在数据驱动的时代，无论你从事什么工作，掌握一定的数据分析能力，都能帮助你更好地了解世界，提高工作效率。

一个完整的数据分析过程主要分为以下六个步骤：明确分析目的、数据收集、数据处理、数据分析、数据可视化、结论和建议。

1.明确数据分析的目的。

在做任何事情之前，您需要了解这件事的目的是什么，数据分析也是如此。在进行数据分析之前，首先要明确我们为什么要进行数据分析？

常见的数据分析目标包括以下三种：

波动性解释：销售额突然下降，新用户保留率突然下降。这时候分析师往往需要解释波动的原因，分析的重点也比较多，主要是找出波动的原因。

数据恢复类型：类似于月度报告。季报称，在互联网世界中，一个应用功能推出一段时间后，数据分析师通常需要恢复该功能的性能，看看是否有问题。

主题探索类型：主题探索，如新用户流失、收益分析等。

二、数据收集。

分析目标明确后，即可根据目标获取所需数据，数据获取可分为三类。

（1)通过一些前端基于页面的数据采集工具获取数据采集工具，如观远BI；

（2)在产品设计过程中，需要的时候可以简单的提取数据。这种做法的前提是在产品规划阶段提前准备好未来的数据采集；

(3)如果前期没有埋没功能。当可视化采集工具无法获取数据时，请研发团队通过后台脚本或技术研发获取数据。

三、数据处理。

数据处理阶段的主要任务是数据清洗、数据补充和数据集成。

1.数据清洗。

找出数据中的异常值，比如处理用户连续多天的登录数据，如果一天的登录数远超正常值，需要分析当天是否有重大营销活动或错误数据采集​​。通过异常值，不仅可以发现数据收集方法的问题，而且可以通过异常值发现数据分析的目标。例如，信用卡欺诈的分析是通过搜索异常数据来完成的。

2.资料补充。

如何解决缺失数据，一是根据数据前后的相关性填写平均值，二是直接选择不用于数据分析的缺失记录。这两种方法各有优缺点，建议结合具体问题进行具体分析。

3.数据集成。

在收集数据时，不同类型的数据之间可能存在潜在的相关性。通过数据整合丰富数据维度，有利于发现更多有价值的信息。例如，用户注册数据与用户购买数据相关，可以通过用户的基本属性信息来判断用户购买的商品。

四、数据分析。

数据分析思路，也称为数据分析方法，必须以目的为导向，数据分析方法必须通过目的来选择。一般来说，有以下分析思路：

1.异常分析。

通过数据分析发现异常情况，找到解决异常问题的方法。

2.寻找关联。

关联也可以称为购物车分析。熟悉的沃尔玛尿布和啤酒盒是关联的最佳实践。通过分析不同产品或行为之间的关系，找出用户的习惯。

3.分类。分层的。

通过用户特征。用户行为对用户进行分类和分层，形成细粒度的操作。精准推荐业务，进一步提升运营效率和转化率。

4.预测

提升用户感知和使用体验，通过用户的历史行为预测用户未来可能的行为。

五、数据可视化。

数据分析的目的是通过数据清楚地了解用户、产品和当前的业务状况，从而有效地指导下一步业务决策的制定。

如何通过数据清楚地了解用户。产品和经营状况？无聊的数字无法让业务部门或外部客户直观地理解数据背后的含义。所谓图胜千言，我们需要把数据可视化。因此，BI工具在数据分析的道路上必不可少！国产BI工具观远BI大数据分析平台满足企业不同阶段的BI需求，功能覆盖数据分析全流程。

六、总结和建议。

数据分析报告实际上是对整个数据分析过程的总结和呈现。通过对数据进行全面、科学的分析，评估企业的经营质量，为决策者提供科学严谨的决策依据，降低经营风险，提高核心竞争力。

虽然可视化图形报告直观且易于理解，但它们很难生成。周报、月报、季报和年报令人头疼。观远BI一站式大数据分析平台，图表样式和排版方案丰富，可根据结果自动生成图形化智能分析报告，彻底解放业务人员的双手！

数据分析方法论必须服务于具体的工作实践，仅仅掌握方法论是不够的，还要通过实践不断改进和优化方法。只有当你真正做数据分析时，你才会发现自己的弱点，而且说得更直接一些更好。