如何对数据进行分析，数据分析步骤

        清楚数据分析的目的和问题，这是因为，我们做任何事都要有明确的目的，数据分析更重要，明确问题和目标。进行分析之前，我们可以明确几个问题：对需求分析要有理解。为何要进行数据分析？什么分析？要达到什么效果呢？了解观众的用户和企业。用分析来达到什么目的呢？接下来就由小编为您介绍如何对数据进行分析，数据分析步骤。

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如何对数据进行分析

一、数据搜集

      所有数据分析的基础是数据，一般来说，每个公司都有自己的服务器和数据库或运行后台。但数据收集的程度和精度往往决定着数据分析结果的可靠性和有效性。

二、数据清理

       在收集之后，我们需要对数据进行一些清理。由于许多数据都是有问题的，不准确的数据分析出来的结果没有价值。如：数据残缺(空)、数据出错、数据重复、数据异常等，都需要清理这些数据。

三、数据分析

       简单地清理完数据之后，我们需要对数据进行一些分析。也就是，通过一系列数据分析方法，从数据中获取答案，并根据分析需要和目的，围绕到底有多少、是什么、为什么、怎样、怎样、又如何、又如何，通过描述性分析、诊断、用户分类/分层、预测等分析方法对数据进行分析。

      数量、性质：描述性分析，评估商业状况。描述性分析主要是把基础数据综合起来，转换成易于理解的形式，清晰地展示当前的业务状况，如各种周月报表、图表等等。对商业特性进行描述分析，能够快速评估商业特性，并确定分析方向。从观测数据分布、业务指标波动等方面，找出不正常的数据，分析产生异常的原因。

       为何-相关性分析，找出关键因素，分解指标。深入挖掘问题，在描述分析的基础上，寻找业务变更的原因，通过相关性分析，找出关键因素，拆分指标，分析问题是怎么发生的，就可以从哪些方面来解决问题。

       情况如何——预测。对未来可能发生的事情进行预测，重点是未来的趋势，以及风险能否提前规避。实践中，可以根据历史数据和机器学习等分析技术，预测未来的结果。用科技手段可以非常精确地了解未来。但是需要较高的技术知识，对于入门的朋友，可以通过同比，环比，对比分析，趋势，回归分析等，结合过去的经验和知识，进行预测分析和判断。

      而怎样——分组，分层。在此基础上，结合对指标的描述、分解、预测等一系列业务分析，提出了可实施的业务措施。通过用户特征、用户行为对用户进行分层，实现精细化运营，进一步提高运营效率和转化率。

       简而言之，数据分析的方法有很多种，如对比分析、多维分析、转换分析、留存分析等，这里就不一一展开了，可根据自己的业务场景，选择合适的分析方法！

五、数据呈现

        实际上也就是数据可视化，将数据结果通过不同的表格和图形直观地呈现出来。可视化是数据分析结果呈现的重要步骤，可视化就是以图表的方式提供数据分析结果，这样的结果更清楚、更直观、更容易理解。一个通用的数据可视化工具可以是excel。

        应用数据分析结果是数据生成价值的直接体现，该过程要求具备数据交流能力。商业推动力及项目工作能力。要是结果出来却不知道怎么做，那么这种数据分析很有可能会失败。在这一点上我们需要检查数据分析方法是否有问题；其次，数据是否经过加工处理？此外，数据收集是否可靠？那需要具体问题具体分析。以上就是小编为您介绍的如何对数据进行分析，数据分析步骤。