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思迈特软件Smartbi:数据分析怎么做_数据分析的目的

发布于 2021-09-02 阅读 113
  • 数据库
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什么是数据分析

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

数据分析的流程:(一)明确目的和思路

首先明白数据分析的目的,梳理分析思路,并搭建整体分析框架,把分析目的分解,化为若干的点,清晰明了,即分析的目的,用户什么样的,如何具体开展数据分析,需要从哪几个角度进行分析,采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时,确保分析框架的体系化和逻辑性。

数据分析的流程:(二)数据收集

根据数据分析的目的和需求,对数据分析的整体流程梳理,找到自己的数据源,进行数据分析,一般数据来源于四种方式:数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告(如艾瑞资讯)、市场调查。

对于数据的收集需要预先做埋点,在发布前一定要经过谨慎的校验和测试,因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题,就获取不到所需要的数据,影响分析。

数据分析的流程:(三)数据处理

数据收集就会有各种各样的数据,有些是有效的有些是无用的,这时候我们就要根据目的,对数据进行处理,处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法,将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。

数据分析的流程:(四)数据分析

数据处理好之后,就要进行数据分析,数据分析是用适当的分析方法及工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。

常用的数据分析工具,掌握Excel的数据透视表,就能解决大多数的问题。需要的话,可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法,你需要掌握数据挖掘基础理论,数据库操作Phython,R语言, Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题:分类、聚类、关联和预测,重点在寻找模式与规律。

数据分析的流程:(五)数据展现

一般情况下,数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形,如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

一般能用图说明问题的就不用表格,能用表说明问题的就不用文字。

数据分析的流程:(六)报告撰写

撰写报告一定要图文结合,清晰明了,框架一定要清楚,能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂,可以令数据更加生动活泼,提高视觉冲击力,有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论,从而产生思考。

好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。

数据分析的流程:(七)数据分析的四大误区

1.目的不明确,为了做而作,导致分析效果不明确;

2.对与行业、公司业务还有其他考虑因素认知不清楚,分析结果偏离实际。数据必须要结合企业业务和行业性质才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构,对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解,再根据业务当前的需要,制定发展计划,归类出需要整理的数据。同时,熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息;

3.为了方法而方法,为了工具而工具,只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具;

4.数据本身是客观的,但被解读出来的数据是主观的。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论,所以一定不能提前带着观点去分析。

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