數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，無(wú)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(shí)這個(gè)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(gè)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(jiàn)的數(shù)據(jù)分析目標(biāo)包括以下三種類型：

波動(dòng)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(shí)候往往需要分析師去解釋波動(dòng)的原因，分析較為聚焦，主要是找到波動(dòng)的原因。

數(shù)據(jù)復(fù)盤(pán)型：類似于月報(bào)、季報(bào)，在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域常見(jiàn)于app某某功能上線了一段時(shí)間后，數(shù)據(jù)分析師往往需要復(fù)盤(pán)一下這個(gè)功能的表現(xiàn)情況，看看有沒(méi)有什么問(wèn)題。

專題探索型：對(duì)某個(gè)主題發(fā)起的專項(xiàng)探索，比如新用戶流失、營(yíng)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(guò)一些基于前端頁(yè)面的數(shù)據(jù)采集工具獲取；

（2）在產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中通過(guò)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的方式，在需要數(shù)據(jù)時(shí)可以進(jìn)行簡(jiǎn)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(duì)未來(lái)的數(shù)據(jù)獲取提前做好了準(zhǔn)備；

（3）如果前期沒(méi)有進(jìn)行功能埋點(diǎn)、可視化的采集工具也無(wú)法獲取數(shù)據(jù)時(shí)，找研發(fā)團(tuán)隊(duì)通過(guò)后臺(tái)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(duì)連續(xù)多天的用戶登錄數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，如果有一天的登錄數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)正常值，那么就需要分析，該天是否有重大營(yíng)銷活動(dòng)，還是采集數(shù)據(jù)時(shí)出現(xiàn)的錯(cuò)誤。通過(guò)異常值不僅可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集方法的問(wèn)題，同時(shí)可能通過(guò)異常值找到數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)。比如對(duì)信用卡詐騙的分析，就是通過(guò)查找異常數(shù)據(jù)的方式。

2、數(shù)據(jù)補(bǔ)全

針對(duì)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(wèn)題具體分析。

3、數(shù)據(jù)整合

在采集數(shù)據(jù)時(shí)，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(guò)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(jià)值的信息。如用戶注冊(cè)數(shù)據(jù)與用戶購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，可以通過(guò)用戶的基礎(chǔ)屬性信息判斷用戶購(gòu)買(mǎi)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(guò)目的選擇數(shù)據(jù)分析的方法。通常來(lái)說(shuō)主要有以下幾種分析思路：

1、異常分析

通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)異常情況，找到解決異常問(wèn)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(gòu)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(shí)踐。通過(guò)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(guò)用戶特征、用戶行為對(duì)用戶進(jìn)行分類分層，形成精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、精準(zhǔn)化業(yè)務(wù)推薦，進(jìn)一步提升運(yùn)營(yíng)效率和轉(zhuǎn)化率。

4、預(yù)測(cè)

通過(guò)用戶歷史行為預(yù)測(cè)用戶未來(lái)可能的行為，提升用戶感知和使用體驗(yàn)。

五、數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)分析的目的是通過(guò)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(yíng)決策指導(dǎo)下一步的發(fā)展。

如何通過(guò)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(wú)法讓業(yè)務(wù)部門(mén)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(bào)告其實(shí)是對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)分析過(guò)程的一個(gè)總結(jié)與呈現(xiàn)。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)全方位的科學(xué)分析來(lái)評(píng)估企業(yè)運(yùn)營(yíng)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(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

可視化圖文報(bào)告雖然直觀易懂，但是制作起來(lái)卻十分費(fèi)勁。周報(bào)月報(bào)季報(bào)年報(bào)，各種報(bào)告制作起來(lái)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(shí)踐而服務(wù)的，所以僅僅掌握方法論并不夠，還要通過(guò)實(shí)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(shí)，才能發(fā)現(xiàn)自己的不足，說(shuō)再多不如直接去做。