彻底讲透数据分析流程，10倍提升你的数据分析能力

发布时间：2020-05-28      游览量：6070

• 多维度数据分析数据分析的流程好用的数据可视化工具

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，可以帮助你更好地认识这个世界，更好地提升工作效率。

一次完整的数据分析流程主要分为以下六个环节：明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、结论与建议。

01 明确数据分析目的

任何一件事在做之前都是有目的性的，数据分析也是如此，在进行数据分析之前首先要明确为什么要做数据分析？

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。

02 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：

（1）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；

（2）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；

（3）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。

03 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。

1、数据清洗

发现数据中的异常值，如对连续多天的用户登录数据进行处理时，如果有一天的登录数远远超过正常值，那么就需要分析，该天是否有重大营销活动，还是采集数据时出现的错误。通过异常值不仅可以发现数据采集方法的问题，同时可能通过异常值找到数据分析的目标。比如对信用卡诈骗的分析，就是通过查找异常数据的方式。

2、数据补全

针对数据缺失的情况如何解决，一种方式是根据数据前后的关联关系填充平均值等方式，另一种则是直接选择丢失该条记录不用于数据分析。两种方式各有优劣，建议结合具体问题具体分析。

3、数据整合

在采集数据时，不同类型数据之间可能存在潜在关联关系，通过数据的整合，丰富数据维度，有利于发现更多有价值的信息。如用户注册数据与用户购买数据相关联，可以通过用户的基础属性信息判断用户购买的商品是自己使用还是送人等等。

04 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。通常来说主要有以下几种分析思路：

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，耳熟能详的沃尔玛尿布与啤酒的案例就是关联关系的最佳实践。通过分析不同商品或不同行为之间的关系，发现用户的习惯。

3、分类、分层

通过用户特征、用户行为对用户进行分类分层，形成精细化运营、精准化业务推荐，进一步提升运营效率和转化率。

4、预测

通过用户历史行为预测用户未来可能的行为，提升用户感知和使用体验。

05 数据可视化

数据分析的目的是通过数据清晰的了解用户、产品和当前业务情况，从而得到有效的经营决策指导下一步的发展。

如何通过数据清晰了解用户、产品和业务情况？一行行枯燥的数字无法让业务部门或外部客户直观地了解数据背后的含义，所谓“一图胜千言”，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的！国产BI工具Smartbi满足企业不同阶段的BI需求，功能覆盖数据分析的全流程。

06 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。

可视化图文报告虽然直观易懂，但是制作起来却十分费劲。周报月报季报年报，各种报告制作起来令人头疼。Smartbi拥有丰富的图表样式和布局方案，可以根据结果一键自动生成图文并茂的智能分析报告，彻底解放业务人员的双手！

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。只有当你真正去做数据分析这件事时，才能发现自己的不足，说再多不如直接去做。