清楚數據分析的目的和問題，這是因為，我們做任何事都要有明確的目的，數據分析更重要，明確問題和目標。進行分析之前，我們可以明確幾個問題：對需求分析要有理解。為何要進行數據分析？什么分析？要達到什么效果呢？了解觀眾的用戶和企業。用分析來達到什么目的呢？接下來就由小編為您介紹如何對數據進行分析，數據分析步驟。

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如何對數據進行分析

一、數據搜集

      所有數據分析的基礎是數據，一般來說，每個公司都有自己的服務器和數據庫或運行后臺。但數據收集的程度和精度往往決定著數據分析結果的可靠性和有效性。

二、數據清理

       在收集之后，我們需要對數據進行一些清理。由于許多數據都是有問題的，不準確的數據分析出來的結果沒有價值。如：數據殘缺(空)、數據出錯、數據重復、數據異常等，都需要清理這些數據。

三、數據分析

       簡單地清理完數據之后，我們需要對數據進行一些分析。也就是，通過一系列數據分析方法，從數據中獲取答案，并根據分析需要和目的，圍繞到底有多少、是什么、為什么、怎樣、怎樣、又如何、又如何，通過描述性分析、診斷、用戶分類/分層、預測等分析方法對數據進行分析。

      數量、性質：描述性分析，評估商業狀況。描述性分析主要是把基礎數據綜合起來，轉換成易于理解的形式，清晰地展示當前的業務狀況，如各種周月報表、圖表等等。對商業特性進行描述分析，能夠快速評估商業特性，并確定分析方向。從觀測數據分布、業務指標波動等方面，找出不正常的數據，分析產生異常的原因。

       為何-相關性分析，找出關鍵因素，分解指標。深入挖掘問題，在描述分析的基礎上，尋找業務變更的原因，通過相關性分析，找出關鍵因素，拆分指標，分析問題是怎么發生的，就可以從哪些方面來解決問題。

       情況如何——預測。對未來可能發生的事情進行預測，重點是未來的趨勢，以及風險能否提前規避。實踐中，可以根據歷史數據和機器學習等分析技術，預測未來的結果。用科技手段可以非常精確地了解未來。但是需要較高的技術知識，對于入門的朋友，可以通過同比，環比，對比分析，趨勢，回歸分析等，結合過去的經驗和知識，進行預測分析和判斷。

      而怎樣——分組，分層。在此基礎上，結合對指標的描述、分解、預測等一系列業務分析，提出了可實施的業務措施。通過用戶特征、用戶行為對用戶進行分層，實現精細化運營，進一步提高運營效率和轉化率。

       簡而言之，數據分析的方法有很多種，如對比分析、多維分析、轉換分析、留存分析等，這里就不一一展開了，可根據自己的業務場景，選擇合適的分析方法！

五、數據呈現

        實際上也就是數據可視化，將數據結果通過不同的表格和圖形直觀地呈現出來。可視化是數據分析結果呈現的重要步驟，可視化就是以圖表的方式提供數據分析結果，這樣的結果更清楚、更直觀、更容易理解。一個通用的數據可視化工具可以是excel。

        應用數據分析結果是數據生成價值的直接體現，該過程要求具備數據交流能力。商業推動力及項目工作能力。要是結果出來卻不知道怎么做，那么這種數據分析很有可能會失敗。在這一點上我們需要檢查數據分析方法是否有問題；其次，數據是否經過加工處理？此外，數據收集是否可靠？那需要具體問題具體分析。以上就是小編為您介紹的如何對數據進行分析，數據分析步驟。