误。可以自动化的一些关键数据处理任务包括：
数据验证– 数据验证涉及检查数据是否存在不准确、缺失值、重复和是否符合预期格式。对于大型数据集，手动验证可能非常耗时。
自动验证规则可以扫描数据并标记任何问题以供审核。这有助于在问题向下游传播之前及早发现问题。
数据清理- 真实世界的数据通常包含需要在分析之前修复的不规则性。这包括不正确的数据格式、拼写错误、无效值等。
自动数据清理系统可以检测这些问题并提出解决方案，例如纠正拼写错误或转换数据类型。与手动数据清理相比，这节省了分析人员的时间。
数据规范化– 正常化将数据转换为适合分析的标准格式。例如，可能需要将日期值转换为标准字符串或数字格式。
自动规范化工作流程可以处理数据集并输出规范化表单，而无需人工干预。这减少了将数据集整理为常规结构所花费的时间。
自动执行验证、清理和规范化等关键数据处理任务可以显著加快分析项目的速度。
这使分析师能够将更多时间花在高价值分析上，而不是数据准备上。借助正确的自动化工具，分析师可以开发标准化的数据处理管道，以提高整个分析流程的效率。
维护自动化数据分析流程对于保持系统平稳运行和确保准确输出至关重要。维护自动化有几个关键方面：
监控自动化系统以快速识别任何错误或异常非常重要。设置监控以跟踪系统正常运行时间、数据量和分析准确性等关键指标。
警报可以通知团队潜在问题。仪表 板提供对运营的可见性。日志可以深入了解处理和性能。
出现问题时，及时排除故障至关重要。调试工具和错误处理可以帮助确定根本原因。
了解系统中的常见故障点有助于快速诊断。保持对源代码和系统架构文档的访问。跟踪问题以不断改进故障排除流程。
持续改进的自动化系统保持了高质量的输出。随着数据输入的变化或新的分析需求的出现，流程可能需要重新训练或重新配置。
安排定期审核以识别优化机会。随着时间的推移，小的调整可以保持系统的准确性和效率。监控可以增强自动化的新兴技术。
保持严格的监控、响应迅速的故障排除和持续改进有助于长期维持可靠、高性能的自动化分析系统。主动维护是利用自动化优势的关键。
自动化数据分析可以在许多业务职能中提供重要价值。以下是自动化分析的一些实际示例：
营销团队可以设置自动化仪表板来跟踪关键绩效指标 （KPI），例如网站流量、转化率和活动绩效。
该系统可以从 Web 分析、CRM 和广告平台等来源提取数据。然后，它会处理数据、计算指标并显示可视化效果，而无需任何手动操作。
这使营销人员能够实时监控结果并快速发现趋势或异常情况。营销团队还可以在 KPI 达到目标或超出预期范围时设置警报。
自动化营销分析消除了繁琐的手动报告工作，因此分析师可以专注于战略和优化。
供应链自动化依靠数据分析来优化物流运营。系统可以提取有关库存、供应商、发货等的数据。分析引擎处理这些数据以识别瓶颈、减少浪费、使供需匹配并改进预测。
经理可以在自动化仪表板上跟踪关键供应链指标。该系统还可以检测短缺或延误等风险，并提醒团队。自动化分析可帮助供应链组织保持敏捷性和效率。
财务团队使用分析自动化来简化基本报告。该系统可以集成来自多个来源的数据，包括总账、预算、应收账款/应付账款和银行馈送。它会自动检查错误、计算 KPI、生成报告并按计划分发它们。
与手动方法相比，自动化财务报告可节省大量时间。财务团队可以每天查看最新报告并针对任何问题采取措施。自动化还可以最大限度地减少可能导致错误报告的人为错误。
财务分析自动化可提供更快的洞察，同时让团队腾出时间进行战略分析。这允许持续监控财务业绩，以便做出更好的决策。
