數據分析六部曲

01 什麼是數據分析？

數據分析的分類

數據分析的三大作用：現狀分析、原因分析、預測分析。

數據分析的六部曲

1.明確目的和思路

首先先明確分析目的，然後梳理分析思路，並搭建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

2.數據收集

一般數據來源於四種方式：資料庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告、市場調查。

3.數據處理

數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據抽取、數據合併、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為數據分析所要求的樣式。

4.數據分析

常用的數據分析工具，掌握Excel的數據透視表，就能解決大多數的問題。需要的話，可以再有針對性的學習SPSS、R等工具。

數據挖掘是一種高級的數據分析方法，側重解決四類數據分析問題：分類、聚類、關聯和預測，重點在尋找模式與規律。

5.數據展現

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。

常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

一般能用圖說明問題的就不用表格，能用表說明問題的就不用文字。

圖表製作的五個步驟：

1. 確定要表達主題

2. 確定哪種圖表最適合

3. 選擇數據製作圖表

4. 檢查是否真實反映數據

5. 檢查是否表達觀點

常用圖表類型和作用：

6.報告撰寫

一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目了然。

好的數據分析報告需要有明確的結論、建議或解決方案。

02 數據分析的四大誤區

1.分析目的不明確，為了分析而分析，這是菜鳥常常容易出現的問題；

2.缺乏行業、公司業務認知，分析結果偏離實際。數據必須和業務結合才有意義。摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解，再根據業務當前的需要，制定發展計劃，歸類出需要整理的數據。同時，熟悉業務才能看到數據背後隱藏的信息；

3.為了方法而方法，為了工具而工具，只要能解決問題的方法和工具就是好的方法和工具；

4.數據本身是客觀的，但被解讀出來的數據是主觀的。同樣的數據由不同的人分析很可能得出完全相反的結論，所以一定不能提前帶著觀點去分析。

來源：小蚊子數據分析