本帖最后由 海风呢 于 2017-8-15 23:05 编辑
数据分析六部曲
一、什么是数据分析？
二、数据分析的分类
数据分析的三大作用：现状分析、原因分析、预测分析。
三、数据分析的六部曲
1.明确目的和思路 首先先明确分析目的，然后梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即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。
2.数据收集 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、市场调查。
3.数据处理 数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为数据分析所要求的样式。
4.数据分析 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、R等工具。
数据挖掘是一种高级的数据分析方法，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。
5.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。
图表制作的五个步骤：
1、确定要表达主题 2、确定哪种图表最适合 3、选择数据制作图表 4、检查是否真实反映数据 5、检查是否表达观点
常用图表类型和作用：
6.报告撰写 一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。 好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。
四、数据分析的四大误区 1.分析目的不明确，为了分析而分析，这是菜鸟常常容易出现的问题； 2.缺乏行业、公司业务认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。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。
本文转自微信公众号：小蚊子数据分析，作者：小蚊子 文章原链接为：https://mp.weixin.qq.com/s/NCgAiFhm1-gFPmYu5EK6ow | 
