數據分析怎麼做好

① 數據分析應該怎麼做

1.明確目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，並搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若乾的點，清晰明了，即分析的目的，用戶什麼樣的，如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標(各滲帆仿類分析指標需合理搭配使用)。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

2.數據收集

根據目的和需求，對數據分析的整體流程梳理，找到自己的數據源，進行數據分析，一般數據來源於四種方式：資料庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告(如艾瑞資訊)、市場調查。

3.數據處理

數據收集就會有各種各樣的數據，有些是有效的有些是無用的，這時候我們就要根據目的，對數據進行處理，處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。

4.數據分析

數據處理好之後，就要進行數據分析，數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息叢纖，形成有效結論的過程。

5.數據展現

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進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.報告撰寫

撰寫報告一定要圖文結合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容;圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地轎彎看清楚問題和結論，從而產生思考。

② 如何做好數據分析工作呢

搜狐博客
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凌雲
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日誌
2009-10-26
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如何做好數據分析
數據分析對於零售企業，可以從以下幾個方面進行分析：
顧客分析：主要是指對顧客群體的購買行為的分析。如：客戶細分（普通客戶、會員客戶、vip等），客戶忠誠度分析，客戶貢獻結構分析、客流分析等。
顧客采購相關性分析（即商品分組布局分析，又叫購物籃子分析）
根據對同一個單據同時出現兩個商品的頻率進行分析，來分析顧客采購的相關性，從而根據這些相關程度合理安排商品擺放位置和采購、庫存計劃，提高產品銷量，合理利用庫存。如：顧客采購a商品的同時一般同時相應地要采購b商品，這樣我們就將a商品和b商品盡可能的擺放在一起，在安排a商品采購的同時我們同時做好b商品的采購計劃。
會員卡分析：會員卡分析主要是對會員卡消費情況進行分析，從而更好的為會員進行服務，提高會員的忠誠度，進而保持、提高會員的消費額。
供應商分析
主要分析的主題有供應商的組成結構、送貨情況、結款情況，以及所供商品情況，如銷售貢獻、利潤貢獻等。通過分析，我們可能會發現有些供應商所提供的商品銷售一直不錯，它在某個時間段里的結款也非常穩定，而這個供應商的結算方式是代銷。比如：分析顯示出，這個供應商所供商品銷售風險較小，如果資金不緊張，可以考慮將他們改為購銷，從而降低成本。
庫存分析模型
庫存直接反映企業經營狀況和資金周轉效率，所以對庫存進行分析能夠有效控制庫存、降低經營風險、降低經營成本和提高經營效益。包括：庫存結構情況分析，庫存流動與庫存量比較分析，庫存與效益情況分析，合理庫存區間分析，當前庫存健康狀況，庫存損耗分析等。
數據挖掘專題－客戶關系管理
客戶聚類分析：根據客戶資料的集中程度由系統進行自動分群，分群後的每一組客戶均具備某些共同特徵可以據此擬定差異化營銷策略。
客戶行為分析：
客戶貢獻度分析
客戶忠誠度預測
購物行為分析
關聯規則分析
當然還有很多方面.

③ 數據統計分析方法，如何做好數據統計

數據分析是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息，集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律，並提供決策支持的一系列分析過程。數據統計分析方法已經應用到各行各業，在互聯網電商的運用也非常廣泛。在做網路推廣時，一定要用數據分析作為基礎。沒有數據做支撐的推廣是沒有意義的。在這里介紹一些方法和工具。

1.比較分析法

是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。指標分析對比分析方法可分為靜態比較和動態比較分析。靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較，如不同部門、不同地區、不同國家的比較，也叫橫向比較；動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨使用，也可結合使用。

2.分組分析法

統計分析不僅要對總體數量特徵和數棗則扮量關系進行分析，還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求，把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分，加以整理，進行觀察、分析，以揭示其內在的聯系和規律性。統計分組法的關鍵問題在於正確選擇分組標值和劃分各組界限。

3.回歸分析法

回歸分析法是依據事物發展變化的因果關系來預測事物未來的發展走勢，它是研究變數間相互關系的一種定量預測方法，回歸分析中，當研究的因果關系只涉及因變數和一個自變數時，叫做一元回歸分析；當研究的因果關系涉及因變數和兩個或兩個以上自變數時，叫做多元回歸分析。此外，回歸分析中，又依據描述自變數與因變數之間因果關系的函數表達式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

4.因素分析法

因素分析法的最大功用，就是運用盯數數學方法對可觀測的事物在發展中所表現出的外部特徵和聯系進行由表及裡、由此凳灶及彼、去粗取精、去偽存真的處理，從而得出客觀事物普遍本質的概括。其次，使用因素分析法可以使復雜的研究課題大為簡化，並保持其基本的信息量。

④ 數據分析怎麼做

1、列表法

將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的納岩計算欄目和統計欄目洞盯等。?

