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怎么樣做數(shù)據(jù)分析（如何做數(shù)據(jù)分析）

發(fā)布時間：2023-03-16 21:11:37 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1627 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于怎么樣做數(shù)據(jù)分析的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、如何做數(shù)據(jù)分析
2、如何進行有效地數(shù)據(jù)分析工作？
3、如何做好數(shù)據(jù)分析
4、怎樣對數(shù)據(jù)進行分析—數(shù)據(jù)分析的六大步驟

怎么樣做數(shù)據(jù)分析（如何做數(shù)據(jù)分析）

一、如何做數(shù)據(jù)分析

做數(shù)據(jù)分析步驟如下：

1.明確目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若干的點，清晰明了，即分析的目的，用戶什么樣的，如何具體開展數(shù)據(jù)分析，需要從哪幾個角度進行分析，采用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

2.數(shù)據(jù)收集

根據(jù)目的和需求，對數(shù)據(jù)分析的整體流程梳理，找到自己的數(shù)據(jù)源，進行數(shù)據(jù)分析，一般數(shù)據(jù)來源于四種方式：數(shù)據(jù)庫、第三方數(shù)據(jù)統(tǒng)計工具、專業(yè)的調(diào)研機構(gòu)的統(tǒng)計年鑒或報告、市場調(diào)查。

對于數(shù)據(jù)的收集需要預先做埋點，在發(fā)布前一定要經(jīng)過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本發(fā)布出去而數(shù)據(jù)采集出了問題，就獲取不到所需要的數(shù)據(jù)，影響分析。

3.數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)收集就會有各種各樣的數(shù)據(jù)，有些是有效的有些是無用的，這時候就要根據(jù)目的，對數(shù)據(jù)進行處理，處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)計算等處理方法，將各種原始數(shù)據(jù)加工成為產(chǎn)品經(jīng)理需要的直觀的可看數(shù)據(jù)。

4.數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)處理好之后，就要進行數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析是用適當?shù)姆治龇椒肮ぞ?，對處理過的數(shù)據(jù)進行分析，提取有價值的信息，形成有效結(jié)論的過程。

常用的數(shù)據(jù)分析工具，掌握Excel的數(shù)據(jù)透視表，就能解決大多數(shù)的問題。需要的話，可以再有針對性的學習SPSS、SAS等。

數(shù)據(jù)挖掘是一種高級的數(shù)據(jù)分析方法，你需要掌握數(shù)據(jù)挖掘基礎理論，數(shù)據(jù)庫操作Phython，R語言， Java 等編程語言的使用以及高級的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。要側(cè)重解決四類數(shù)據(jù)分析問題：分類、聚類、關(guān)聯(lián)和預測，重點在尋找模式與規(guī)律。

5.數(shù)據(jù)展現(xiàn)

一般情況下，數(shù)據(jù)是通過表格和圖形的方式來呈現(xiàn)的。常用的數(shù)據(jù)圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

6.報告撰寫

撰寫報告一定要圖文結(jié)合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結(jié)構(gòu)清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內(nèi)容；圖文并茂，可以令數(shù)據(jù)更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助于閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結(jié)論，從而產(chǎn)生思考。

好的數(shù)據(jù)分析報告需要有明確的結(jié)論、建議或解決方案。關(guān)于如何做好數(shù)據(jù)分析的更多問題，可以到一家專業(yè)的機構(gòu)看看，例如CDA數(shù)據(jù)認證中心就不錯。CDA行業(yè)標準由國際范圍數(shù)據(jù)領域的行業(yè)專家、學者及知名企業(yè)共同制定并每年修訂更新，確保了標準的公立性、權(quán)威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。

