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試想這樣一個場景:
領導說：“你去建材市場幫我買些配件。”你頂著烈日跑遍大小市場，但領導問你：“為何選這家？”你卻答不上來。
你沒努力嗎？努力了。但有成效嗎？至少在領導眼中，你滿身大汗毫無意義。
其實，做數據分析工作也是這樣的道理。當領導給你一個任務時，你毫無章法只顧一股腦搜集數據時，最后得出的工作結果也是一樣毫無意義。
今天，我們從頭到尾，好好梳理一下數據分析的全流程。
第一步：腦中有明確意識
在領導給出任務時，我們應該在腦海中反復問問題。搞新聞的人都知道5W1H，這種分析方法在數據分析時同樣適用。
What：什么事情、Where：什么地點、When：什么時候、Who：什么人、Why：什么原因、How：如何做。
當我們把這6個問題分析透徹，自然就找到了搜集數據的切入點，而不是在海量復雜的數據中大海撈針。
這一步結束時，我們便可以明確數據分析流程：第一步是拿數據，第二步是分析數據，第三步是得出結論。
第二步：拿到數據
面對海量的數據，我們從哪里拿？怎么拿？在這一步時，我們應該將其進一步細分為搭建數據框架和提取數據。
搭建框架是數據分析的基本功之一，每當產生新的業務需求時，都應該通過框架進行思考，這對解決問題起著至關重要的作用。
通過上一步驟，我們拿到了數據，但這些數據一定能直接用嗎？并不是，我們還需要進行數據預處理，將無用的數據處理掉，拿到干凈的重要數據進行分析。
第三步：分析數據
進行到這一步時，我們還需要掌握足夠的分析方法，今天我們了解一下常用的6個分析方法。
分類分析：分類是一種基本的數據分析方式，根據其特點，可將數據對象劃分為不同的部分和類型，再進一步分析，能夠進一步挖掘事物的本質。
矩陣分析：在矩陣圖的基礎上，把不同元素分別放在行和列，然后在行和列的交叉點中，用數量描述這些因素之間的對比，再進行數量計算、定量分析，確定哪些因素最重要。
漏斗分析：分析問題的本質是把問題進行拆解，將復雜的問題拆分為小問題。漏斗分析便是一套流程分析，主要適用于流程較長，環節較多，并且隨著環節進行流量逐漸流失的場景。
相關分析：對總體中確實具有聯系的標志進行分析，其主體是對總體中具有因果關系標志的分析。它是描述客觀事物相互間關系的密切程度并用適當的統計指標表示出來的過程。
邏輯樹分析：把一個已知問題當成樹干，然后開始考慮這個問題和哪些相關問題或者子任務有關。每想到一點，就給這個問題加一個“樹枝”，并標注這個“樹枝”代表什么問題。
趨勢分析：通過對有關指標的各期對基期的變化趨勢的分析，從中發現問題，為追索和檢查賬目提供線索的一種分析方法，趨勢分析法可用相對數也可用絕對數。
第四步：得出結論
數據分析工作進行到這一步，便到了收尾、匯報階段，也就是得出結論。在過去的工作中，我們可能會采取Excel表格匯報工作。但這有一個非常大的問題：找不到主次和痛點。
因此，現在數據分析師大多采用可視化報表匯報工作。在制作報表時，應該盡可能多地使用柱狀圖、餅圖、折線圖等形式進行解釋說明，這樣能夠直觀展現出數據分析的結果，而不是用自己的主觀感受匯報工作。
制作可視化報表可以采用Yonghong Desktop，這款產品不僅對新手非常友好，更是全功能永久免費提供，不管是剛剛開始學習數據分析的人，還是專業的數據分析師，都可以用它來制作可視化報表匯報工作。
Yonghong Desktop內置多種主題風格
這樣以來，通過柱狀圖中最高的那一條、線圖中波動最大的那一段，我們一眼就能看到問題出現在哪里。
當然了，光有順手的工具還不夠，制作可視化報表可是門藝術活，這不光需要你有強大的邏輯，懂得安排圖表位置，還要有良好的審美，從配色、字體等多角度切入，制作觀賞性強、實用性強的可視化報表。
第五步：復盤學習
數據分析需要持久深入學習，有了得心的工具，我們也要掌握足夠多、足夠有效的方法論。接下來，給大家推薦一些好物。
書籍：
數據分析入門階段：
《深入淺出數據分析》
《誰說菜鳥不會數據分析》
《赤裸裸的統計學》
數據分析進階階段：
《精通web analytics 2.0》
《網站分析實戰》
《深入淺出統計學》
《數據化管理》
《SQL從入門到精通》
《數據運營手冊：方法、工具、案例》
數據分析高階階段：
《決戰大數據》
《精益數據分析》
《TheWall Street Journal Guide to Information Graphics》
《數據倉庫經典教程》
工商網監
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