如何进行有效的数据分析

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如何进行有效的数据分析

首先，我们要明确数据分析的概念和含义，清楚地理解什么是数据分析；

什么是数据分析呢，浅层面讲就是通过数据，查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。

专业一点讲：数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总、理解和消化，以求最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用。

那么，我们做数据分析的目的是什么呢？

事实上，数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程。

数据分析可以分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析

工作中我们运用数据分析的作用有哪些？

1、现状分析：就是企业运营状况的分析，主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等

2、原因分析：需求分析，多数是针对运营中出现的问题进行剖析，找出出现问题的因素以便于解决问题

3、预测分析：针对以后的运营情况做出分析报告，对公司以后的发展趋势做出有效的预测，对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑。

最重要的一点：

我们如何做数据分析呢，换一句话说就是如何进行数据分析，是怎样的流程？

然后，我们来看数据分析的六部曲

1、明确分析目的和思路：

这一定很重要，你想通过数据分析得到什么，你想通过数据分析告诉别人什么，这是你做数据分析的首要问题，分析不能是漫无目的的，一定要明确思路，有目的性、有计划性的去做数据分析。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要。

2、数据收集，这里不做过多的说明，一般情况下，数据来源都会可靠有效。我们要做的只是把我们需求的数据get即可。

3、数据处理：

主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法，数据分析的前提是要保证数据质量，如果数据质量无法保证，分析出来的结果也没法得到有效的利用，甚至会对决策者造成误导的行为。

4、数据分析：

首先要明确数据处理和数据分析的区别：数据处理只是数据分析的基础，我们做数据处理就是为了保证数据形式合适，保证数据的一致性和有效性。

5、数据展现：

数据展现就是把数据分析的结果，用可视化的图标形式展现出来，用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点

6、撰写报告：

数据分析报告其实就是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。

如何进行数据分析

去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；

第二，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的

结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现

一个重大问题，就达到目的了。

第四，分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜

测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都

没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；

第五，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代

替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，

当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；

第八，好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产

品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的。

第九，好的分析一定要基于可靠的数据源，收集数据会占据更多的时

间，包括规划定义数据、协调数据上报，最后才在收集的正确数据基

础上做分析，一切都是为了找到正确的结论。

第十，不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解

决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，发现产品

问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了。

如何进行大数据分析及处理

1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。