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哈喽，大家好，我是木易巷！ 今天，木易巷重新学习了【数据分析的流程】，来看看吧~ 数据分析的工作流程分为六个步骤，如下图：
接下来，我们一起来学习一下相应的步骤具体都做些什么： 一、业务需求分析 数据分析应该始于业务目标。首先，要明确业务需求，并建立相应的分析框架，明确需要分析的维度与具体指标。只有了解了数据分析的目的，才能针对性地获取精准的数据，并得到有指导意义的结论。 二、数据收集 数据收集是数据分析的一个重要环节，一般情况下是在业务需求分析后，针对性地采集相对应的数据。例如对公司内部系统进行数据埋点、开展市场调研、收集公开的外部数据等等。在数据收集过程中需要注意数据的真实性以及有效性。否则后续所有的工作将没有意义。 三、数据处理 采集到的数据比较杂乱无章，因此需要通过数据处理将其加工整理，从而达到数据分析需要的样式。数据处理过程中需要进行数据清洗（去掉无效或重复或缺失重要指标的数据）、数据转化（统一数据格式以便快捷处理操作）、数据抽取（从大量数据中获取与数据分析目标更精准的数据）、数据合并（将不同分组却相似的数据进行合并）、数据计算（在执行数据分析前的初步处理）。只有将数据处理后才能将“干净”的数据投入到数据分析环节中使用。 四、数据分析 数据分析是通过适合的分析方法以及工具，对采集并处理过的数据进行分析，提取数据中有价值的信息，并得到有效的结论。一般情况下需要用到大量的数据分析理论方法，例如聚类分析、线性回归分析、因子分析、方差分析等等。通过这些数据分析方法搭建对应的数据分析的模型，通过转化的分析软件得到最终的结论。一般情况下对于少量数据我们可以通过Excel完成，而对于高级数据分析则需要专业的分析软件，例如SPSS、SAS、Python编程、R语言等。 五、数据可视化 通过数据分析，隐藏在数据内部的关系和规律就会显现出来，为了更加直观的观测数据结论，我们需要将数据进行可视化处理。例如常见饼状图、折线图、散点图、雷达图等等。 六、数据分析报告 数据分析报告是对数据分析过程的总结与呈现，也是整个数据分析的最终成果体现。将数据分析的起因、过程、结果以及可执行性建议系统的沉陷出来，以供决策者参考。一份完整的数据分析报告，需要有优秀的分析框架，得到明确的结论，并且一定要具备建议或者相应的解决方案，所以数据分析报告是通过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、眼睛的决策的依据，从而最终实现企业降低运营分成，提高核心竞争力。 下面是一个案例，让大家更容易理解数据分析的步骤内容： 某电商公司在某一季度进行了一波促销活动，为了评估这次促销活动的效果，公司决定进行数据分析。具体步骤如下： 一、业务需求分析 业务需求分析时需要明确评估促销活动的效果，建立相应的分析框架，明确需要分析的维度与具体指标。例如，通过评估销售额、销售规模、促销成本等指标来评估促销活动的效果。 二、数据收集 数据收集时公司调用Mysql数据库，获取相关数据。包括：订单信息、订单商品信息、用户信息、商品信息等等。 三、数据处理 数据处理时需要删除不需要的数据列、去除空值列与数据格式错误列等，构建数据之间的一些转换关系建立SQL语句，将数据有效整合。 四、数据分析 数据分析时首先建立相应的评估模型，评估促销活动对销售额、销售规模、促销成本等指标的影响。然后使用Python语言运行相应脚本，通过数据可视化，观察得到的数据结论。 五、数据可视化 通过数据分析，得到了促销活动对销售额、销售规模、促销成本等指标有明显影响的结论。然后使用图表软件（例如：FineBI等）制作多种图表，例如灯塔图、饼图、水平柱图等等，以供决策者观察与参考。 六、数据分析报告 最后，根据数据分析得出的结论撰写数据分析报告，通过PPT等软件将促销活动的效果呈现给决策者。根据数据分析的结果，公司可以针对促销活动的效果进行调整，以提高销售额和降低促销成本，提高公司竞争力。 因此，数据分析不仅需要严密的流程步骤，更需要专业知识和经验的支持。只有通过高效而全面的数据分析过程，才能帮助企业决策者获得全方位的科学分析结果，提供指导意见，提高企业的竞争力，并实现业务目标。 数据分析的重要性正日益凸显，相信通过不懈地积累和实战经验，我们能够更好地掌握数据分析的核心要素，进而拥有更为敏锐的洞察力和应变能力，为企业带来更大的价值和发展。 【end】 好啦，今天的分享就到这里。 |
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