数据分析的流程
1.明确分析的目的
只有弄清分析的目的是什么?才能准确定位分析因子,提出有价值的问题,提供清晰的思路。
2.数据收集
对收集到的原始数据进行数据加工,主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。
3.数据预处理
通过探索式缝隙检验假设的形式,在数据之中发现新的特征,对整个数据集有个全面的认识,以便后续选择何种分析策略。
4.数据分析
数据整理完后,需要对数据进行综合分析和相关分析,需要对产品、业务、技术等有足够的了解,常常用到分类、聚类等数据挖掘算法,excel是最简单的数据分析工具,专业数据分析工具有Python、Finbi等。
5.数据表现
借助可视化数据,能有效直观地表述想要呈现的信息、观点和建议,比如金字塔、矩阵图、漏斗图、帕累托图等,同时也能用报告形式与他人交流。
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