京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析六部曲
什么是数据分析?数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析的目的?把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来,总结出研究对象的内在规律。
《谁说菜鸟不会数据分析》将数据分析的基本知识和流程讲得很清楚,在此总结一下读书笔记。
什么是数据分析?
数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。
数据分析的目的
把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来,总结出研究对象的内在规律。
数据分析的分类
数据分析的三大作用:现状分析、原因分析、预测分析。
数据分析的六部曲
数据分析流程
1.明确目的和思路
梳理分析思路,并搭建分析框架,把分析目的分解成若干个不同的分析要点,即如何具体开展数据分析,需要从哪几个角度进行分析,采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时,确保分析框架的体系化和逻辑性。
(关于如何建立数据分析构架,之后会写文章单独详解)
2.数据收集
一般数据来源于四种方式:数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告(如艾瑞资讯)、市场调查。
对于数据的收集需要预先做埋点,在发布前一定要经过谨慎的校验和测试,因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题,就获取不到所需要的数据,影响分析。
3.数据处理
数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法,将各种原始数据加工成为 产品经理 需要的直观的可看数据。
4.数据分析
数据分析是用适当的分析方法及工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。
常用的数据分析工具,掌握Excel的数据透视表,就能解决大多数的问题。需要的话,可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。
数据挖掘是一种高级的数据分析方法,侧重解决四类数据分析问题:分类、聚类、关联和预测,重点在寻找模式与规律。
(关于数据分析的方法和思维方式,之后会写文章单独详解)
5.数据展现
一般情况下,数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形,如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
一般能用图说明问题的就不用表格,能用表说明问题的就不用文字。
图表制作的五个步骤: 确定要表达主题
确定哪种图表最适合
选择数据制作图表
检查是否真实反映数据
检查是否表达观点
常用图表类型和作用:
图片来自《谁说菜鸟不会数据分析》
6.报告撰写
一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂,可以令数据更加生动活泼,提高视觉冲击力,有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论,从而产生思考。
好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。
数据分析的四大误区
1.分析目的不明确,为了分析而分析;
2.缺乏行业、公司业务认知,分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构,对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解,再根据业务当前的需要,制定发展计划,归类出需要整理的数据。同时,熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息;
3.为了方法而方法,为了工具而工具,只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具;
4.数据本身是客观的,但被解读出来的数据是主观的。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论,所以一定不能提前带着观点去分析。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16