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什么是数据分析
数据分析是指用适当的统计分析办法对收集来的大量数据进行剖析，提取有用信息和造成论断而对数据加以具体钻研和概括总结的过程。这一过程也是品质管理体系的反对过程。在实用中，数据分析可帮忙人们作出判断，以便采取适当口头。
数据分析的流程：（一）明确目标和思路
首先明确数据分析的目标，梳理剖析思路，并搭建整体剖析框架，把剖析目标合成，化为若干的点，清晰明了，即剖析的目标，用户什么样的，如何具体发展数据分析，须要从哪几个角度进行剖析，采纳哪些剖析指标（各类剖析指标需正当搭配应用）。同时，确保剖析框架的体系化和逻辑性。
数据分析的流程：（二）数据收集
依据数据分析的目标和需要，对数据分析的整体流程梳理，找到本人的数据源，进行数据分析，个别数据来源于四种形式：数据库、第三方数据统计工具、业余的调研机构的统计年鉴或报告（如艾瑞资讯）、市场考察。
对于数据的收集须要事后做埋点，在公布前肯定要通过审慎的校验和测试，因为一旦版本公布进来而数据采集出了问题，就获取不到所须要的数据，影响剖析。
数据分析的流程：（三）数据处理
数据收集就会有各种各样的数据，有些是无效的有些是无用的，这时候咱们就要依据目标，对数据进行解决，解决次要包含数据荡涤、数据转化、数据提取、数据计算等解决办法，将各种原始数据加工成为产品经理须要的直观的可看数据。
数据分析的流程：（四）数据分析
数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对解决过的数据进行剖析，提取有价值的信息，造成无效论断的过程。
罕用的数据分析工具，把握 Excel 的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，能够再有针对性的学习 SPSS、SAS 等。
数据挖掘是一种高级的数据分析办法，你须要把握数据挖掘基础理论，数据库操作 Phython，R 语言，Java 等编程语言的应用以及高级的数据可视化技术。要偏重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与法则。
数据分析的流程：（五）数据展示
个别状况下，数据是通过表格和图形的形式来出现的。罕用的数据图表包含饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整顿变成咱们须要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
个别能用图阐明问题的就不必表格，能用表阐明问题的就不必文字。
数据分析的流程：（六）报告撰写
撰写报告肯定要图文联合，清晰明了，框架肯定要分明，可能让阅读者读懂才行。构造清晰、主次明显能够使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，能够令数据更加生动活泼，进步视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和论断，从而产生思考。
好的数据分析报告须要有明确的论断、倡议或解决方案。
数据分析的流程：（七）数据分析的四大误区
1. 目标不明确，为了做而作，导致剖析成果不明确；
2. 对与行业、公司业务还有其余思考因素认知不分明，剖析后果偏离理论。数据必须要联合企业业务和行业性质才有意义。摸清楚所在产业链的整个构造，对行业的上游和上游的经营状况有大抵的理解，再依据业务以后的须要，制订倒退打算，归类出须要整顿的数据。同时，熟悉业务能力看到数据背地暗藏的信息；
3. 为了办法而办法，为了工具而工具，只有能解决问题的办法和工具就是好的办法和工具；
4. 数据自身是主观的，但被解读进去的数据是主观的。同样的数据由不同的人剖析很可能得出齐全相同的论断，所以肯定不能提前带着观点去剖析。
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