數據分析的流程
當進行數據分析時，需要從業務角度切入，將整個業務條線的流程進行梳理。要熟悉：客戶如何來，客戶流如何去，需要什么功能來引導客戶，如何維護管理客戶，如何促進成交等等流程。僅通過尋找業務過程中的重要節點，就可以精確地發現業務中可能存在的問題，從而有針對性地解決問題，并提出促進業務增長的方案。要知道，成長是企業的命脈，從這里來看，梳理業務流程，說是數據分析的基石，一點也不過分。下面就由小編為您帶來數據分析的流程的相關介紹。
一、數據分析價值
了解現狀、發現問題、尋找原因、預測未來、決策賦能（層層遞進的關系）
數據分析可以讓業務更清晰、讓決策更高效
二、數據分析發現路線
商業分析:數據分析師——商業分析師——業務負責人
數據挖掘：數據分析師——數據挖掘工程師/機器學習——數據科學家
數據分析組織架構
三、數據分析能力匹配
商業數據分析師 業務知識、溝通能力、分析思路、分析工具、SQL、PPT演講能力、業務推動能力
數據挖掘工程師 算法、python、R、C++、hadoop等
數據分析
四、數據分析流程
需求分析——數據收集——數據清洗——數據分析——數據展現——報告撰寫——反饋與評價
1、需求分析
2、數據收集:數據是一切分析的基礎
字段收集：確認數據來源系統（本地文件excel,csv、數據庫sql）
3、數據清洗:不準確的數據分析出的結果毫無價值意義！
數據常見問題:數據殘缺（空數據）、數據錯誤、數據重復
解決辦法:過濾法、插值法（數據量較少時使用，采用平均值、眾數、中位數、根據業務情況定）
4、數據分析（方法）:通過一系列的數據分析方法從數據得到可以回答需求的答案
5、數據展現:
可視化展現（字不如表，表不如圖）
圖表字典
6、報告撰寫:如何做出一份合格的數據分析報告
五、數據分析流程對應工具
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