数据分析的基本步骤有哪些 新手必知这6个基本步骤

为什么你的数据分析结果总是很难达到？数据分析的价值总是远远低于预期？相信看完这篇文章，大家都能找到自己的答案。从平时的工作中，我总结了以下六条数据分析应该注意的原则，希望

为什么你的数据分析结果总是很难达到？数据分析的价值总是远远低于预期？相信看完这篇文章，大家都能找到自己的答案。从平时的工作中，我总结了以下六条数据分析应该注意的原则，希望对大家有所帮助。

数据分析遵循一定的流程，既保证了数据分析每个阶段的工作内容有章可循，也使得分析的最终结果更加准确，更有说服力。一般来说，数据分析分为以下几个步骤:1)了解业务，确定目标，明确分析需求；

2)数据理解，收集原始数据，描述数据，探索数据，检查数据质量；

3)数据准备:选择数据、清洗数据、构建数据、整合数据、格式化数据；

4)建立模型，选择建模技术，优化参数，生成测试计划，建立模型；

5)对模型进行评价，对模型进行综合评价，对结果进行评价，对过程进行回顾；

6)结果的部署和分析结果的应用。

数据分析前期要充分沟通，了解业务规律，业务痛点，了解用户需求，换位思考，明确为什么要做数据分析，要达到什么目标。这样才能保证数据收集、分析题目确定、数据分析、分析结果应用等后续工作能够围绕分析目标展开，最终从总体目标的角度对分析结果进行总结。

以解决业务问题为目标，以目前的数据情况为基础，确定分析题目。前期要做好充分的准备，以业务问题为导向，以业务梳理为重点，进行多轮讨论，分析话题避免太大，针对业务痛点，做到现状清楚，原因明确，有预见性，有价值。此外，除了关键业务指标数据外，分析数据的范围还应尽量考虑扩展数据，如经济指标数据、气象数据、金融数据等。在确定分析题目之前，需要对数据支持情况进行初步判断，避免在过程中间出现数据质量或数据范围无法支持分析工作的情况。分析主题确定后，可以详细论证分析的可行性，以保证分析过程的清晰性，然后才能开始分析。

在分析过程中尽量使用各种分析方法，提高分析的准确性和可靠性。比如用定性和定量的分析方法来分析数据；整合交互式自助BI、数据挖掘、自然语言处理等分析方法；高级分析和可视化分析相结合等。

欲善其事，必先利其器。在数据分析过程中，你应该选择合适的分析工具进行分析。SPSS、SAS、Alteryx、美林TEMPO、Repidminer、R、Python等工具都是业界公认的数据分析产品。他们每个人都有自己的优势。SPSS进入国内市场较早，发展相对成熟。有大量参考书可供参考，操作简单，易学。SAS由于其强大的功能和可编程性，很受高级用户的欢迎。Alteryx工作流打包成应用，可以直接为小型企业提供应用，地理数据分析功能强大。美林证券的Tempo功能全面，在高级分析和可视化分析相结合方面优势明显。Repidminer简单易用，用户体验很好，而且内置了很多案例，用户可以直接替换数据源使用。r开源免费，扩展性好，资源丰富，几乎涵盖了各行业所有的数据分析方法，分析数据更加灵活。Python，有各种强大的库，数据处理非常方便，很像MATLAB。

经过严谨的推导，结论一开始要简洁明了，3-5篇。其次，要结合业务问题，给出解决方案或建议。第三，尽量图表化，增强可读性。

数据分析_黄金法则_大数据-1在一个企业的KPI分析报表的数据分析过程中，除了以上六条原则外，还要避免以下三种情况:

在开始分析工作之前，必须制定一个明确的时间表。时间分配的原则是:数据收集、整理和建模占70%，数据可视化呈现和分析报告占25%，其他占5%。(数据收集、整理和建模的过程是一个迭代的过程。)

一般企业的数据源很多，比如SAP、TMS、CRM、各部门的业务系统，每个渠道的数据都有自己的特点。这时候就要仔细考虑从哪个渠道获取数据更有效率和效果。数据源选择不合理，不仅影响结论的可靠性，还存在返工的风险。

无论是分析师的内部沟通，还是与外部相关人员的沟通，都至关重要。与外部人员沟通不畅，可能导致前期需求不明确，中间业务逻辑混乱，最终数据分析结果不理想。与内部人员的沟通效率低下，可能导致分析进度滞后、分析工作开展不顺畅等诸多问题，直接影响分析效果。

对于数据分析师来说，分析经验的积累和专业知识的提升同样重要，因为有些问题不是仅靠专业知识就能解决的。所以在日常工作中要有意识的学习业务知识，掌握先进的分析工具，做一个有心人！