步步為贏,做好資料分析的7個步驟
近幾年來,資料分析的勢頭可謂越來越猛,有著成為企業必備營銷神器的“江湖地位”。為什麼資料分析如此受到企業的熱烈追捧?這是因為自進入大資料時代以來,企業逐漸意識到資料背後的巨大價值。隨著企業對資料價值的日益重視,大資料分析軟體逐漸成為企業必備的商業工具之一。
很多人在開始接觸資料分析的時候,或多或少都有以下困惑:什麼是資料分析?如何做資料分析,資料分析的步驟是什麼?是不是光看這些問題就頭疼,別擔心,現在小編就和大家一起來分析一下。
什麼是資料分析?
資料分析 是利用適當的分析方法對收集到的大量資料進行分析,並使用高效的分析工具對其進行分類和總結,提取最有價值的資訊,總結形成有效結論,挖掘資料最大價值的過程。
那麼如何做資料分析,資料分析的步驟是什麼?
總的來說資料分析一般可分為七個步驟:1、明確需求→2、確定思路→3、處理資料→4、分析資料→5、顯示資料→6、寫報告→7、效果反饋
資料分析步驟:
1、要求明確:準確
明確需求主要是與他人溝通與需求相關的一切內容,並清晰準確地理解和表達相關內容。
在需求溝通中,通過掌握需求的核心內容,可以減少反覆溝通。需求的核心內容可以從分析目的、分析主體、分析口徑、分析思路、完成時間五個方面來確定。此外,在溝通的過程中,可以適當提出自己的想法,讓需求更加清晰立體。
2、確定思路:全面、深入
分析思想是分析的靈魂,是細化分析工作的過程。分析思路清晰有邏輯,能有效避免反覆分析問題。從分析目的出發,全面、深入地拆解分析維度,確定分析方法,最終形成完整的分析框架。
3、處理資料:高效
當我們進行資料分析時,我們可能會得到混亂的資料,這就要求我們清潔、整理、快速、準確地加工成適合資料分析的風格。
但是如何快速準確地處理這些海量資料呢?此時需要使用資料分析軟體,例如,思邁特軟體Smartbi的自助ETL功能非常省心省力。以工作流的形式提取資料模型的語義,通過易於操作的視覺化工具將資料加工成具有語義一致性和完整性的資料模型。系統支援的資料預處理方法包括:取樣、拆分、過濾和對映、列選擇、空值處理、並行、合併行、後設資料編輯、JOIN、行選擇、重複值去除等。
4、資料分析:合適的資料
分析資料在分析過程中的地位是首要任務。從分析的目的出發,運用適當的分析方法或模型,使用分析工具分析處理過的資料,提取有價值的資訊。
5、顯示資料:直觀
展示資料又稱資料視覺化,是以簡單直觀的方式傳達資料中包含的資訊,增強資料的可讀性,讓讀者輕鬆看到資料表達的內容。
6、寫報告:建議落地,邏輯清晰
撰寫報告是指以檔案的形式輸出分析結果,其內容是通過全面科學的資料分析來顯示操作,可以為決策者提供強有力的決策依據,從而降低操作風險,提高利潤。
在撰寫報告時,為了使報告更容易閱讀和有價值,需要注意在報告中註明分析目標、口徑和資料來源;報告應圖文並茂,組織清晰,邏輯性強,單一推理;報告應反映有價值的結論和建議。
7、效果反饋:及時
所謂效果反饋,就是選擇合適有代表性的指標,及時監控報告中提出的戰略執行進度和執行效果。只有輸入和輸出才能知道自己的操作問題點和閃點,所以效果反饋是非常必要的。反饋時要特別注意兩點,一是指標要合適,二是反饋要及時。
現在你知道什麼是資料分析和資料分析的七個步驟嗎?不知道的小夥伴趕緊多看幾遍文章!快速學習,拉開差距!
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/69985379/viewspace-2838517/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
相關文章
- 步步為“贏”管理專案(轉)
- 資料中心現代化的7個步驟
- 7 個步驟幫你編寫一份好的資料分析報告 - modernanalystNaN
- Python資料分析從小白到高手的幾個步驟Python
- 一步步教你分析網站資料(一)(譯文)網站
- 一步步教你如何入門精益資料分析!
- 成為Web開發人員的7個簡單步驟Web
- 做好內容營銷需要的10個基礎步驟
- 【譯】遷移到Room的7個步驟OOM
- 有效採購流程的7個步驟
- 大資料視覺化分析的步驟有哪些大資料視覺化
- 智慧資料視覺化的5個步驟視覺化
- 做好工業網路和關鍵基礎設施安全態勢感知的7個步驟
- 資料分析六個步驟,一款BI工具即可全部搞定
- 詳解資料分析的一般步驟及業務分析方法
- 需求分析的步驟
- Oracle資料庫例項啟動步驟分析Oracle資料庫
- 為更好的進行資料分析,可以做好以下四點!
- 乾貨分享:資料分析的6大基本步驟
- 7個步驟:讓JavaScript變得更好JavaScript
- 手工建立一個資料庫的步驟參考資料庫
- vnc使用教程,vnc使用教程的7個步驟VNC
- 構建良好雲平臺的7個步驟
- 實現安全設計模式的7個步驟設計模式
- 谷歌機器學習實戰的7個步驟:用於結構化資料的TensorFlow示例谷歌機器學習
- 如何做好資料分析
- 如何做好郵件營銷?從這4個步驟入手
- mysql cluster 7 動態增加資料節點配置步驟MySql
- 大資料分析技術有哪些應用步驟大資料
- 資料探勘的步驟有哪些?
- duplicate資料庫的操作步驟資料庫
- 資料庫優化的步驟資料庫優化
- 正確做資料治理的10個關鍵步驟
- 流程化產品資料運營的十一個步驟
- 強化Linux 伺服器的7個步驟Linux伺服器
- 使用C語言程式設計的7個步驟C語言程式設計
- RCA(根本原因分析)的4個步驟
- 火山引擎VeDI資料技術分享:兩個步驟,為Parquet降本提效