二、如何進行有效地數(shù)據(jù)分析工作？

1、簡單趨勢

通過實時訪問趨勢了解供應商及時交貨情況。如產(chǎn)品類型，供應商區(qū)域(交通因子)，采購額，采購額對供應商占比。

2、多維分解

根據(jù)分析需要，從多維度對指標進行分解。例如產(chǎn)品采購金額、供應商規(guī)模(需量化)、產(chǎn)品復雜程度等等維度。

3、轉(zhuǎn)化漏斗

按照已知的轉(zhuǎn)化路徑，借助漏斗模型分析總體和每一步的轉(zhuǎn)化情況。常見的轉(zhuǎn)化情境有不同供應商及時交貨率趨勢等。

4、用戶分群

在精細化分析中，常常需要對有某個特定行為的供應商群組進行分析和比對;數(shù)據(jù)分析需要將多維度和多指標作為分群條件，有針對性地優(yōu)化供應鏈，提升供應鏈穩(wěn)定性。

5、細查路徑

數(shù)據(jù)分析可以觀察供應商的行為軌跡，探索供應商與本公司的交互過程;進而從中發(fā)現(xiàn)問題、激發(fā)靈感亦或驗證假設。

6、留存分析

留存分析是探索用戶行為與回訪之間的關(guān)聯(lián)。一般我們講的留存率，是指“新新供應商”在一段時間內(nèi)“重復行為”的比例。通過分析不同供應商群組的留存差異、使用過不同功能供應商的留存差異來找到供應鏈的優(yōu)化點。

三、如何做好數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關(guān)分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎么做，才能得出洞見。

01）分類分析

比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發(fā)現(xiàn)某個部門流失率特別高，那么就可以去分析。

02）矩陣分析

比如公司有價值觀和能力的考核，那么可以把考核結(jié)果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各占多少比例，從而發(fā)現(xiàn)公司的人才健康度。

03）漏斗分析

比如記錄招聘數(shù)據(jù)，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數(shù)據(jù)中，可以看到哪個環(huán)節(jié)還可以優(yōu)化。

04）相關(guān)分析

比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那么可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關(guān)性分析，找到最能夠挽留員工的關(guān)鍵因素。

05）邏輯樹分析

比如近期發(fā)現(xiàn)員工的滿意度有所降低，那么就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業(yè)發(fā)展、工作氛圍有關(guān)，然后薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素里面的變化因素，從而得出洞見。

06）趨勢分析

比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析

比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產(chǎn)生業(yè)績、到業(yè)績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩(wěn)定。

四、怎樣對數(shù)據(jù)進行分析—數(shù)據(jù)分析的六大步驟

時下的大數(shù)據(jù)時代與人工智能熱潮，相信很多人都會對數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生很多的興趣，其實數(shù)據(jù)分析師是Datician的一種，指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)收集，整理，分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。

很多人學習過數(shù)據(jù)分析的知識，但是當真正接觸到項目的時候卻不知道怎樣去分析了，導致這樣的原因主要是沒有屬于自己的分析框架，沒有一個合理的分析步驟。那么數(shù)據(jù)分析的步驟是什么呢？比較讓大眾認可的數(shù)據(jù)分析步驟分為

六大步驟。只有我們有合理的分析框架時，面對一個數(shù)據(jù)分析的項目就不會無從下手了。

無論做什么事情，首先我們做的時明確目的，數(shù)據(jù)分析也不例外。在我們進行一個數(shù)據(jù)分析的項目時，首先我們要思考一下為什么要進展這個項目，進行數(shù)據(jù)分析要解決什么問題，只有明確數(shù)據(jù)分析的目的，才不會走錯方向，否則得到的數(shù)據(jù)就沒有什么指導意義。

明確好數(shù)據(jù)分析目的，梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干不同的分析要點，即如何具體開展數(shù)據(jù)分析，需要從那幾個角度進行分析，采用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯化，確定分析對象、分析方法、分析周期及預算，保證數(shù)據(jù)分析的結(jié)果符合此次分析的目的。

數(shù)據(jù)收集的按照確定的數(shù)據(jù)分析框架，收集相關(guān)數(shù)據(jù)的過程，它為數(shù)據(jù)分析提供了素材和依據(jù)。常見的數(shù)據(jù)收集方式主要有以下幾種

