雨沐田：數據分析有哪些步驟呢？

之前談了數據分析的定義和作用：

雨沐田：到底什麼是數據分析？ 雨沐田：數據分析有什麼作用呢？

今天來說一說數據分析的步驟，大數據分析和傳統數據分析的步驟都是一樣的，就一起說了。

在說步驟前有必要回顧下對數據分析的定義：

數據分析就是為了特定目的對相關數據在理解的基礎上進行消化，並挖掘提取有用信息的過程。

通過對數據分析的定義，就可以對步驟有個初步的分解了：

第一步：明確分析目的，設計分析的思路

不能為了數據分析而分析，目標是起點。

企業客戶轉化率分析、產品市場佔有率分析、訂單增長情況分析等等，都是一個個具體的業務目標。

有了具體的目標後，就要根據目標性質確定分析思路和方法，這裡牽扯到數據分析方法論的問題，我之後會專門分解。常見的有A/B測試法、PEST分析法、4P理論等。

第二步：收集相關數據

有了具體目標和思路後，要做的第一件事情就是收集相關數據，數據有內部數據和外部數據；從來源看，有網路數據、付費數據、免費數據、問卷調查數據等等，收集的數據越全越多，對數據分析越有利。

第三步：整理清洗收集的數據

現在能獲取數據雖然多，但拿到的數據不一定都是真的，也不一定有效的，所以要對數據進行清洗，認真篩選，刪除無效數據。

然後對剩下的有效數據進行整合、補缺等，使數據儘可能的規範、完整。

第四步：開始數據分析

之前的步驟都是為了數據分析做準備，數據分析是最核心的一步；數據分析是在既定的目標及思路的前提下，以收集到的數據為基礎，用特定的方法進行的數據提煉過程。

分析方法有很多，常見的有對比分析法、相關分析法、平均分析法、交叉分析法、漏斗圖分析法等等，數分析的方法很多，要根據分析的目標和方向來確定有什麼方法。[ 關於數據分析方法請等後文一一分解 ]

數據分析要有方法，也要藉助各種工具，常見的有Excel、SAS，SPSS，R語言等等，其中Excel最常見，也能解決絕大部分問題。

第五步：組織數據，展現數據

數據分析完了是否結束了呢？還沒有呢！

數據分析的結果往往還是一些數據，是被提煉出來的數據，這些數據並不夠直觀，對於閱讀的人來說有難度，於是要考慮數據可視化的問題，就是要讓數據以更直觀的方式展現出來，常用的方法就是將數據圖表化。常見的圖有柱狀圖、餅圖、條形圖、折線圖、散點圖等等。

圖表表現力更強，人也更喜歡看圖表。

第六步：編寫數據分析報告

數據展現了，還沒有結束，為什麼呢？

數據分析的結論需要多個數據的支撐，而每個數據分析過程又相互關聯、相互影響，數據的驗證和分析也有邏輯順序。

為此，我們直接將分析的結果全盤托出，對方可能就懵了，根本不知道這些數據和圖表是什麼，所以為了更好的傳達數據分析的觀點，需要將分析邏輯、分析思路、分析過程、分析結論等合理的組織並以專業報告的形式體現出來，可以是PPT，PDF文檔或Word等，根據需要而定。

最後一步屬於數據分析的結晶和果實，是傳達結果的最終形式。也是很多數據分析師不夠重視的一環，分析要專業，報表也要專業，一定要重視！

到這裡，一個完整的數據分析流程就結束了。傳統數據分析和大數據分析都是一樣，整理如下圖：

而數據分析的每一步都有具體的方法和工具使用技巧，更多內容且聽之後文章逐一分解。