这篇文章告诉你怎么做好数据分析

什么是数据分析？

需要掌握哪些知识技能？

如何进行数据分析？

这可以说是对数据分析的“灵魂三连问”。

这就是为什么在针对一个分析活动时，不懂数据分析的人会感到脑里一片浆糊、无从下手、毫无头绪、效率低下；而会数据分析的人可以做到有条不紊、逻辑清晰、效率极高。

本文将梳理数据分析知识，从数据分析的定义入手，介绍数据分析流程、分析思维模型、指标体系建立等内容，告诉你怎么做好数据分析。

01、什么是数据分析

数据分析定义

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析的目的

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。

总结起来，数据分析的目的可以分为四大类：现状分析、原因分析、未来预测、决策依据。

02、如何进行数据分析

数据分析流程

数据分析已经成为解决问题的一种方式，虽然每个企业由于自身需求和目标不同而创建最合适自己的数据分析流程，但数据分析的核心步骤思想是相通的。

下图是一个典型的数据分析的流程。

1.明确分析目的

做任何事情都有一个目的，数据分析也是如此。每次进行分析活动前，都必须先明确分析的目的是什么，要研究的对象是什么。有了分析目的，才得以围绕目的展开思考。如分析本月订单下跌的原因。

2.确定思路方法

在明确了分析目的之后，围绕目的进行思考，确定一个思路框架，如实现分析目的需要采用的分析方法有哪些、处理过程是怎么样的。

3.采集数据

采集数据是指确定目的和思路后，从内部或外部获取所需要的数据。内部数据如公司的数据库，外部数据如公开的网站、投研报告、数据网站等。

在采集之前，要了解数据的原始面貌，包括但不限于如数据生产的格式、时间、条件、内容等。这会对数据采集有很大帮助，避免导致采集无价值数据，同时加深分析师对数据的理解程度。

4.数据处理分析

在数据处理分析阶段，主要是对采集到的数据进行预处理（如异常值处理、格式转换、缺失值处理、重复值处理等，这个过程就叫做数据清洗）。

完成数据清洗之后才进入真正的数据分析，根据分析目标，构建适当的指标体系，选择合适的分析方法进行分析。

常见的分析方法包括：描述性分析、推断性分析、探索性分析等。

5.数据可视化

利用Excel、PPT或BI等工具，将数据分析结果以图表的方式展示出来的过程叫数据可视化。数据可视化也是展现数据观点的方式，可以让分析结果更清晰直观、更易于理解和提供决策依据。

6.分析报告撰写

基于分析的结果，撰写分析报告，详细描述分析的结论的结论，并针对分析结论提出建设性意见，让数据结论能够落地应用。

比如发现订单下降的原因是用户注册量减少了，那么可以提出对应的提高用户增长的建议。

03、数据分析思维模型

思维模型就是我们对客观世界的一种主观抽象描述，通过思维模型来分析问题，从而更为准确地找到解决问题的方法。

常见的思维模型有结构化思维模型、时间思维模型、发散思维模型等。