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
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28