千字乾貨分享 | 講透資料分析，10倍提升你的分析力

在資料驅動的時代，無論你的工作內容是什麼，掌握一定的 都能幫助你更好地瞭解世界，提高工作效率。

一個完整的資料分析過程主要分為以下六個環節：明確分析目的、 、 、 、 、結論和建議。

 

1.明確資料分析的目的。

在做任何事情之前需要了解這個事情的目的是什麼，資料分析也是如此。在進行資料分析之前，我們應該首先明確為什麼要進行資料分析？

常見的資料分析目標包括以下三種型別：

波動解釋：銷售突然下降，新使用者保留突然下降。此時，分析師往往需要解釋波動的原因，分析更集中，主要是為了找出波動的原因。

資料恢復型別：類似於月度報告。季度報告，在網際網路領域，應用程式功能推出一段時間後，資料分析師通常需要恢復該功能的效能，看看是否有任何問題。

專題探索型別：專題探索，如新使用者流失、收入分析等。

二、資料採集。

在明確分析目標後，可以根據目標獲取所需的資料，資料獲取可以分為三類。

(1) 通過一些基於前端頁面的資料採集工具獲取資料採集工具，如Smartbi；

(2) 在產品設計過程中，當需要資料時，可以簡單地提取資料。這種方法的前提是在產品規劃階段提前準備好未來的資料獲取；

(3)如果前期沒有功能埋點。當視覺化採集工具無法獲取資料時，找研發團隊通過後臺指令碼或技術研發獲取資料。

三、資料處理。

資料處理階段的主要工作是資料清理、資料補充、資料整合。

1.資料清洗。

發現資料中的異常值，如連續多天處理使用者登入資料，如果有一天登入數量遠遠超過正常值，則需要分析當天是否有重大營銷活動或收集資料時的錯誤。通過異常值，不僅可以發現資料採集方法的問題，還可以通過異常值找到資料分析的目標。例如，信用卡欺詐的分析是通過搜尋異常資料。

2.資料補充。

如何解決資料缺失，一種是根據資料前後的相關關係填寫平均值，另一種是直接選擇不用於資料分析的記錄丟失。這兩種方法各有優缺點，建議結合具體問題進行具體分析。

3.資料整合。

在收集資料時，不同型別的資料之間可能存在潛在的相關性。通過資料整合，豐富資料維度，有利於發現更有價值的資訊。例如，使用者註冊資料與使用者購買資料相關，使用者購買的商品可以通過使用者的基本屬性資訊來判斷。

四、資料分析。

資料分析思路，又稱資料分析方法，必須以目的為導向，通過目的選擇資料分析方法。一般來說，有以下分析思路：

1.異常分析。

通過資料分析發現異常情況，找到解決異常問題的方法。

2.尋找關聯關係。

關聯關係也可以成為購物車分析。熟悉的沃爾瑪尿布和啤酒案例是相關關係的最佳實踐。通過分析不同商品或行為之間的關係，找出使用者的習慣。

3.分類.分層。

通過使用者特徵。使用者行為對使用者進行分類和分層，形成精細操作。推薦精準業務，進一步提高運營效率和轉化率。

4.預測

提高使用者感知和使用體驗，通過使用者的歷史行為預測使用者未來可能的行為。

五、資料視覺化。

資料分析的目的是通過資料清楚地瞭解使用者、產品和當前業務狀況，從而有效地指導下一步業務決策的發展。

如何通過資料清楚地瞭解使用者。產品和業務狀況？無聊的數字不能讓業務部門或外部客戶直觀地理解資料背後的含義。所謂的一張圖片勝過千字，我們需要視覺化地顯示資料。因此，BI工具在資料分析的道路上是必不可少的！國內BI工具Smartbi大資料分析平臺滿足了企業不同階段的BI需求，功能涵蓋了資料分析的整個過程。

 

 

六、總結和建議。

資料分析報告實際上是對整個資料分析過程的總結和呈現。通過對資料的全面科學分析，評價企業的經營質量，為決策者提供科學、嚴格的決策依據，降低經營風險，提高核心競爭力。

雖然視覺化圖形報告直觀易懂，但製作起來非常困難。每週、每月、季度和年度報告都令人頭疼。Smartbi一站式大資料分析平臺圖表風格和佈局方案豐富，可根據結果自動生成圖形智慧分析報告，完全解放業務人員的雙手！

 

資料分析方法論必須服務於指導具體的工作實踐，因此僅僅掌握方法論是不夠的，而且通過實踐不斷改進和優化方法。只有當你真正做資料分析時，你才能發現自己的缺點，最好直接說更多。