數據分析四個步驟是什么

      每年有數以萬計的大學畢業生，大多數面臨著就業選擇；有些工作發展不順利的，也愿意改行。人生路拐彎向何處？與之相比，互聯網已從信息時代，經過交易時代，發展到數據時代，在大數據時代的十字路口，數據科學不斷發展，但是數據人才缺口巨大。因此，從事數據工作成了每個人重要生活選擇之一。接下來就由小編為您介紹數據分析四個步驟是什么。

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數據分析四個步驟是什么

一、明確分析思路與目的

一定是有某種商業目的的數據分析。可以是跟蹤一項新產品上線后的用戶使用情況；也可以是觀察用戶在某一段時間的留置情況，或者是運行一種優惠券是否有效。有一定的目的，要確定應該從哪些角度進行分析。再找出說明目的的指標。

例如，要驗證最近的一批優惠券是否有效。從優惠券的領取情況和使用優惠券進行分析，優惠券領取率的指標可以細化為領取率；使用情況可細化為：使用率、客單價等。

二、收集數據

這次數據分析的核心指標確定之后，就要對數據指標進行數據收集。一些企業的數據準備很充足，數據倉庫、數據集市等都早早建立起來。有的企業在數據分析方面比較落后，那就需要我們提前做大量的數據收集工作。例如用一些自己公司或者第三方的數據分析工具做埋點，獲取日志。或使用數據庫中已有的數據，如訂單數據、基本用戶信息等。

三、數據處理

抽取出數據后，將臟數據(清洗)剔除，并轉換數據。完成了最基本的數據匯總、聚合后，我們就可以得到更簡單的字段相對豐富的數據寬表。

四、分析數據

資料分析就是利用適當的分析方法和工具，對處理的數據進行分析，提取出有價值的信息，形成有效結論的過程。

普通企業需要觀察的數據大致可分為以下幾類：

商務數據：付費金額、付費用戶數量、付費客單價。

業務數據：新增用戶數，每日活、活、月活(AARRR模型)

產品數據：關鍵頁的PV,UV(漏斗模式)

使用者資料：使用者生命周期、使用者保留時間、住戶及單位價格、使用者類別(RFM模型…)

貨物資料：銷售商品，毛利分析…

由于數據的重要性日益突出，越來越多的企業意識到數據對企業運營的重要性。因此絕大多數企業都有專門的BI部門進行初步的數據加工、分析，以周報表的形式匯總給管理層作為日常數據和企業決策所需。

      當完成了探索性數據分析后，一定會得出一個結論，或者說一個結論，這樣我們就可以根據這個結論來進行操作，比如通過分析股票數據來獲得一個大的趨勢好的話，就可以選擇買進了，或者說類似于萬達這樣的大型商場來分析商品。但特定的操作可能需要使用機器學習或推理統計來實現，這與數據分析不同。以上就是小編為您介紹的數據分析四個步驟是什么。