数据分析四个步骤是什么-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析四个步骤是什么的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析四个步骤是什么的解答，让我们一起看看吧。

1. 如果要学习数据分析，要首先掌握哪些理论知识？
2. 微信公众号怎么进行数据分析？

如果要学习数据分析，要首先掌握哪些理论知识？

你好，作为一名数据分析的从业者，我来说说我的看法。

数据分析是目前比较火的学习方向，很多人都有学习数据分析的想法，但由于数据分析需要大量的理论知识学习，也给很多想学习数据分析的人设了一道障碍。数据分析的理论知识可以从两个方面进行学习。

第一个，基础数据分析的理论知识。主要包括高数，概率论，统计学等知识。我们进行数据分析之前会有一些常规的数据分析处理工作。例如探索性数据分析，抽样分析， 分组分析，相关系数分析，还有一些特征选择，统计量的计算等等。这些基本的数据分析大多数是依靠统计学，概率学等基础知识为依靠的，同时这些知识点也为了第二个进阶阶段学习做基础支撑的。

第二个，进阶数据分析理论知识。主要包括了，高数，线代，矩阵，最优化理论等等。因为数据分析后半部分我们需要对数据进行建模，需要用到一些算法的知识。一些基础理论包括梯度下降法，牛顿法，矩阵分解，降维，和一些算法包括决策树，贝叶斯理论，svm，聚类等等知识点。这些理论知识点学习有一定难度，算是数据分析进阶部分，更有偏向数据挖掘的知识点。

希望我的回答能对你有所帮助，你也可以关注我，我们一起讨论数据分析知识。

我是@IT人渝村阿泽 专注分享IT知识和求职。

数据分析流程包括数据清洗、数据处理、数据分析、数据可视化、数据报告。这些最基本必须要掌握。

还需要了解和熟知各种数据分析方法，能够灵活应用数据分析工具完成数据统计与分析。

想未来就业更有前景的，还可以多学一些数据挖掘、大数据分析与应用的知识和技能。已经进入数据时代，掌握数据分析技能是一种基础本领，了解大数据也很有必要。

综上，数据***集和数据分析的基本方法、数据处理方法、数据可视化；数据挖掘、大数据处理、大数据统计与展示都是需要了解的。

数据分析师需要的技能大致有这些：excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。

总结归纳了我们的高赞回答，整理了四个方面：

1 个数据分析的基本思路+10 个必备网站+14 本必看书籍+3 个数据分析工具

我司数据分析大佬整理了 3 个段位 14 本书，从入门到精通，供大家挑选。

一：1 个数据分析的基本思路

数据分析时我们必须思考：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，我们可以学习到什么？又可以指导我们做什么？

面对海量的数据，在进行数据分析时不知道从如何准备、如何开展，如何得出结论。

下面就为大家介绍做数据分析时 1 个经典的五步走思路：

• 第一步，要先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。
• 第二步，需要制定分析***，如何对场景拆分，如何推断。
• 第三步，从分析***中拆分出需要的数据，真正落地分析本身。
• 第四步，从数据结果中，判断提炼出商务洞察。
• 第五步，根据数据结果洞察，最终产出商业决策。

举个例子：
某国内互联网金融理财类网站，市场部在百度和 hao123 上都有持续的广告投放，吸引网页端流量。最近内部同事建议尝试投放神马移动搜索渠道获取流量；另外也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。

在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？ 我们按照上面商业数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。

第一步：挖掘业务含义。

首先要了解市场部想优化什么，并以此为北极星指标去衡量。对于渠道效果评估，重要的是业务转化：对 P2P 类网站来说，是否发起 “投资理财” 要远重要于 “访问用户数量” 。所以无论是神马移动搜索还是金山渠道，重点在于如何通过数据手段衡量转化效果；也可以进一步根据转化效果，优化不同渠道的运营策略。

第二步，制定分析***。

以 “投资理财” 为核心转化点，分配一定的预算进行流量测试，观察对比注册数量及最终转化的效果。记下俩可以持续关注这些人重复购买理财产品的次数，进一步判断渠道质量。

第三步，拆分查询数据。

既然分析***中需要比对渠道流量，那么我们需要各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单等类型数据，进行深入的分析和落地。

第四步，提炼业务洞察。

根据数据结果，比对神马移动搜索和金山网络联盟投放后的效果，根据流量和转化两个核心KPI，观察结果并推测业务含义。如果神马移动搜索效果不好，可以思考是否产品适合移动端的客户群体；或者仔细观察落地页表现是否有可以优化的内容等，需找出业务洞察。

第五步，产出商业决策。

根据数据洞察，指引渠道的决策制定。比如停止神马渠道的投放，继续跟进金山网络联盟进行评估；或优化移动端落地页，更改用户运营策略等等。

微信公众号怎么进行数据分析？

一：基础用户数据分析：打开微信公众号，进入统计--用户分析--用户增长，阅览用户每日增长情况；进入用户属性，了解用户性别、年龄段、区域等数据，依此来分析用户人群；

