你不知道的这些“数据分析方法”超级好用！

在大数据发展的时代，到处都在讲数据分析，甚至许多公司要求员工掌握基础的数据分析能力，产品岗位时刻关心用户数据，销售岗位时刻关注ROI/GMV,运营岗位紧盯阅读数据和用户留存量等等。大数据分析的过程十分复杂，数据多且杂就容易乱，数据分析让许多职场人头疼，但掌握数据分析技能已成为职场人的刚需了。其实，数据分析技术的学习并不难，主要掌握这两点，就可以让你走遍天下。

“方法+工具”

一、“方法”

做数据分析光有数据不会分析，学工具也是白搭。做数据分析首先要掌握数据分析的方法和思路。一次完整的数据分析流程主要分为以下六个环节：

    1.明确数据分析目的

波动解释型：某天的销售额突然下降了，某天的新用户留存突然降低了，这时候往往需要分析师去解释波动的原因，分析较为聚焦，主要是找到波动的原因。

数据复盘型：类似于月报、季报，在互联网领域常见于app某某功能上线了一段时间后，数据分析师往往需要复盘一下这个功能的表现情况，看看有没有什么问题。

专题探索型：对某个主题发起的专项探索，比如新用户流失、营收分析等等。

    2.数据获取

在明确分析目标后，就可以根据目标去获取所需要的数据，数据获取主要可以分为三大类：通过一些基于前端页面的数据采集工具获取，如Smartbi等可视化的数据采集工具；在产品设计过程中通过数据埋点的方式，在需要数据时可以进行简单提取，这种方式的前提是在产品规划阶段就已经对未来的数据获取提前做好了准备；如果前期没有进行功能埋点、可视化的采集工具也无法获取数据时，找研发团队通过后台脚本或技术研发的方式获取数据。

    3.数据处理

数据处理阶段主要做的工作是数据清洗、数据补全、数据整合。

    4.数据分析

数据分析思路又叫数据分析方法，数据分析一定是以目的为导向的，通过目的选择数据分析的方法。一般有异常分析、寻找关联关系、分类、分层和预测。

    5.数据可视化

我们需要把数据进行可视化的展示，因此，BI工具就是数据分析路上必不可少！国产BI工具Smartbi大数据分析平台满足企业不同阶段的BI需求，功能覆盖数据分析的全流程。

    6.总结与建议

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。

数据分析方法论一定是为指导具体工作实践而服务的，所以仅仅掌握方法论并不够，还要通过实践不断完善优化方法，也要借助工具，双管齐下，才能达到最好的效果。

二、“工具”

下面我就给大家介绍一个超好用且功能全面的数据分析工具，让数据小白快速上手！以Smartbi为例，我们一起看看它各个模块的主界面：

1. 数据门户是“浏览报表”的入口，是最低权限用户打开报表的地方，无论这些报表是用什么功能制作出来的。

   
   

   2.数据连接提供从本地数据（Excel文件和JAVA数据源）、关系数据库、多维数据库、NoSQL数据库获取数据的数据源定义，比如地址、端口、驱动、口令等等。

   3.数据准备包括自助ETL、业务主题、数据集和抽取监控。这里的数据集抽象了各种查询方式，比如自助数据集、SQL数据集、JAVA数据集等等。抽取监控体现了高速缓存的相关功能。

   4.数据挖掘包括了实验管理、模型管理、服务管理三个部分，由于数据挖掘建模的门槛相对高，产品内置了十个案例教程，便于用户参考学习。

   5.分析展现是Smartbi最传统的功能定位——前端展现，但这里更突出了自助分析的三大法宝——自助仪表盘、透视分析和即席查询（数据服务）。当然还有广受欢迎的电子表格功能，只不过其入口是在Excel插件上，这里没法体现出来。

   6.资源发布以前包括在公共设置中，同样包括电脑、平板和手机发布主题。

面向管理人员的系统运维和面向开发人员的公共设置——清新界面

如果你是iPad用户，全新的内容感官也会让你更加舒适，无论自助仪表盘还是电子表格功能，所设计的仪表盘和中国式报表，都可以发布在iPad提供无时无刻的数据分析能力。内置的典型功能演示个个都是精品，经过了产品团队的用心打磨。以下列举大屏DEMO，了解更多你可以登录官网体验中心，或者直接安装。

如今，大数据的时代一定要掌握对大数据分析的能力，这是未来发展的趋势。而随着技术的发展，未来的数据分析肯定会比现在更加精细和完美。数据工作可以帮助我们发现未知的商业逻辑，这也是企业数据信息化的关键。我们根据其方法论总结了数据分析的六大环节，同时也介绍了助力数据分析的工具，相信拥有这些知识的你们，能够在各个岗位中发挥出更大的作用。

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