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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(shí)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(duì)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(jìn)行有效地?cái)?shù)據(jù)分析工作？
3、如何做好數(shù)據(jù)分析
4、怎樣對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(diǎn)，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(gè)角度進(jìn)行分析，采用哪些分析指標(biāo)（各類分析指標(biāo)需合理搭配使用）。同時(shí)，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(duì)數(shù)據(jù)分析的整體流程梳理，找到自己的數(shù)據(jù)源，進(jìn)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(jì)工具、專業(yè)的調(diào)研機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)年鑒或報(bào)告、市場(chǎng)調(diào)查。

對(duì)于數(shù)據(jù)的收集需要預(yù)先做埋點(diǎn)，在發(fā)布前一定要經(jīng)過謹(jǐn)慎的校驗(yàn)和測(cè)試，因?yàn)橐坏┌姹景l(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(huì)有各種各樣的數(shù)據(jù)，有些是有效的有些是無用的，這時(shí)候就要根據(jù)目的，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(jì)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(jìn)行數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析是用適當(dāng)?shù)姆治龇椒肮ぞ撸瑢?duì)處理過的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有價(jià)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(duì)性的學(xué)習(xí)SPSS、SAS等。

數(shù)據(jù)挖掘是一種高級(jí)的數(shù)據(jù)分析方法，你需要掌握數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)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(jí)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(yù)測(cè)，重點(diǎn)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(diǎn)圖、雷達(dá)圖等。進(jìn)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(bào)告撰寫

撰寫報(bào)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(bào)告內(nèi)容；圖文并茂，可以令數(shù)據(jù)更加生動(dòng)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(bào)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(jī)構(gòu)看看，例如CDA數(shù)據(jù)認(rèn)證中心就不錯(cuò)。CDA行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)由國際范圍數(shù)據(jù)領(lǐng)域的行業(yè)專家、學(xué)者及知名企業(yè)共同制定并每年修訂更新，確保了標(biāo)準(zhǔn)的公立性、權(quán)威性、前沿性。通過CDA認(rèn)證考試者可獲得CDA中英文認(rèn)證證書。

二、如何進(jìn)行有效地?cái)?shù)據(jù)分析工作？

1、簡(jiǎn)單趨勢(shì)

通過實(shí)時(shí)訪問趨勢(shì)了解供應(yīng)商及時(shí)交貨情況。如產(chǎn)品類型，供應(yīng)商區(qū)域(交通因子)，采購額，采購額對(duì)供應(yīng)商占比。

2、多維分解

根據(jù)分析需要，從多維度對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分解。例如產(chǎn)品采購金額、供應(yīng)商規(guī)模(需量化)、產(chǎn)品復(fù)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(yīng)商及時(shí)交貨率趨勢(shì)等。

4、用戶分群

在精細(xì)化分析中，常常需要對(duì)有某個(gè)特定行為的供應(yīng)商群組進(jìn)行分析和比對(duì);數(shù)據(jù)分析需要將多維度和多指標(biāo)作為分群條件，有針對(duì)性地優(yōu)化供應(yīng)鏈，提升供應(yīng)鏈穩(wěn)定性。

5、細(xì)查路徑

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

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(yīng)商”在一段時(shí)間內(nèi)“重復(fù)行為”的比例。通過分析不同供應(yīng)商群組的留存差異、使用過不同功能供應(yīng)商的留存差異來找到供應(yīng)鏈的優(yōu)化點(diǎn)。

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(shì)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(jí)、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發(fā)現(xiàn)某個(gè)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(jià)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(qiáng)價(jià)值匹配的員工、能力強(qiáng)價(jià)值不匹配的員工、能力弱價(jià)值匹配的員工、能力弱價(jià)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(jiǎn)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(gè)完整的招聘漏斗，從數(shù)據(jù)中，可以看到哪個(gè)環(huán)節(jié)還可以優(yōu)化。

04）相關(guān)分析

比如公司各個(gè)分店的人才流失率差異較大，那么可以把各個(gè)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(jìn)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(jìn)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(jiǎng)金，這樣層層拆解，找出滿意度各個(gè)影響因素里面的變化因素，從而得出洞見。

06）趨勢(shì)分析

比如人才流失率過去12個(gè)月的變化趨勢(shì)。

07）行為軌跡分析

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

四、怎樣對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析—數(shù)據(jù)分析的六大步驟

時(shí)下的大數(shù)據(jù)時(shí)代與人工智能熱潮，相信很多人都會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生很多的興趣，其實(shí)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(píng)估和預(yù)測(cè)的專業(yè)人員。

很多人學(xué)習(xí)過數(shù)據(jù)分析的知識(shí)，但是當(dāng)真正接觸到項(xiàng)目的時(shí)候卻不知道怎樣去分析了，導(dǎo)致這樣的原因主要是沒有屬于自己的分析框架，沒有一個(gè)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(rèn)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(shí)，面對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析的項(xiàng)目就不會(huì)無從下手了。

無論做什么事情，首先我們做的時(shí)明確目的，數(shù)據(jù)分析也不例外。在我們進(jìn)行一個(gè)數(shù)據(jù)分析的項(xiàng)目時(shí)，首先我們要思考一下為什么要進(jìn)展這個(gè)項(xiàng)目，進(jìn)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(huì)走錯(cuò)方向，否則得到的數(shù)據(jù)就沒有什么指導(dǎo)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(diǎn)，即如何具體開展數(shù)據(jù)分析，需要從那幾個(gè)角度進(jìn)行分析，采用哪些分析指標(biāo)（各類分析指標(biāo)需合理搭配使用）。同時(shí)，確保分析框架的體系化和邏輯化，確定分析對(duì)象、分析方法、分析周期及預(yù)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(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)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(huì)占用我們大部分的時(shí)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(duì)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(duì)數(shù)據(jù)整理完畢之后，就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合的分析。數(shù)據(jù)分析方式主要是使用適當(dāng)?shù)姆治龇椒ê凸ぞ撸瑢?duì)收集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有價(jià)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(duì)公司業(yè)務(wù)、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(jìn)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(yù)測(cè) 等。其實(shí)數(shù)據(jù)分析的重點(diǎn)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(duì)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(huì)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?yàn)樗芨佑行?、直觀地傳遞出數(shù)據(jù)所要表達(dá)的觀點(diǎn)。

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(diǎn)圖、雷達(dá)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(diǎn)：

當(dāng)分析出來最終的結(jié)果之后，我們是知道這部分?jǐn)?shù)據(jù)展現(xiàn)出來的意義，適用的場(chǎng)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(shí)就需要一份完美的PPT報(bào)告，一個(gè)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(bào)告，首先需要有一個(gè)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(bào)告內(nèi)容；圖文并茂，可以令數(shù)據(jù)更加生動(dòng)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(duì)行業(yè)、公司業(yè)務(wù)的認(rèn)知，分析結(jié)果偏離實(shí)際 。數(shù)據(jù)必須和業(yè)務(wù)結(jié)合才有意義，清楚所在行業(yè)的整體結(jié)構(gòu)，對(duì)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(wù)當(dāng)前的需要，制定發(fā)展計(jì)劃，歸類出需要整理的數(shù)據(jù)，同時(shí)，熟悉業(yè)務(wù)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(diǎn)去分析

以上就是關(guān)于怎么樣做數(shù)據(jù)分析相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。