千字干货 | 彻底讲透数据分析，10倍提升你的分析力

在数据驱动的时代，无论你的工作内容是什么，掌握一定的数据分析能力都能帮助你更好地了解世界，提高工作效率。

一个完整的数据分析过程主要分为以下六个环节：明确分析目的、数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化、结论和建议。

1.明确数据分析的目的。

在做任何事情之前需要了解这个事情的目的是什么，数据分析也是如此。在进行数据分析之前，我们应该首先明确为什么要进行数据分析？

常见的数据分析目标包括以下三种类型：

波动解释：销售突然下降，新用户保留突然下降。此时，分析师往往需要解释波动的原因，分析更集中，主要是为了找出波动的原因。

数据恢复类型：类似于月度报告。季度报告，在互联网领域，应用程序功能推出一段时间后，数据分析师通常需要恢复该功能的性能，看看是否有任何问题。

专题探索类型：专题探索，如新用户流失、收入分析等。

二、数据采集。

在明确分析目标后，可以根据目标获取所需的数据，数据获取可以分为三类。

(1) 通过一些基于前端页面的数据采集工具获取数据采集工具，如Smartbi；

(2) 在产品设计过程中，当需要数据时，可以简单地提取数据。这种方法的前提是在产品规划阶段提前准备好未来的数据获取；

(3)如果前期没有功能埋点。当可视化采集工具无法获取数据时，找研发团队通过后台脚本或技术研发获取数据。

三、数据处理。

数据处理阶段的主要工作是数据清理、数据补充、数据整合。

1.数据清洗。

发现数据中的异常值，如连续多天处理用户登录数据，如果有一天登录数量远远超过正常值，则需要分析当天是否有重大营销活动或收集数据时的错误。通过异常值，不仅可以发现数据采集方法的问题，还可以通过异常值找到数据分析的目标。例如，信用卡欺诈的分析是通过搜索异常数据。

2.数据补充。

如何解决数据缺失，一种是根据数据前后的相关关系填写平均值，另一种是直接选择不用于数据分析的记录丢失。这两种方法各有优缺点，建议结合具体问题进行具体分析。

3.数据整合。

在收集数据时，不同类型的数据之间可能存在潜在的相关性。通过数据集成，丰富数据维度，有利于发现更有价值的信息。例如，用户注册数据与用户购买数据相关，用户购买的商品可以通过用户的基本属性信息来判断。

四、数据分析。

数据分析思路，又称数据分析方法，必须以目的为导向，通过目的选择数据分析方法。一般来说，有以下分析思路：

1.异常分析。

通过数据分析发现异常情况，找到解决异常问题的方法。

2.寻找关联关系。

关联关系也可以成为购物车分析。熟悉的沃尔玛尿布和啤酒案例是相关关系的最佳实践。通过分析不同商品或行为之间的关系，找出用户的习惯。

3.分类.分层。

通过用户特征。用户行为对用户进行分类和分层，形成精细操作。推荐精准业务，进一步提高运营效率和转化率。

4.预测

提高用户感知和使用体验，通过用户的历史行为预测用户未来可能的行为。

五、数据可视化。

数据分析的目的是通过数据清楚地了解用户、产品和当前业务状况，从而有效地指导下一步业务决策的发展。

如何通过数据清楚地了解用户。产品和业务状况？无聊的数字不能让业务部门或外部客户直观地理解数据背后的含义。所谓的一张图片胜过千字，我们需要可视化地显示数据。因此，BI工具在数据分析的道路上是必不可少的！国内BI工具Smartbi大数据分析平台满足了企业不同阶段的BI需求，功能涵盖了数据分析的整个过程。

六、总结和建议。

数据分析报告实际上是对整个数据分析过程的总结和呈现。通过对数据的全面科学分析，评价企业的经营质量，为决策者提供科学、严格的决策依据，降低经营风险，提高核心竞争力。

虽然可视化图形报告直观易懂，但制作起来非常困难。每周、每月、季度和年度报告都令人头疼。Smartbi一站式大数据分析平台图表风格和布局方案丰富，可根据结果自动生成图形智能分析报告，完全解放业务人员的双手！

数据分析方法论必须服务于指导具体的工作实践，因此仅仅掌握方法论是不够的，而且通过实践不断改进和优化方法。只有当你真正做数据分析时，你才能发现自己的缺点，最好直接说更多。

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