步步为赢，做好数据分析的7 个步骤

近几年来，数据分析的势头可谓越来越猛，有着成为企业必备营销神器的“江湖地位”。为什么数据分析如此受到企业的热烈追捧？这是因为自进入大数据时代以来，企业逐渐意识到数据背后的巨大价值。随着企业对数据价值的日益重视，大数据分析软件逐渐成为企业必备的商业工具之一。

很多人在开始接触数据分析的时候，或多或少都有以下困惑:什么是数据分析？如何做数据分析，数据分析的步骤是什么？是不是光看这些问题就头疼，别担心，现在小编就和大家一起来分析一下。

什么是数据分析？

数据分析是利用适当的分析方法对收集到的大量数据进行分析，并使用高效的分析工具对其进行分类和总结，提取最有价值的信息，总结形成有效结论，挖掘数据最大价值的过程。

那么如何做数据分析，数据分析的步骤是什么？

总的来说数据分析一般可分为七个步骤：1、明确需求→2、确定思路→3、处理数据→4、分析数据→5、显示数据→6、写报告→7、效果反馈

数据分析步骤：

1、要求明确：准确

明确需求主要是与他人沟通与需求相关的一切内容，并清晰准确地理解和表达相关内容。

在需求沟通中，通过掌握需求的核心内容，可以减少反复沟通。需求的核心内容可以从分析目的、分析主体、分析口径、分析思路、完成时间五个方面来确定。此外，在沟通的过程中，可以适当提出自己的想法，让需求更加清晰立体。

2、确定思路：全面、深入

分析思想是分析的灵魂，是细化分析工作的过程。分析思路清晰有逻辑，能有效避免反复分析问题。从分析目的出发，全面、深入地拆解分析维度，确定分析方法，最终形成完整的分析框架。

3、处理数据：高效

当我们进行数据分析时，我们可能会得到混乱的数据，这就要求我们清洁、整理、快速、准确地加工成适合数据分析的风格。

但是如何快速准确地处理这些海量数据呢？此时需要使用数据分析软件，例如，思迈特软件Smartbi的自助ETL功能非常省心省力。以工作流的形式提取数据模型的语义，通过易于操作的可视化工具将数据加工成具有语义一致性和完整性的数据模型。系统支持的数据预处理方法包括：采样、拆分、过滤和映射、列选择、空值处理、并行、合并行、元数据编辑、JOIN、行选择、重复值去除等。

4、数据分析：合适的数据

分析数据在分析过程中的地位是首要任务。从分析的目的出发，运用适当的分析方法或模型，使用分析工具分析处理过的数据，提取有价值的信息。

5、显示数据：直观

展示数据又称数据可视化，是以简单直观的方式传达数据中包含的信息，增强数据的可读性，让读者轻松看到数据表达的内容。

6、写报告：建议落地，逻辑清晰

撰写报告是指以文件的形式输出分析结果，其内容是通过全面科学的数据分析来显示操作，可以为决策者提供强有力的决策依据，从而降低操作风险，提高利润。

在撰写报告时，为了使报告更容易阅读和有价值，需要注意在报告中注明分析目标、口径和数据来源；报告应图文并茂，组织清晰，逻辑性强，单一推理；报告应反映有价值的结论和建议。

7、效果反馈：及时

所谓效果反馈，就是选择合适有代表性的指标，及时监控报告中提出的战略执行进度和执行效果。只有输入和输出才能知道自己的操作问题点和闪点，所以效果反馈是非常必要的。反馈时要特别注意两点，一是指标要合适，二是反馈要及时。

现在你知道什么是数据分析和数据分析的七个步骤吗？不知道的小伙伴赶紧多看几遍文章！快速学习，拉开差距！

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