2、作圖法

作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

(4)數據分析怎麼做好擴展閱讀：

分析工具

使用Excel自帶的數據分析功能可以完成很多專業軟體才有的數據統計、分析，其中包括：直方圖、相關系數、協方差、各種概率分布、抽樣與動態模擬、總體均值判斷，納茄和均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、移動平均等內容。

在商業智能領域Cognos、StyleIntelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及國內產品如YonghongZ-SuiteBI套件等。

⑤ 數據分析怎麼做

Step1：目標確定

這一步在工作中通常是由你的客戶/上級/其他部門同事/合作方提出來的，但第一次的數據報告中，需要你自己來提出並確定目標。

選擇目標時，請注意以下幾點：

選擇一個你比較熟悉，或者比較感興趣的領域/行業；

選擇一個范圍比較小的細分領域/細分行業作為切入點；

確定這個領域/行業有公開發表的數據/可以獲取的UGC內容（論壇帖子，用戶點評等）。

Step2：數據獲取

目標定下來了，接下來要去找相應的數據。如果你制定目標時完全遵循了第一悶漏兄步的三個注意點，那麼你現在會很明確要找哪些數據。如果現在你還不確定自己需要哪些數據，那麼回到第一步重來吧。

Step3：數據清洗

在工作中，90%以上的情況，你拿到的數據都需要先做清洗工作，排除異常值、空白值、無效值、重復值等等。這項工作經常會佔到整個數據分析過程將近一半的時間。

如果在上一步中，你的數據是通過手工復制/下載獲取的，那麼通常會比較干凈，不需要做太多清洗工作。但如果數據是通過爬蟲等方式得來，那麼你需要進行清洗，提取核心內容，去掉網頁代碼、標點符號等無用內容。

無論你採用哪一種方式獲取數據，請記住，數據清洗永遠是你必須要做的一項工作。

Step4：數據整理

清洗過後，需要進行數據整理，即將數據整理為能夠進行下一步分析的格式，對於初學者，用Excel來完成這一工作就OK。

如果你的數據已經是表格形式，那麼計算一些二級指標就好，比如用今年銷量和去年銷量算出同比增長率。鑒於你是第一次做數據報告，建議你不要計算太多復雜的二級指標，基本的同比、環比、佔比分布這些就OK。

如果你收集的是一些非數字的數據，比如對商家的點評，那麼你進行下一步統計之前，需要通過「關鍵詞-標簽」方式，將句子轉化為標簽，再對標簽進行統計。

Step5：描述分析

描述分析是最基本的分析統計方法，在實際工作中也是應用最廣的分析方法。描述統計分為兩大部分：數據描述和指標統計。

數據描述：用來對數據進行基本情況的刻畫，包括：數據總數、時間跨度、時間粒度、空間范圍、空間粒度、數據來源等。如果是建模，那麼還要看數據的極值、分布、離散度等內容。

指標統計：用來作報告，分析實際情況的數據指標，可粗略分為四大類：變化、分布、對比、預測；

變化：指標隨時間的變動，表現為增幅（同比、環比等）；

分布：指標在不同層次上的表現，包括地域分布（省、市、區縣、店/網點）、用戶群分布（年齡、性別、職業等）、產品分布（螞襲如動感地帶和全球通）等；

預測：根據現有情況，估計下個分析時段的指標值。

描述分析的產出是圖表，下一個步驟的內容將基於這些圖表產出。

Step6：洞察結論

這一步是數據報告的核心，也是最能看出數據分析師水平的部分。一個年輕的分析師和一個年邁的分析師拿到同樣的圖表，完全有可能解讀出不同的內容。

但通常來說，即使是復雜的數據報告，也是由一個個相對簡單的洞察結論組成的，這其中涉及到問題的分拆，邏輯線的建立等一系列內容。作為初學者，做到自己力所能及的程度就好。

