什么是數據分析

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。

數據分析的流程：（一）明確目的和思路

首先明白數據分析的目的，梳理分析思路，并搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若干的點，清晰明了，即分析的目的，用戶什么樣的，如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，采用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

數據分析的流程：（二）數據收集

根據數據分析的目的和需求，對數據分析的整體流程梳理，找到自己的數據源，進行數據分析，一般數據來源于四種方式：數據庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告（如艾瑞資訊）、市場調查。

對于數據的收集需要預先做埋點，在發布前一定要經過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本發布出去而數據采集出了問題，就獲取不到所需要的數據，影響分析。

數據分析的流程：（三）數據處理

數據收集就會有各種各樣的數據，有些是有效的有些是無用的，這時候我們就要根據目的，對數據進行處理，處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。

數據分析的流程：（四）數據分析

數據處理好之后，就要進行數據分析，數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

常用的數據分析工具，掌握Excel的數據透視表，就能解決大多數的問題。需要的話，可以再有針對性的學習SPSS、SAS等。

數據挖掘是一種高級的數據分析方法，你需要掌握數據挖掘基礎理論，數據庫操作Phython，R語言， Java 等編程語言的使用以及高級的數據可視化技術。要側重解決四類數據分析問題：分類、聚類、關聯和預測，重點在尋找模式與規律。

數據分析的流程：（五）數據展現

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

一般能用圖說明問題的就不用表格，能用表說明問題的就不用文字。

數據分析的流程：（六）報告撰寫

撰寫報告一定要圖文結合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文并茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助于閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

好的數據分析報告需要有明確的結論、建議或解決方案。

數據分析的流程：（七）數據分析的四大誤區

1.目的不明確，為了做而作，導致分析效果不明確；

2.對與行業、公司業務還有其他考慮因素認知不清楚，分析結果偏離實際。數據必須要結合企業業務和行業性質才有意義。摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解，再根據業務當前的需要，制定發展計劃，歸類出需要整理的數據。同時，熟悉業務才能看到數據背后隱藏的信息；

3.為了方法而方法，為了工具而工具，只要能解決問題的方法和工具就是好的方法和工具；

4.數據本身是客觀的，但被解讀出來的數據是主觀的。同樣的數據由不同的人分析很可能得出完全相反的結論，所以一定不能提前帶著觀點去分析。

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責任編輯：tzh