一般地我們收集過來的數(shù)據(jù)都是雜亂無章的，沒有什么規(guī)律可言的，所以就需要對采集到的數(shù)據(jù)進行加工處理，形成合適的數(shù)據(jù)樣式，保證數(shù)據(jù)的一致性和有效性。一般在工作中數(shù)據(jù)處理會占用我們大部分的時間

數(shù)據(jù)處理的基本目的是從大量的，雜亂無章的數(shù)據(jù)中抽取到對接下來數(shù)據(jù)分析有用的數(shù)據(jù)形式。常見的數(shù)據(jù)處理方式有數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分組、數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)抽取等，使用的工具有 Excel、SQL、Python、R 語言等。

對數(shù)據(jù)整理完畢之后，就需要對數(shù)據(jù)進行綜合的分析。數(shù)據(jù)分析方式主要是使用適當?shù)姆治龇椒ê凸ぞ?，對收集來的?shù)據(jù)進行分析，提取有價值的信息，形成有效結(jié)論的過程。

在確定數(shù)據(jù)分析思路的階段，就需要對公司業(yè)務、產(chǎn)品和分析工具、模型等都有一定的了解，這樣才能更好地駕馭數(shù)據(jù)，從容地進行分析和研究，常見的分析工具有 SPSS、SAS、Python、R語言等，分析模型有回歸、分類、聚類、關(guān)聯(lián)、預測等。其實數(shù)據(jù)分析的重點不是采用什么分析工具和模型而是找到合適的分析工具和模型，從中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中含有的規(guī)律。

通過對數(shù)據(jù)的收集、整理、分析之后，隱藏的數(shù)據(jù)內(nèi)部的關(guān)系和規(guī)律就會逐漸浮現(xiàn)出來，那么通過什么方式展現(xiàn)出這些關(guān)系和規(guī)律，才能讓別人一目了然。一般情況下，是通過表格和圖形的方式來呈現(xiàn)出來。多數(shù)情況下，人們通常愿意接受圖形這樣數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式，因為它能更加有效、直觀地傳遞出數(shù)據(jù)所要表達的觀點。

常用數(shù)據(jù)圖表有餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖、矩陣圖等圖形，在使用圖形展現(xiàn)的情況下需要注意一下幾點：

當分析出來最終的結(jié)果之后，我們是知道這部分數(shù)據(jù)展現(xiàn)出來的意義，適用的場景。但是如果想讓更多人了解你分析出來的東西，讓你的分析成果為眾人所熟知，這時就需要一份完美的PPT報告，一個邏輯合理的故事。這樣的分析結(jié)果才是最完美的。

一份好的數(shù)據(jù)分析報告，首先需要有一個好的分析框架，并且圖文并茂，層次清晰，能夠讓閱讀者一目了然。結(jié)構(gòu)清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內(nèi)容；圖文并茂，可以令數(shù)據(jù)更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助于閱讀者更形象，直觀地看清楚問題和結(jié)論，從而產(chǎn)生思考。

數(shù)據(jù)分析的四大誤區(qū)

1、分析目的不明確，不能為了分析而分析 。只有明確目的才能更好的分析

2、缺乏對行業(yè)、公司業(yè)務的認知，分析結(jié)果偏離實際 。數(shù)據(jù)必須和業(yè)務結(jié)合才有意義，清楚所在行業(yè)的整體結(jié)構(gòu)，對行業(yè)的上游和下游的經(jīng)營情況有大致的了解，在根據(jù)業(yè)務當前的需要，制定發(fā)展計劃，歸類出需要整理的數(shù)據(jù)，同時，熟悉業(yè)務才能看到數(shù)據(jù)背后隱藏的信息。

3、為了方法而方法，為了工具而工具 。只要能解決問題的方法和工具就是好的方法和工具

4、數(shù)據(jù)本身是客觀的，但被解讀出來的數(shù)據(jù)是主觀的 。同樣的數(shù)據(jù)由不同的人分析很可能得出完全相反的結(jié)論，所以一定不能提前帶著觀點去分析

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