總結一下，所謂洞察，就是要越過數據，去推測和理解真實情況。單純描述數據，誰都會做，根據數據得出有價值的結論，報告才有意義。

Step7：報告撰寫

都到這一步了，相信各位對數據報告也不再陌生了。這一步中，需要保證的是數據報告內容的完整性。

一個完整的數據報告，應至少包含以下六塊內容：

報告背景

報告目的

數據來源、數量等基本情況

分頁圖表內容搜禪及本頁結論

各部分小結及最終總結

下一步策略或對趨勢的預測

其中，背景和目的決定了你的報告邏輯（解決什麼問題）；數據基本情況告訴對方你用了什麼樣的數據，可信度如何；分頁內容需要按照一定的邏輯來構建，目標仍然是解決報告目的中的問題；小結及總結必不可少；下一步策略或對趨勢的預測能為你的報告加分。

那麼，普通難度的數據報告做法就是這樣了。高深的固然要更難一些，但是普通的已經將整體的路徑將的很清楚了。

⑥ 怎麼做數據分析

怎麼做數據分析，如下所示：

1.對比分析法：對比分析法指通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

2.分組分析法：分組分析法是指根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，猜升乎將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。

所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度穗悉等，這些指標無法進行運算；而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

⑦ 如何做數據分析

CPDA數據分析師是如何做數據分析的呢？

數據分析的七個方法

1.趨勢分析

趨勢分析是最簡單、最基礎，也是最常見的數據監測與數據分析方法。通常我們在數據分析產品中建立一張數據指標的線圖或者柱狀圖，然後持續觀察，重點關注異常值。

在這派殲個過程中，我們要選定第一關鍵指標(OMTM，OneMetricThatMetter)，而不要被虛榮指標(VanityMetrics)所迷惑。

以社交類APP為例，如果我們將下載量作為第一關鍵指標，可能就會走偏;因為用戶下載APP並不代表他使用了你的產品。在這種情況下，建議將DAU(DailyActiveUsers，日活躍用戶)作為第一關鍵指標，而且是啟動並且執行了某個操作的用戶才能算上去;這樣的指標才有實際意義，運營人員要核心關注這類指標。

2.多維分解

多維分解是指從業務需求出發，將指標從多個維度進行拆分;這里的維度包括但不限於瀏覽器、訪問來源、操作系統、廣告內容等等。

為什麼需要進行多維拆解?有時候一個非常籠統或者最終的指標你是看不出什麼問題來的，但是進行拆分之後，很多細節問題就會浮現出來。

舉個例子，某網站的跳出率是0.47、平均訪問深度是4.39、平均訪問時長是0.55分鍾。如果你要提升用戶的參與度，顯然這樣的數據會讓你無從下手;但是你對這些指標進行拆解之後就會發現很多思路。

3.用戶分群

用戶分群主要有兩種分法：維度和行為組合。第一種根據用戶的維度進行分群，比如從地區維度分，有北京、上海、廣州、杭州等地的用戶;從用戶登錄平台進行分群，有PC端、平板端和手機移動端用戶。第二種根據用戶行為組合進行分群，比如說每塵差沖周在社區簽到3次的用戶與每周在社區簽到少於3次的用戶的區別，這個具體的我會在後面的留存分析中介紹。

4.用戶細查

正如前面所說的，用戶行為數據也是數據的一種，觀察用戶在你產品內的行為路徑是一種非常直觀的分析方法。在用戶分群的基礎上，一般抽取3-5個用戶進行細查，即可覆蓋分群用戶大部分行為規律。

5.漏斗分析

漏斗是用於衡量轉化效率的工具，因為從開始到結束的模型類似一個漏斗，因而得名。漏斗分析要注意的兩個要點：

第一，不但要看總體的轉化率，還要關注轉化過程每一步的轉化率;

第二，漏斗分析也需要進行多維度拆解，拆解之後可能會發現不同維度下的轉化率也有很大差異。

某企業的注冊流程採用郵箱方式，慶滾注冊轉化率一直很低，才27%;通過漏斗分析發現，主要流失在【提交驗證碼】的環節。

6.留存分析

留存，顧名思義就是新用戶留下來持續使用產品的含義。衡量留存的常見指標有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。我們可以從兩個方面去分析留存，一個是新用戶的留存率，另一個是產品功能的留存。

7.A/B測試與A/A測試

A/B測試是為了達到一個目標，採取了兩套方案，一組用戶採用A方案，一組用戶採用B方案。通過實驗觀察兩組方案的數據效果，判斷兩組方案的好壞。在A/B測試方面，谷歌是不遺餘力地嘗試;對於搜索結果的顯示，谷歌會制定多種不同的方案(包括文案標題，字體大小，顏色等等)，不斷來優化搜索結果中廣告的點擊率。

⑧ 如何做好數據分析

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，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麼做，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、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、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，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，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）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。