数据分析的流程

     当进行数据分析时，需要从业务角度切入，将整个业务条线的流程进行梳理。要熟悉：客户如何来，客户流如何去，需要什么功能来引导客户，如何维护管理客户，如何促进成交等等流程。仅通过寻找业务过程中的重要节点，就可以精确地发现业务中可能存在的问题，从而有针对性地解决问题，并提出促进业务增长的方案。要知道，成长是企业的命脉，从这里来看，梳理业务流程，说是数据分析的基石，一点也不过分。下面就由小编为您带来数据分析的流程的相关介绍。

明略数据

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一、数据分析价值

了解现状、发现问题、寻找原因、预测未来、决策赋能（层层递进的关系）

数据分析可以让业务更清晰、让决策更高效

二、数据分析发现路线

商业分析:数据分析师——商业分析师——业务负责人

数据挖掘：数据分析师——数据挖掘工程师/机器学习——数据科学家

数据分析组织架构

三、数据分析能力匹配

商业数据分析师 业务知识、沟通能力、分析思路、分析工具、SQL、PPT演讲能力、业务推动能力

数据挖掘工程师 算法、python、R、C++、hadoop等

数据分析

四、数据分析流程

需求分析——数据收集——数据清洗——数据分析——数据展现——报告撰写——反馈与评价

1、需求分析

2、数据收集:数据是一切分析的基础

字段收集：确认数据来源系统（本地文件excel,csv、数据库sql）

3、数据清洗:不准确的数据分析出的结果毫无价值意义！

数据常见问题:数据残缺（空数据）、数据错误、数据重复

解决办法:过滤法、插值法（数据量较少时使用，采用平均值、众数、中位数、根据业务情况定）

4、数据分析（方法）:通过一系列的数据分析方法从数据得到可以回答需求的答案

5、数据展现:

可视化展现（字不如表，表不如图）

图表字典

6、报告撰写:如何做出一份合格的数据分析报告

五、数据分析流程对应工具