为什么你的数据分析成果总是难以落地？

为什么你的数据分析成果总是难以落地?数据分析的价值总是远远低于预期?相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。以下为从事电力、军工、金融等行业担任数据分析师从业者的多年行业经验，希望能对大家有所帮助。

遵循数据分析标准流程

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数据分析遵循一定的流程，不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还可以让分析最终的结果更加准确，更加有说服力。一般情况下，数据分析分为以下几个步骤：

1)业务理解，确定目标、明确分析需求;

2)数据理解，收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量;

3)数据准备，选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据;

4)建立模型，选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型;

5)评估模型，对模型进行较为全面的评价，评价结果、重审过程;

6)成果部署，分析结果应用。

明确数据分析目标

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在数据分析前期，要做到充分沟通、理解业务规则、关注业务痛点、了解用户需求、换位思考，明确为什么要做数据分析，要达到一个什么目标。

业务与数据结合确定分析主题

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以解决业务问题为目标，以数据现状为基础，确定分析主题。前期要做好充分的准备，以业务问题为导向，以业务梳理为重点，进行多轮讨论，分析主题避免过大，针对业务痛点，实现知现状、明原因、可预测、有价值。

多种分析方法结合

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分析过程中尽量运用多种分析方法，以提高分析的准确性和可靠性。例如，运用定性定量相结合的分析方法对于数据进行分析;融合交互式自助BI、数据挖掘、自然语言处理等多种分析方法;高级分析和可视化分析相结合等。

选择合适的分析工具

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工欲善其事，必先利其器，数据分析过程中要选择合适的分析工具做分析。SPSS、Repidminer、R、Python等这几种工具都是业界比较认可的数据分析产品。它们各有其优势，SPSS 较早进入国内市场，发展已经相对成熟，有大量参考书可供参考，操作上容易上手，简单易学。Repidminer 易用性和用户体验做得很好，并且内置了很多案例用户可直接替换数据源去使用。R 是开源免费的，具有良好的扩展性和丰富的资源，涵盖了多种行业中数据分析的几乎所有方法，分析数据更灵活。Python，有各种各样功能强大的库，做数据处理很方便。

分析结论尽量图表化

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经过严谨推导得出的结论，首先要精简明确，3-5条即可。其次要与业务问题结合，给出解决方案或建议方案。第三尽量图表化，要增强其可读性。

数据分析过程中，除了以上六条原则，还要避免以下两种情况：

时间安排不合理

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在开始分析工作之前，一定要做一个明确的进度计划，时间分配的原则是：数据收集、整理及建模占70%，数据可视化展现及分析报告占25%，其他占5%。

一般企业中的数据来源有很多，SAP、TMS、CRM及各部门业务系统，每个渠道的数据各有特点。这时，应该慎重考虑从哪个渠道获取数据更加快捷有效。数据源选择不合理，不仅影响结论的可靠性，而且有返工的风险。

沟通不充分

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无论是分析人员内部的沟通还是与外部相关人员的沟通，都是至关重要的。与外部人员沟通效不顺畅，可能造成前期需求不清，中间业务逻辑混乱，最终导致数据分析结果差强人意。与内部人员沟通效率低，可能造成分析进度滞后，分析工作开展不畅等诸多问题，直接影响分析效果。

对于数据分析师，分析经验的积累与专业知识的提升同样重要，因为有些问题不是只用专业知识就能解决的，所以在平时的工作中要有意识的去学习业务知识、掌握先进的分析工具，做一个有心人!

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