数据分析怎么做？数据分析注意事项

    数据库系统是办公自动化的核心。 数据分析的过程主要包括6个阶段，即明确需求，数据收集，数据处理，数据分析，数据呈现，数据撰写，各个阶段相互独立，相互联系。基于需求的数据分析过程，以数据为基础，得出相应结论。接下来，小编将介绍数据分析怎么做，数据分析注意事项。

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数据分析怎么做？数据分析注意事项

1.数据分析怎么做

       分析报告的输出是整个分析过程的结果，是对某一产品或操作事件进行定性分析的结论，很可能是产品决策的参考依据，因此，编写良好的数据分析报告非常重要。一篇好的分析报告，应具备以下条件：

• 应建立一个有明确层次和结构的框架。层次感可以让读者看得一清二楚，结构清晰更可以让读者容易理解，这样才能让人产生阅读的欲望。
• 必须有明确的结论，没有结论的分析报告就失去了意义，也就无法称之为分析性报告。
• 分析性的结论要准确精练，每行分析结论最好能说明清楚，多行分析结论可对其进行编号说明，分析结论在一个报告中不宜过多。
• 分析结论必须基于严格的数据分析推导过程，不得作任何推测。
• 考虑到阅读者的专业背景和职业特点，从便于阅读者理解的角度进行分析，从而使阅读者能够从报告中迅速获得所需的信息。
• 数据分析报告尽可能以图表的形式呈现，图表比数字更能使人直观地了解问题和结论。
• 逻辑上，一般要遵循“发现问题、提出问题、分析问题、解决问题”的程序进行分析，逻辑上的分析报告也容易被接受。
• 良好的分析必然建立在对产品和业务的深刻理解上，而不了解分析对象的基本特征，分析结论必然空中楼阁，毫无说服力。
• 所有分析都应该基于准确可靠的数据，如果没有正确的数据来源，分析的结论就必然会给读者带来错误。
• 好的分析报告必须有解决方案，并对建议方案进行分析，其目的不仅在于发现问题，更在于解决问题。
• 分析报告不是粉饰太平的工具，它可以发现产品的问题，在产品的缺陷和问题造成重大损失之前，先解决问题，避免损失才是分析的价值所在。
• 分析性报道应符合事实，逻辑，建设性。

2. 数据分析注意事项

       数据分析师的发展可以分为以下几个层次：初级数据分析师主要从事数据统计；中级数据分析师主要从事图表绘制、模式预测；中级数据分析师主要从事数据产品或数据系统的规划；高级数据分析师主要从事业务战略规划，为业务发展方向提供决策支持；

       在数据本身方面，数据分析的价值是通过数据驱动的商业活动产生有效的解决办法，提高产品运营效率，改善产品健康状况，从而有助于企业降低成本和增加效益。在游戏产业方面，主要包括：

• 向企业管理当局提供企业总体经营数据，建立早期预警指标，监测是否有异常现象，并迅速确定异常现象的原因；获取并分析同类企业关键指标数据及其与本企业产品的对比情况；以及获取诸如行业市场规模、产品类型、IP和主题等数据。在宏观层面上，通过多层次、多角度的数据分析，启发决策人去发现策略，去理解同行的发展动态，去把握市场的发展趋势，及时发现市场热点。
• 协助产品定位，进行产品测试，并对产品质量进行评估。确定最优的市场投放量，为市场投放决策提供依据，合理配置资源，减少浪费。
• 针对高价值用户，分析其行为和偏好，制定有针对性的营销战略；建立高价值用户流失预警模型，挽留提前流失的用户，以帮助提高游戏用户的活跃度和收入；检查用户质量，尽早发现异常用户，避免损失。
• 分析用户流失的原因，流失用户的行为特征，提出版本修改建议，让用户更好地体验游戏，配合运营活动，减少用户流失，提高游戏收益。
• 通过文本挖掘，分析用户反馈信息和舆情数据，解决产品问题，并分析数据。
• 监测各地点的转换效率、价值，并作出合理的资源分配和定价。监控广告投放效果，有助于市场人员及时发现问题，优化素材的内容与形式，使投放效果最大化。
• 帮助开发人员发现问题，确定bug及其原因，包括数据崩溃、用户行为异常等因素；帮助测试人员发现问题，以便通过数据查找特定场景中出现问题的位置进行有针对性的测试。

       对数据分析师自身来说，数据分析实践可以提高他们对业务数据的认识和分析能力，为其职业发展铺平道路。数据分析应充分发挥其主观性，在深入挖掘的基础上，为产品研究开发和改进提供数据支持。以上就是数据分析怎么做，数据分析注意事项的内容。