数据分析四个步骤是什么

      每年有数以万计的大学毕业生，大多数面临着就业选择；有些工作发展不顺利的，也愿意改行。人生路拐弯向何处？与之相比，互联网已从信息时代，经过交易时代，发展到数据时代，在大数据时代的十字路口，数据科学不断发展，但是数据人才缺口巨大。因此，从事数据工作成了每个人重要生活选择之一。接下来就由小编为您介绍数据分析四个步骤是什么。

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数据分析四个步骤是什么

一、明确分析思路与目的

一定是有某种商业目的的数据分析。可以是跟踪一项新产品上线后的用户使用情况；也可以是观察用户在某一段时间的留置情况，或者是运行一种优惠券是否有效。有一定的目的，要确定应该从哪些角度进行分析。再找出说明目的的指标。

例如，要验证最近的一批优惠券是否有效。从优惠券的领取情况和使用优惠券进行分析，优惠券领取率的指标可以细化为领取率；使用情况可细化为：使用率、客单价等。

二、收集数据

这次数据分析的核心指标确定之后，就要对数据指标进行数据收集。一些企业的数据准备很充足，数据仓库、数据集市等都早早建立起来。有的企业在数据分析方面比较落后，那就需要我们提前做大量的数据收集工作。例如用一些自己公司或者第三方的数据分析工具做埋点，获取日志。或使用数据库中已有的数据，如订单数据、基本用户信息等。

三、数据处理

抽取出数据后，将脏数据(清洗)剔除，并转换数据。完成了最基本的数据汇总、聚合后，我们就可以得到更简单的字段相对丰富的数据宽表。

四、分析数据

资料分析就是利用适当的分析方法和工具，对处理的数据进行分析，提取出有价值的信息，形成有效结论的过程。

普通企业需要观察的数据大致可分为以下几类：

商务数据：付费金额、付费用户数量、付费客单价。

业务数据：新增用户数，每日活、活、月活(AARRR模型)

产品数据：关键页的PV,UV(漏斗模式)

使用者资料：使用者生命周期、使用者保留时间、住户及单位价格、使用者类别(RFM模型…)

货物资料：销售商品，毛利分析…

由于数据的重要性日益突出，越来越多的企业意识到数据对企业运营的重要性。因此绝大多数企业都有专门的BI部门进行初步的数据加工、分析，以周报表的形式汇总给管理层作为日常数据和企业决策所需。

      当完成了探索性数据分析后，一定会得出一个结论，或者说一个结论，这样我们就可以根据这个结论来进行操作，比如通过分析股票数据来获得一个大的趋势好的话，就可以选择买进了，或者说类似于万达这样的大型商场来分析商品。但特定的操作可能需要使用机器学习或推理统计来实现，这与数据分析不同。以上就是小编为您介绍的数据分析四个步骤是什么。