全球今熱點：數據驅動時代如何做數據分析？一次完整的數據分析流程是什么？

數據驅動的時代，無論你的工作內容是什么，掌握一定的數據分析能力，可以幫助你更好地認識這個世界，更好地提升工作效率。一次完整的數據分析流程主要分為以下六個環節：明確分析目的、數據獲取、數據處理、數據分析、數據可視化、結論與建議。

一、明確數據分析目的

(資料圖片)

任何一件事在做之前都是有目的性的，數據分析也是如此，在進行數據分析之前首先要明確為什么要做數據分析？

常見的數據分析目標包括以下三種類型：

波動解釋型：某天的銷售額突然下降了，某天的新用戶留存突然降低了，這時候往往需要分析師去解釋波動的原因，分析較為聚焦，主要是找到波動的原因。

數據復盤型：類似于月報、季報，在互聯網領域常見于app某某功能上線了一段時間后，數據分析師往往需要復盤一下這個功能的表現情況，看看有沒有什么問題。

專題探索型：對某個主題發起的專項探索，比如新用戶流失、營收分析等等

二、數據獲取

在明確分析目標后，就可以根據目標去獲取所需要的數據，數據獲取主要可以分為三大類

（1）通過一些基于前端頁面的數據采集工具獲?。?/p>

（2）在產品設計過程中通過數據埋點的方式，在需要數據時可以進行簡單提取，這種方式的前提是在產品規劃階段就已經對未來的數據獲取提前做好了準備；

（3）如果前期沒有進行功能埋點、可視化的采集工具也無法獲取數據時，找研發團隊通過后臺腳本或技術研發的方式獲取數據。

三、數據處理

數據處理階段主要做的工作是數據清洗、數據補全、數據整合。

1、數據清洗

發現數據中的異常值，如對連續多天的用戶登錄數據進行處理時，如果有一天的登錄數遠遠超過正常值，那么就需要分析，該天是否有重大營銷活動，還是采集數據時出現的錯誤。通過異常值不僅可以發現數據采集方法的問題，同時可能通過異常值找到數據分析的目標。比如對信用卡詐騙的分析，就是通過查找異常數據的方式。

2、數據補全

針對數據缺失的情況如何解決，一種方式是根據數據前后的關聯關系填充平均值等方式，另一種則是直接選擇丟失該條記錄不用于數據分析。兩種方式各有優劣，建議結合具體問題具體分析。

3、數據整合

在采集數據時，不同類型數據之間可能存在潛在關聯關系，通過數據的整合，豐富數據維度，有利于發現更多有價值的信息。如用戶注冊數據與用戶購買數據相關聯，可以通過用戶的基礎屬性信息判斷用戶購買的商品是自己使用還是送人等等。

四、數據分析

數據分析思路又叫數據分析方法，數據分析一定是以目的為導向的，通過目的選擇數據分析的方法。通常來說主要有以下幾種分析思路：

1、異常分析

通過數據分析發現異常情況，找到解決異常問題的方法。

2、尋找關聯關系

關聯關系也可以成為購物車分析，耳熟能詳的沃爾瑪尿布與啤酒的案例就是關聯關系的最佳實踐。通過分析不同商品或不同行為之間的關系，發現用戶的習慣。

3、分類、分層

通過用戶特征、用戶行為對用戶進行分類分層，形成精細化運營、精準化業務推薦，進一步提升運營效率和轉化率。

4、預測

通過用戶歷史行為預測用戶未來可能的行為，提升用戶感知和使用體驗。

五、數據可視化

數據分析的目的是通過數據清晰的了解用戶、產品和當前業務情況，從而得到有效的經營決策指導下一步的發展。

如何通過數據清晰了解用戶、產品和業務情況？一行行枯燥的數字無法讓業務部門或外部客戶直觀地了解數據背后的含義，所謂“一圖勝千言”，我們需要把數據進行可視化的展示。因此，BI工具就是數據分析路上必不可少的！

六、總結與建議

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過對數據全方位的科學分析來評估企業運營質量，為決策者提供科學、嚴謹的決策依據，以降低企業運營風險，提高企業核心競爭力。

可視化圖文報告雖然直觀易懂，但是制作起來卻十分費勁。周報月報季報年報，各種報告制作起來令人頭疼。

數據分析方法論一定是為指導具體工作實踐而服務的，所以僅僅掌握方法論并不夠，還要通過實踐不斷完善優化方法。只有當你真正去做數據分析這件事時，才能發現自己的不足，說再多不如直接去做。