京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
业务问题中数据分析的基本流程
“数据分析狮”的数据分析流程/步骤 数据分析不是简单的“分析数据”,它是一种解决问题的方法,一个解决问题的过程,甚至认为是一种方法观。作为一名普通“数据疯嘻狮”,这里所说的数据分析是一个相对狭义的概念,如果你是一个业务人员,你可以将之理解为业务分析。
【1】明确目的
从监测角度来说,业务问题一般以两种方式出现。第一种是在长期监测中发现某一环节运行异常,另外一种是在开展业务任务时即时遇到阻碍。不管怎么样,问题摆在面前需要解决。
在数据分析开始前,必须明确要分析什么,要解决什么问题,一项数据分析,不是一蹴而就,需要过程,如果不能做到有的放矢,多半会导致分析方向发生偏移,盲目无序的开头将导致后续的工作白白浪费。
发生了什么?为什么要这样做?要得到什么?如何得到?等等这些问题需要在分析之前弄清楚。只有先明确了目的,对数据分析的主要内容有针对的了解,才能作出合理有效的解决方案。
【2】获取数据
按照数据分析目的、内容收集所需数据,此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。这些数据源就像盖房子打地基,没有这个基础,不管采用多么高级的分析方法都是白费力气。另外,不要过于期望一口气将所有数据都采集全,在预处理和数据分析阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源,这是反馈调节的过程。
【3】预处理
现在存储于后台的数据太多了,以前做项目担心没有真实可靠的数据,现在这个问题没有那么复杂,但数据太多却引发了其他问题。辛苦采集到的数据口径不一致,存储格式不同,不符合数据分析要求还有待派生新的变量,这些过程看似简单却非常有必要!
仅仅预处理以上这些问题还不够,当数据分析方法复杂时,我们还需对采集的数据进行筛选构成小的数据集,对于数据集中变量的分布、缺少、描述统计指标进行一定程度的分析。
【4】数据分析
在这个阶段建议采用简单有效的分析方法,切记不要“为了分析而分析”。数据分析方法有很多种,不一定越是高级的方法就越有效。数据分析的工具也一样,能用Excel就不用SPSS,只要能解决问题即可。如果可以合理选择有效驾驭,那选用一些高级的方法和工具炫一下也非常可以理解,人非圣贤,谁没有个七情六欲呢?
和“获取数据源”阶段一样,这两个过程都是费力不讨好的。数据分析整个项目的大部分时间都花在这两个阶段上。而且伴有枯燥、沮丧、焦虑等心态,不断调整自己的心态也是这两个阶段的重点和关键。
【5】提交报告
做一个数据分析的项目,不能不下结论!
雷声大,雨点小的事情,作为数据分析师千万要避免发生。提交数据分析报告,对业务问题进行及时解决,养成这个良好的习惯。数据分析报告采用PPT格式、Word格式都可以,做到结构合理、结论坚定,图文并茂。
这个阶段切记不要搞得太花哨,语气低调不要太夸张。有自己的结论,有自己的观点,能有效解决问题,并针对类似问题进行监控,防止再次发生。
总之一句话,诚实、务实、创新、低调是一个数据分析师需要具备的素质。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14