數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，無論你的工作內(nèi)容是什么，掌握一定的數(shù)據(jù)分析能力，可以幫助你更好地認(rèn)識這個世界，更好地提升工作效率。一次完整的數(shù)據(jù)分析流程主要分為以下六個環(huán)節(jié)：明確分析目的、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、結(jié)論與建議。

一、明確數(shù)據(jù)分析目的

(資料圖片)

任何一件事在做之前都是有目的性的，數(shù)據(jù)分析也是如此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前首先要明確為什么要做數(shù)據(jù)分析？

常見的數(shù)據(jù)分析目標(biāo)包括以下三種類型：

波動解釋型：某天的銷售額突然下降了，某天的新用戶留存突然降低了，這時候往往需要分析師去解釋波動的原因，分析較為聚焦，主要是找到波動的原因。

數(shù)據(jù)復(fù)盤型：類似于月報、季報，在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域常見于app某某功能上線了一段時間后，數(shù)據(jù)分析師往往需要復(fù)盤一下這個功能的表現(xiàn)情況，看看有沒有什么問題。

專題探索型：對某個主題發(fā)起的專項探索，比如新用戶流失、營收分析等等

二、數(shù)據(jù)獲取

在明確分析目標(biāo)后，就可以根據(jù)目標(biāo)去獲取所需要的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)獲取主要可以分為三大類

（1）通過一些基于前端頁面的數(shù)據(jù)采集工具獲取；

（2）在產(chǎn)品設(shè)計過程中通過數(shù)據(jù)埋點的方式，在需要數(shù)據(jù)時可以進(jìn)行簡單提取，這種方式的前提是在產(chǎn)品規(guī)劃階段就已經(jīng)對未來的數(shù)據(jù)獲取提前做好了準(zhǔn)備；

（3）如果前期沒有進(jìn)行功能埋點、可視化的采集工具也無法獲取數(shù)據(jù)時，找研發(fā)團(tuán)隊通過后臺腳本或技術(shù)研發(fā)的方式獲取數(shù)據(jù)。

三、數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理階段主要做的工作是數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)補(bǔ)全、數(shù)據(jù)整合。

1、數(shù)據(jù)清洗

發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值，如對連續(xù)多天的用戶登錄數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時，如果有一天的登錄數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過正常值，那么就需要分析，該天是否有重大營銷活動，還是采集數(shù)據(jù)時出現(xiàn)的錯誤。通過異常值不僅可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集方法的問題，同時可能通過異常值找到數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)。比如對信用卡詐騙的分析，就是通過查找異常數(shù)據(jù)的方式。

2、數(shù)據(jù)補(bǔ)全

針對數(shù)據(jù)缺失的情況如何解決，一種方式是根據(jù)數(shù)據(jù)前后的關(guān)聯(lián)關(guān)系填充平均值等方式，另一種則是直接選擇丟失該條記錄不用于數(shù)據(jù)分析。兩種方式各有優(yōu)劣，建議結(jié)合具體問題具體分析。

3、數(shù)據(jù)整合

在采集數(shù)據(jù)時，不同類型數(shù)據(jù)之間可能存在潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過數(shù)據(jù)的整合，豐富數(shù)據(jù)維度，有利于發(fā)現(xiàn)更多有價值的信息。如用戶注冊數(shù)據(jù)與用戶購買數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，可以通過用戶的基礎(chǔ)屬性信息判斷用戶購買的商品是自己使用還是送人等等。

四、數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析思路又叫數(shù)據(jù)分析方法，數(shù)據(jù)分析一定是以目的為導(dǎo)向的，通過目的選擇數(shù)據(jù)分析的方法。通常來說主要有以下幾種分析思路：

1、異常分析

通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)異常情況，找到解決異常問題的方法。

2、尋找關(guān)聯(lián)關(guān)系

關(guān)聯(lián)關(guān)系也可以成為購物車分析，耳熟能詳?shù)奈譅柆斈虿寂c啤酒的案例就是關(guān)聯(lián)關(guān)系的最佳實踐。通過分析不同商品或不同行為之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)用戶的習(xí)慣。

3、分類、分層

通過用戶特征、用戶行為對用戶進(jìn)行分類分層，形成精細(xì)化運(yùn)營、精準(zhǔn)化業(yè)務(wù)推薦，進(jìn)一步提升運(yùn)營效率和轉(zhuǎn)化率。

4、預(yù)測

通過用戶歷史行為預(yù)測用戶未來可能的行為，提升用戶感知和使用體驗。

五、數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)分析的目的是通過數(shù)據(jù)清晰的了解用戶、產(chǎn)品和當(dāng)前業(yè)務(wù)情況，從而得到有效的經(jīng)營決策指導(dǎo)下一步的發(fā)展。

如何通過數(shù)據(jù)清晰了解用戶、產(chǎn)品和業(yè)務(wù)情況？一行行枯燥的數(shù)字無法讓業(yè)務(wù)部門或外部客戶直觀地了解數(shù)據(jù)背后的含義，所謂“一圖勝千言”，我們需要把數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的展示。因此，BI工具就是數(shù)據(jù)分析路上必不可少的！

六、總結(jié)與建議

數(shù)據(jù)分析報告其實是對整個數(shù)據(jù)分析過程的一個總結(jié)與呈現(xiàn)。通過對數(shù)據(jù)全方位的科學(xué)分析來評估企業(yè)運(yùn)營質(zhì)量，為決策者提供科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臎Q策依據(jù)，以降低企業(yè)運(yùn)營風(fēng)險，提高企業(yè)核心競爭力。

可視化圖文報告雖然直觀易懂，但是制作起來卻十分費勁。周報月報季報年報，各種報告制作起來令人頭疼。

數(shù)據(jù)分析方法論一定是為指導(dǎo)具體工作實踐而服務(wù)的，所以僅僅掌握方法論并不夠，還要通過實踐不斷完善優(yōu)化方法。只有當(dāng)你真正去做數(shù)據(jù)分析這件事時，才能發(fā)現(xiàn)自己的不足，說再多不如直接去做。