二、基础图文数据分析：进入图文分析，可查看图文送达人数、阅读数、分享转发数及二次传播数等详情数据，了解图文传播情况，依此分析用户喜好；

三、菜单数据分析：可查看菜单点击次数和人数，依此来调整菜单栏的设置；

四、消息管理及消息分析：回复粉丝后台留言及查看粉丝互动数据，依此来判断粉丝互动情况；

一般判断一个账号数据是否真实，我会看他以往发送图文质量，包括发送频次、内容质量、阅读数、留言评论数，一般现在的图文打开率在5%-12%之间，好一点的可以达到15%-18%，所以一般据此可以反馈他的粉丝数取个平均值。

首先需要明确对微信公众号进行数据分析的目的是什么？

阿拆在这里以创作高阅读量的文章作为目的。

前期工作

公众号长期发文，文章基数大。

通过微信公众号插件一键导出微信公众号后台excel数据。

S初级分析

①通过excel将文章的阅读量降序排序。

②选择排序中阅读量最高的几篇文章，以其作为参考进行创作。

SS中级分析

①通过excel将文章的阅读量降序排序。

②分析高阅读量文章的打开率与分享率。

③打开率高的说明文章标题受用户欢迎，主要参考其标题。

④分享率高的说明文章内容、选题受用户欢迎，主要参考其内容、选题。

SSS高级分析

①将数据导入SPSS

②对打开率与分享率做Kmeans聚类分析，聚类数选择4，将文章分为“高打开率、高分享率”“高打开率、低分享率”“低打开率、高分享率”“低打开率、低分享率”四类。

③将分类后的数据导回excel

④插入数据***表，对四个类型的文章进行针对性的分析与参考。

注：上述操作基于粉丝基数变化不大的情况，且分析的文章对象为同一位置的文章

互联网拆解：系统化思考，可视化表达，知识从此不复杂。

菜单分析有三个运营指标，就是菜单点击次数、菜单点击人数以及人均点击次数，针对这三项数据我们也是可以通过时间段来查看的，7天、15天、30天或任意某个时间段的菜单点击情况都是可以看到的。

菜单是粉丝可以与公众号互动的一种方式，作为运营者可以通过菜单数据来了解用户的喜好以及对公众号的满意成都，点击次数越多说明越多人使用，说明使用人群月广泛，人均点击次数越大说明用户越活跃，所以如果运营者希望与用户多沟通、多互动，那么在制作菜单的时候就要注意菜单文案的写法了，尽可能的去吸引用户点击菜单，比如在用户点击菜单后可以设置有趣的彩蛋，这样就很容易吸引用户有点击的欲望了。所以菜单数据分析可以帮助我们更好的了解用户的喜好，在做微信公众号数据分析的时候不要遗漏了它哈。

接下来我们看看消息分析，在消息分析中又分成了两部分，一部分是消息分析，另一部分是消息关键词，在消息分析中我们可以选择小时报、日报、周报以及月报等时间维度，查看消息发送人数、消息发送次数以及人均发送次数等相关数据。同时也可以通过时间查看具体某个时间段的数据。

现在一般都是利用工具做数据分析啦，我平时都是利用例如拓途数据这类工具，搜索一些同类公众号，查看里面的阅读数和粉丝数，判断粉丝的高低，然后再用里面的读赞数监控功能，判断里面是否存在刷量的情况，然后再对比下自己的优势和不足。

数据分析和做菜一样，原始数据像一堆食材摆在那里，想要做出自己想要的“菜”，就得自己进行加工才行。这里面有三点比较重要：关联、可视化、分析维度。

1 | 关联

先要制作好的数据分析报表，首先需要了解各个数据反映的是你的哪个运营动作，这样才能进行优化。

这便需要你拆分一些数据，另外再组合一些数据。数据拆分、关联、聚合的水平，直接决定了你精细化运营的程度。

2 | 可视化

可视化呈现是数据分析很重要的一部分内容。一堆数字放在那里，和一张可视化处理后的图表放在那里，效果是完全不一样的，图表能让你感知到以前根本感知不到的信息。

可视化图表，一些在线的工具可以直接分析并且呈现精确数据，我自己用的是拓途数据 一个在线的可视化分析工具。

3 | 分析维度

单独一个数据摆在那里，是没有任何意义的，意义是从相互比较中产生的。你只有通过跟之前的数据进行比较，才知道现在的数据处于什么位置，合不合理.

因此数据分析要从每个时间段各个维度来看：短期数据看表现，中期数据看波动，长期数据看周期。

到此，以上就是小编对于数据分析四个步骤是什么的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析四个步骤是什么的2点解答对大家有用。