在數(shù)據(jù)獲取上從各種渠道收集數(shù)據(jù)，包括但不限于用戶行為數(shù)據(jù)、政務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)是我司進行后續(xù)分析的基礎(chǔ)。

在數(shù)據(jù)整理上將收集到的數(shù)據(jù)進行清洗和格式化，于后續(xù)的分析。這步驟非常重要，因為原始數(shù)據(jù)往往存在許多噪音和錯誤，通過有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理來消除。

在數(shù)據(jù)分析上利用各種統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)方法，如聚類分析、回歸分析、決策樹等，對數(shù)據(jù)進行深度挖掘和解讀。這樣幫助我司發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和模式，為決策提供依據(jù)。

在數(shù)據(jù)用上將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體的行動，如改進服務(wù)流程、優(yōu)化資源配置等。這是數(shù)據(jù)分析的最終目標(biāo)，是其價值所在。