数据分析怎么做？

   在现代生活中，各行各业使用数据分析，精确定位用户，准确发现用户需求，准确推荐产品，越来越常见了，那么你知道数据分析是什么吗？你知道数据怎么做吗？如果你对数据分析还不了解，那么就跟随小编一起来看看数据分析怎么做吧！

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数据分析

一、数据分析是什么？

   数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

二、数据分析的目的是什么？

   目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门，为什么要这么做，数据隐含这价值，这就需要我们把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在。

三、数据分析怎么做？

1.明确目的和思路

   首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

   根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告（如艾瑞资讯）、市场调查。

   对于数据的收集需要预先做埋点，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，就获取不到所需要的数据，影响分析。

3.数据处理

   数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。

4.数据分析

   数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

   常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。

   数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

   一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

   一般能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。

•    图表制作的步骤：

确定要表达主题

确定哪种图表最适合

选择数据

制作图表

检查是否真实反映数据

检查是否表达观点

常用图表类型和作用：

6.报告撰写

   撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

   好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。

四、数据分析的四个误区

1.目的不明确，为了做而作，导致分析效果不明确；

2.对与行业、公司业务还有其他考虑因素认知不清楚，分析结果偏离实际。

   数据必须要结合企业业务和行业性质才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，再根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据。同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息；

3.为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；

4.数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析。

   其实人人都有自己的工作方法，但数据分析是一项非常有逻辑的工作，要做好数据分析必须合情合理，要处理好逻辑思维，数据分析就会产生价值，只有这样才能真正做好这份工作。以上就是小编给大家带来的数据分析怎么做的相关文章，希望这篇文章对您有帮助。