果壳|数据分析到底是干嘛的？它到底能分析出些什么玩意儿？
数据分析是当今的热门行业之一 ， 任何行业中都能看到它的身影 。尤其是移动互联网兴起后 ， 这个行业变得更加重要起来 。 一是因为许多工作都离不开数据 ， 二是因为专职的数据分析岗位的薪资也十分可观 。那数据分析该怎么做呢？ 一般而言分成7个步骤： ①明确需求 → ②确定思路 → ③处理数据 → ④分析数据 → ⑤展示数据→ ⑥撰写报告 → ⑦效果反馈 。
【果壳|数据分析到底是干嘛的？它到底能分析出些什么玩意儿？】
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01.明确需求
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明确需求 ， 就是搞清楚你要干什么 。 初级数据分析以被动型为主 ， 即别人发现了问题 ， 你来分析数据 。 而中高阶数据分析则需要你主动沟通 ， 获取对方想得到的东西 。需求的核心内容主要有5个方面：分析目的、分析主体、分析口径、分析思路、完成时间 。 02. 确定思路
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这是分析的“灵魂”所在 。 需要从分析目的出发全面、深入拆解分析维度 ， 确定分析方法 ， 最终形成完整的分析框架 。没有分析思路怎么办？不知道如何下手怎么办？ 3个方法： ① 套用经典：常用 “套路”有AARRR分析、RFM分析、5W2H分析等 。② 指标体系：利用公司内部已形成的指标体系 ， 找到合适的切入角度 ， 如下面是某互联网公司的指标体系表：
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③ 总结提炼：通过学习公司历史分析报告 ， 请教同事 ， 不断运用总结 ， 提炼出自己的分析框架 。 03. 处理数据
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数据从哪来？ 来源可以分为内部及外部 ， 内部来源主要是现有的报表 ， 数据库 ， 而外部的主要可以通过网页爬虫、调查问卷、国家统计局等来获得 ， 无论从哪里获得要保证数据的统一、有效 。怎么处理？ 主要是4种操作： ① 数据收集：也就是从数据来源中收集、提取出分析的相关数据； ② 数据清洗：观察数据是否存在异常值、空值等 ， 若存在 ， 可剔除或用合理值代替 ， 常用的代替值是平均值、中位数、众数； ③ 数据计算：通过数学公式等用已有数据计算出自己需要的其他数值 ， 如：日均值、总销售额； ④ 数据转化：将数据转化成分类数据也就是离散型数据 ， 俗称“标签化” 。 04. 分析数据
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分析数据是重中之重的工作 ， 它是从分析目的出发 ， 按照分析思路 ， 运用适当的分析方法或分析模型 ， 使用分析工具 ， 对处理过的数据进行分析 ， 提取出有价值的信息 。如何开展具体的分析呢？ 可以将现有的分析方法、分析模型进行结合 ， 去对数据进行整合分析 。像基础的分析方法对比分析 ， 结构分析、分类分析等 ， 高级分析方法聚类分析、回归分析、决策树分析等 ， 分析模型AARRR分析 ， RFM分析 ， A/B测试等 。用什么工具？ 入门的话 ， 就是 Excel、SQL ， 进阶的话是 Python、R 。 05. 展示数据
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展示数据也称为“数据可视化” ， 是以简单、直观的方式传达出数据包含的信息 ， 增强数据的‘易读性’ ， 让阅读者轻而易举的就看出数据表达的内容 。俗话说的好“文不如表 ， 表不如图” ， 所以展示数据一般用图表进行展示 ， 常用图表有表格、柱状图、折线图、条形图、散点图、饼图 。这些图表是不是很熟悉？在 Excel、PPT是不是制作过？Excel、PPT是最基础、常用的图表展示工具 ， 当然 ， 也有专业的展示工具如Power BI、Tableau 。
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