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基本的数据分析工作通常包含以下几个方面的内容：

1. 确定目标（输入）：理解业务，确定指标口径。
2. 获取数据：数据仓库（SQL提数）、电子表格、三方接口、网络爬虫、开放数据集等。
3. 清洗数据：包括对缺失值、重复值、异常值的处理以及相关的预处理（格式化、离散化、二值化等）。
4. 数据透视：排序、统计、分组聚合、交叉表、透视表等 。
5. 数据呈现（输出）：数据可视化，发布工作成果（数据分析报告）。
6. 分析洞察（后续）：解释数据的变化，提出对应的方案。

深入的数据挖掘工作通常包含以下几个方面的内容：

1. 确定目标（输入）：理解业务，明确挖掘目标。
2. 数据准备：数据采集、数据描述、数据探索、质量判定等。
3. 数据加工：提取数据、清洗数据、数据变换、特殊编码、降维、特征选择等。
4. 数据建模：模型比较、模型选择、算法应用。
5. 模型评估：交叉检验、参数调优、结果评价。
6. 模型部署（输出）：模型落地、业务改进、运营监控、报告撰写。