怎样进行数据分析？怎么做数据分析？

   数据分析所做的图文分析报告，既直观、易懂，也有文字摘要说明。基于分析结果，数据分析软件智能填充包含在文本中的关键信息。当用户按下更新数据源时，分析图在图表分析报告和文字描述中的关键信息一起改变。那么你知道怎么进行数据分析吗？接下来小编就给大家带来了怎么做数据分析的相关文章，一起来看看吧。

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怎样进行数据分析？怎么做数据分析？

一、什么是数据分析？

   数据分析，是一种基于系统化分析问题的方式，是一种手段，也可以是一种工具，可以很简单也可以很复杂。它可以用在各个场景，比如现在的B2CB2B……等等。 简单点的例子：通过分析购买产品的人大多都来自于北京，则北京是产品的主要消费者居住的城市。

   从术语上讲，数据分析主要是指各种应用，包括商业智能(BI)、报表和联机分析处理(OLAP)到各种形式的高级分析。

   商业智能BI系统其实是一整套方案，就是充分利用企业在日常经营过程中生产的大量数据，并将它们转化为信息和知识来免除企业中的瞎猜行为和无知状态，让每一个决定、管理细节、战略规划都有数据参考。比如领导通常关注销售、采购和财务状况，技术人员做好固定格式的数据报表（dashboard/仪表盘）,领导打开就能看，数据自动更新。

   所以，BI并不完全等于数据分析，BI与数据分析是有共同交集的两个领域。数据分析是BI的一个重要组成部分，BI是数据分析的一个典型应用。

二、 怎样进行数据分析？怎么做数据分析？

1. 明确本次分析的目的和思路

   拿到数据后要明确本次分析的目的是什么，是需要体现什么，确定目标以后梳理分析思路，这样就不会迷茫。

2. 数据收集

   根据你确定的目标收集数据的一个过程，然后需要个人去收集相关的数据。

3. 数据处理

   收集到的数据进行整理，从大量的、比较乱的、不清晰的数据中，整理出来对解决问题有价值的数据。

4. 数据分析

   用适当的分析方法以及数据，对处理过的数据进行分析，整理为有价值的信息，一般可通过Excel工具完成。

5. 数据体现

   一般是通过表格或者图形的方式来呈现，大部分的时候用图形的比较通俗易懂，更直观的传递出数据所要呈现的观点。

6. 报告呈现

   对整个数据分析过程的总结，通过报告，把数据分析的起因、过程、结果以及建议完整的呈现出来，供领导参考。

三、数据分析软件有什么？

Airbnb开源的数据可视化工具。目前属于Apache孵化器项目，与kylin有很好的结合。   
Python开发，版本迭代进度很快。可能是目前颜值最高的开源BI工具。不能快速复制图表，得从SQL层面再走一遍。权限管理，官方提供了一个复杂的权限控制，但是并不好用。

大数据分析软件——Redash

大数据分析软件——Davinci

宜信技术研发中心的大数据可视化平台开发的达芬奇开源BI软件。面向业务人员/数据工程师/数据分析师/数据科学家，致力于提供一站式数据可视化解决方案。
功能还是比较全面的，只是在国内还没有大范围的使用。值得期待。