數據庫系統是辦公自動化的核心。 數據分析的過程主要包括6個階段，即明確需求，數據收集，數據處理，數據分析，數據呈現，數據撰寫，各個階段相互獨立，相互聯系。基于需求的數據分析過程，以數據為基礎，得出相應結論。接下來，小編將介紹數據分析怎么做，數據分析注意事項。

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數據分析怎么做？數據分析注意事項

1.數據分析怎么做

       分析報告的輸出是整個分析過程的結果，是對某一產品或操作事件進行定性分析的結論，很可能是產品決策的參考依據，因此，編寫良好的數據分析報告非常重要。一篇好的分析報告，應具備以下條件：

• 應建立一個有明確層次和結構的框架。層次感可以讓讀者看得一清二楚，結構清晰更可以讓讀者容易理解，這樣才能讓人產生閱讀的欲望。
• 必須有明確的結論，沒有結論的分析報告就失去了意義，也就無法稱之為分析性報告。
• 分析性的結論要準確精練，每行分析結論最好能說明清楚，多行分析結論可對其進行編號說明，分析結論在一個報告中不宜過多。
• 分析結論必須基于嚴格的數據分析推導過程，不得作任何推測。
• 考慮到閱讀者的專業背景和職業特點，從便于閱讀者理解的角度進行分析，從而使閱讀者能夠從報告中迅速獲得所需的信息。
• 數據分析報告盡可能以圖表的形式呈現，圖表比數字更能使人直觀地了解問題和結論。
• 邏輯上，一般要遵循“發現問題、提出問題、分析問題、解決問題”的程序進行分析，邏輯上的分析報告也容易被接受。
• 良好的分析必然建立在對產品和業務的深刻理解上，而不了解分析對象的基本特征，分析結論必然空中樓閣，毫無說服力。
• 所有分析都應該基于準確可靠的數據，如果沒有正確的數據來源，分析的結論就必然會給讀者帶來錯誤。
• 好的分析報告必須有解決方案，并對建議方案進行分析，其目的不僅在于發現問題，更在于解決問題。
• 分析報告不是粉飾太平的工具，它可以發現產品的問題，在產品的缺陷和問題造成重大損失之前，先解決問題，避免損失才是分析的價值所在。
• 分析性報道應符合事實，邏輯，建設性。

2. 數據分析注意事項

       數據分析師的發展可以分為以下幾個層次：初級數據分析師主要從事數據統計；中級數據分析師主要從事圖表繪制、模式預測；中級數據分析師主要從事數據產品或數據系統的規劃；高級數據分析師主要從事業務戰略規劃，為業務發展方向提供決策支持；

       在數據本身方面，數據分析的價值是通過數據驅動的商業活動產生有效的解決辦法，提高產品運營效率，改善產品健康狀況，從而有助于企業降低成本和增加效益。在游戲產業方面，主要包括：

• 向企業管理當局提供企業總體經營數據，建立早期預警指標，監測是否有異常現象，并迅速確定異常現象的原因；獲取并分析同類企業關鍵指標數據及其與本企業產品的對比情況；以及獲取諸如行業市場規模、產品類型、IP和主題等數據。在宏觀層面上，通過多層次、多角度的數據分析，啟發決策人去發現策略，去理解同行的發展動態，去把握市場的發展趨勢，及時發現市場熱點。
• 協助產品定位，進行產品測試，并對產品質量進行評估。確定最優的市場投放量，為市場投放決策提供依據，合理配置資源，減少浪費。
• 針對高價值用戶，分析其行為和偏好，制定有針對性的營銷戰略；建立高價值用戶流失預警模型，挽留提前流失的用戶，以幫助提高游戲用戶的活躍度和收入；檢查用戶質量，盡早發現異常用戶，避免損失。
• 分析用戶流失的原因，流失用戶的行為特征，提出版本修改建議，讓用戶更好地體驗游戲，配合運營活動，減少用戶流失，提高游戲收益。
• 通過文本挖掘，分析用戶反饋信息和輿情數據，解決產品問題，并分析數據。
• 監測各地點的轉換效率、價值，并作出合理的資源分配和定價。監控廣告投放效果，有助于市場人員及時發現問題，優化素材的內容與形式，使投放效果最大化。
• 幫助開發人員發現問題，確定bug及其原因，包括數據崩潰、用戶行為異常等因素；幫助測試人員發現問題，以便通過數據查找特定場景中出現問題的位置進行有針對性的測試。

       對數據分析師自身來說，數據分析實踐可以提高他們對業務數據的認識和分析能力，為其職業發展鋪平道路。數據分析應充分發揮其主觀性，在深入挖掘的基礎上，為產品研究開發和改進提供數據支持。以上就是數據分析怎么做，數據分析注意事項的內容。