數據分析怎么做？

   在現代生活中，各行各業使用數據分析，精確定位用戶，準確發現用戶需求，準確推薦產品，越來越常見了，那么你知道數據分析是什么嗎？你知道數據怎么做嗎？如果你對數據分析還不了解，那么就跟隨小編一起來看看數據分析怎么做吧！

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數據分析

一、數據分析是什么？

   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。

二、數據分析的目的是什么？

   目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門，為什么要這么做，數據隱含這價值，這就需要我們把隱藏在一大批看似雜亂無章的數據背后的信息集中和提煉出來，總結出研究對象的內在。

三、數據分析怎么做？

1.明確目的和思路

   首先明白本次的目的，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。

2.數據收集

   根據目的和需求，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。

3.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。

4.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。

5.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。

•    圖表制作的步驟：

確定要表達主題

確定哪種圖表最適合

選擇數據

制作圖表

檢查是否真實反映數據

檢查是否表達觀點

常用圖表類型和作用：

6.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。

四、數據分析的四個誤區

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。

   其實人人都有自己的工作方法，但數據分析是一項非常有邏輯的工作，要做好數據分析必須合情合理，要處理好邏輯思維，數據分析就會產生價值，只有這樣才能真正做好這份工作。以上就是小編給大家帶來的數據分析怎么做的相關文章，希望這篇文章對您有幫助。