回首数据分析的发展史，数据科学技术飞速发展，各种新工具，新语言层出不穷，人们处理数据、获取信息的能力可以说是呈爆炸性增长。不论你是略有小成的数据科学家，还是刚刚入门的数据分析新手，都很有必要了解数据汇总分析。今天我们来讲讲数据汇总分析! 结合我们的实践，数据分析工作通常有八个步骤：需求分析，数据采集，数据处理，数据分析，数据展现，寻找真因，提出解决方案，给予决策建议。
其实数据分析报告也简单，根据客户的需求和我们有的数据素材，制作出对客户(上下级、自己)有决策价值的产品。
1、数据汇总分析——需求分析
一定要了解一定要了解清楚要什么再开始动手。如果只知道出发，不知道方向、目的，那么有可能会越走越远离方向。就好像做菜，比如你爱人想吃鱼，你也没继续问，就给她做了一道红烧鲤鱼。但是事实上你可能都没了解清楚，她是像是具体那种鱼，是想要红烧清蒸还是其他做法。可能你做了很多的工作，付出了辛勤的劳动，但最后她仍然不满意。做数据分析也是如此，如果没有了解清楚需求，有可能最后会造成全盘的返工。
最好需要了解报告的用途、形式、重点目标和完成时限。即使你拿到了草稿或者样本也要自己了解一遍比较好。主要原因是因为，现在如果是你做，那你就是负责人。你应该最清楚如果让报告满足所有需求。另外，之前的报告不一定就考虑到了所有的细节，如果做之前没有考虑，那么最后还有可能会一步一步增加细节，也会耽误时间。
前进一定要有方向，做数据分析一定要有需求分析!
2、数据汇总分析——数据采集
数据的数量和质量对于数据分析师和食材的数量及质量对于厨师的意义是一样的。如果没有数据，那就像空有一身厨艺却没有任何食材的厨师。所以，做好需求分析之后的下一步一定是数据采集。
数据采集就是收集相关原始数据的过程，为数据报告提供了最基本的素材来源。在现实中来源有多种多样，直接问业务发生者或者一线管理者、公司运营后台的数据、网站运营时的数据等等。数据采集工作要做的就是尽可能地收集可能能用得上的数据，并集中地保存到合适的文档里，用于后期的处理。
3、数据汇总分析——数据处理
厨师在进行烹饪之前，一般会对食材进行一定的处理，方便后续烹制。食材经过处理才能被用来加工，同样的，数据也只有被经过处理之后才能拿来制作数据报告。
采集到的数据要继续进行加工整理才能形成合力的规范样式，用于后续的数据分析运算，因此数据处理是整个过程中一个必不可少的中间步骤，也是数据分析的前提和基础。数据经过加工处理，可以提高可读性，更方便运算;反之，如果跳过这个环节，不仅会影响到后期的运算分析效率，更有可能造成错误的分析结果。
举一个常见的例子，如果是从业务发生者或者是一线管理者收集来的数据很有可能格式不统一，如果不做处理，很难开展下一步的工作。
4、数据汇总分析——数据分析
食材都处理好了，后续还要掌握火候，按照食谱的顺序来加工操作。数据分析也一样，前期方案和数据都准备好了，按照既定的方法就可以实现预定的目标。
通过专门的统计分析工具以及数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和研究，从中发现数据的内在关系和规律，获取有价值有意义的信息。
5、数据汇总分析——数据展现
菜做好了，也得装盘才行。如果是客人未尝试过的，有份介绍可能更好。菜肴的色相意味形以及为专人订制的价值就是展示的主要目标。
同样，数据分析的结果最终要行程结论，这个结论要通过数据分析报告的形式展现给决策者。数据分析报告的结论要简洁鲜明，一目了然，同时还要有足够的论据支持，这些论据就包括分析的数据以及分析的方法。
因此，在最终的数据报告中，表格和图形是两种常见的数据展现方式。通常情况下，一图胜十表，一表胜十言。所以，在数据展现上，我们一定要做到可视化。图表具有直观而形象的特点，可以化冗长为简洁，化抽象为具体，使数据和数据关系得到最直接有效地表达。如果你想要表现一个营业部经营状况的趋势性结论，使用一串枯燥的数字或者一串文字，远不如一个折线图加趋势线更能说明问题。
经过上面这几个步骤的操作，一份完整的数据报告就可以形成，其中的价值将会在决策和实践中起到作用。
6、数据汇总分析——寻找真因
数据分析经过上述步骤看起来基本完成，但是真正的来说，数据分析一定要和实际业务相结合，要为决策者决策服务。下面这几个步骤是重点为决策者服务。
数据展现出来，一般也把问题展现出来了。但是问题展现不代表最深层次的问题就暴露出来了。如果是一个资深的数据分析师或者是和决策者一起努力，一般可以把真因找出来。一个简单的方法就是五问法，或者叫打破沙锅问到底。一个问题接着一个问题问，真因就会出来，看一个例子：
问题1：机器为什么停了?
回答：因为超过了负荷，保险丝断了。
问题2：为什么机器会超过负荷?
回答：因为轴承的润滑不够。
回答2：申请了，但是没有批下来。(如果是这样，则说明流程有问题，则可以反思企业的流程改做什么改进)
如果说问这样连续发问，还是没有找到原因，那就继续问。一般都能找到问题。
需要注意的是，如果是问当事人，一般人都会逃避自己的责任，找自己以外的责任。所以，如果是在寻找失败的真因，一定要多从当事人自身来找原因。找成功的真因，可以从外部环境来寻找。
7、数据汇总分析——提出解决方案
光知道问题在哪，却解决不了。就好像，我们知道肚子饿，但是却不知道解决。那知道肚子饿这个问题，又有什么用呢?
肚子饿就要提出解决方案，比如：方案一去吃饭，方案二去吃面，方案三画饼充饥。
数据分析师独立或与决策者合作提出解决方案，在实施之前，可以尽量多的去找解决方案，有些时候自以为很不错的方案，实际上和画饼充饥真起不了实质性的作用。多一些方案，会多一些选择。
当然，全体合作集思广益，共同参与来提出解决方案，也有更大的概率能获得效果更好的方案。
8、数据汇总分析——给予决策建议
解决方案出来了，最好给个建议。比如肚子饿，如果是常年吃米饭的人，可能推荐吃面饭更好，如果是常年吃面的人，可能吃面条更好。画饼充饥的方案可能并不是长久之计不能从根本解决问题，不建议执行。
提出来几个解决方案之后，一定要论证每个解决方案的可行性，优劣性。可能水平不一定能准确地判断，但是一定要做这个动作。一方面，可能会给决策者一个新的角度思考问题。另一方面，长此以往也能锻炼自己的能力。
决策建议给出来以后，决策就交给决策者了。
不过如果有心的人还会做一个动作——复盘。再把整个过程复盘一次，会更熟悉实际操作中的各个细节，也有可能会有新的发现。不过这已经不属于数据分析的内容，就不展开赘述了。
以上就是数据汇总分析的全部内容，注重广度而非深度，也谈到了该岗位定位的问题和存在的困境。实际工作中确实会遇到各种各样的问题和挑战，只有迎难而上，多多总结，保持思考，才能从容应对。
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