怎么做数据分析？数据分析的这些环节你不得不知

很多刚开始做数据分析的朋友，不知道数据分析该如何下手，更不知道一个完整的数据分析流程有哪些环节。数据分析的流程比较简单，主要包括以下六个环节：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。

一、明确数据分析的目的

做事都是有目的的，数据分析也是。在数据分析之前，我们首先要清楚为什么要进行数据分析？

三种常见的数据分析目标：

波动解释型：销售量突然下降，新用户留存率突然下降……此时，会需要数据分析师解释为什么会出现这样的波动，分析较为聚焦，主要是找出波动的原因。

数据复盘型：类似月报、季报，比如某个app的某个功能上线一段时间后，数据分析师通常需要复盘一下这个新功能的表现情况，看看是否存在什么问题。

专题探索型：针对某一主题的专题探索，如新用户流失、收益分析等等。

怎么做数据分析？数据分析的这些环节你不得不知

二、数据获取

在明确数据分析的目标后，就要根据目标获取所需的数据，数据获取主要分为三类：

（1）通过基于前端页面的数据采集工具，如亿信ABI的数据采集功能；

（2）在产品设计过程中，通过数据埋点的方式，需要数据时可以简单地提出数据，这种方法的前提是未来的数据采集在产品规划阶段就已经提前准备好了；

（3）如果前期没有进行数据埋点，数据采集工具也无法获取数据时，就要找研发团队通过后台脚本或技术研发的方式获取数据。

三、数据处理

数据处理阶段主要是做数据清洗、数据补录、数据整合。

（1）数据清洗

发现数据中的异常值，例如，在处理用户连续几天的登录数据时，如果一天内的登录次数远远超过正常值，则需要分析是否存在重大营销活动或数据收集错误。通过异常值，不仅可以发现数据采集方法存在的问题，而且可以通过异常值找到数据分析的目标。例如，分析信用卡欺诈就是通过发现异常数据的方式。

（2）数据补录

为了解决缺失数据的问题，一种方法是根据数据前后数据的相关性填写平均值，另一种是直接排除掉这一缺失数据，不用于数据分析中。这两种方法各有优缺点，建议结合具体问题进行分析。

（3）数据整合

收集数据时，不同类型的数据之间可能存在潜在关联，通过数据整合，可以丰富数据维度，发现更有价值的信息。例如，如果用户注册数据与用户购买数据关联，则可以通过用户的基本属性信息来判断用户购买的商品是自己使用的还是送给他人的。

四、数据分析

在上面的准备阶段后，我们需要明确数据分析思路，数据分析思路即数据分析方法，数据分析是以目的为导向的，通过目的选择数据分析方法。一般说来，主要有以下几个数据分析思路：

（1）异常分析

通过数据分析，找出异常情况，找出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，沃尔玛尿布和啤酒的案例就是关联关系的最佳案例。通过分析不同商品或不同行为之间的关系，我们可以了解用户的习惯。

（3）分类、分层

通过用户特征，用户行为对用户进行分类和分层，形成精细化运营、精准业务推荐，进一步提高运营效率和转化率。

（4）预测

通过用户的历史行为预测用户未来可能的行为，提高用户的感知和使用体验。

五、数据可视化

数据分析的目的是通过数据清楚地了解用户、产品和当前的业务状况，从而获得有效的业务决策，指导下一步的发展。

如何通过数据清晰地了解用户、产品和业务？一排排枯燥的数字，无法让业务部门或外部客户直观地理解数据背后的含义。俗话说“一图胜千言”，我们需要将数据可视化。所以，BI可视化工具在数据分析中是不可或缺的！

六、总结与建议

数据分析报告实际上是对整个数据分析过程的总结和呈现。通过对数据进行全方位的科学分析，可以评价企业的经营质量，为决策者提供科学严谨的决策依据，从而降低企业的经营风险，提高企业的核心竞争力。

可视化图形报表直观易懂，但制作难度很大。周报，月报，季报，各种报表让人头疼。ABI拥有丰富的图表样式和布局方案，可以根据结果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！

数据分析方法论必须服务指导具体的工作实践，所以仅仅掌握方法论是不够的，还要通过实践不断完善优化方法。只有真正自己去做数据分析，才能发现自己的不足，与其多说，不如直接去做。