数据分析学习流程-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析学习流程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析学习流程的解答，让我们一起看看吧。

1. bi数据分析师每日的工作流程？
2. 如何做数据分析？

bi数据分析师每日的工作流程？

1、明确需求。明确需求是数据分析的第一个步骤，一般刚入门的分析是以被动分析为主，也就是他人发现问题，你来进行数据分析，所以要清晰的勾绘需求内容，让输出结果与需求的契合度更高。

2、确定思路。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。

3、处理数据。当拿到数据时，数据不能满足直接用来分析，所以需要将收集到的杂乱无章的数据，快速、准确加工成适合数据分析的样式。

4、分析数据。分析数据是分析流程重中之重的工作，可谓是“抽丝剥茧”，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。

5、展示数据。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。

6、撰写报告。撰写报告是指以文档形式输出分析结果，其内容是通过数据全方位的科学分析来展现运营情况，能够为决策者提供强有力的决策依据，从而降低运营风险，提高盈利。分析报告就是第1步~第5步工作的总结，以文档的形式展现“推理”的过程，并说明最终的结论。

7、效果反馈所谓效果反馈就是选择恰当且代表性的指标，及时监控报告中提出的策略执行进度、执行效果。

如何做数据分析？

做数据分析方法如下

1.明确目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，***用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告（如艾瑞资讯）、市场调查。

对于数据的收集需要预先做埋点，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据***集出了问题，就获取不到所需要的数据，影响分析。

3.数据处理

数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。

4.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，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

常用的数据分析工具，掌握Excel的数据***表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， J***a 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

到此，以上就是小编对于数据分析学习流程的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析学习流程的2点解答对大家有用。