什麼是數據流程分析

1. 數據分析的基本流程是什麼

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。

2. 數據分析的流程是什麼

1、明確分析的目的，提出問題。只有弄清楚了分析的目的是什麼，才能准確定位分析因子，提出有價值的問題，提供清晰的指引方向。
2、數據採集。收集原始數據，數據來源可能是豐富多樣的，一般有資料庫、互聯網、市場調查等。具體辦法可以通過加入“埋點”代碼，或者使用第三方的數據統計工具。

3、數據處理。對收集到的原始數據進行數據加工，主要包括數據清洗、數據分組、數據檢索、數據抽取等處理方法。

4、數據探索。通過探索式分析檢驗假設值的形成方式，在數據之中發現新的特徵，對整個數據集有個全面認識，以便後續選擇何種分析策略。

5、分析數據。數據整理完畢，就要對數據進行綜合分析和相關分析，需要對產品、業務、技術等了如指掌才行，常常用到分類、聚合等數據挖掘演算法。Excel是最簡單的數據分析工具，專業數據分析工具有R語言、Python等。

6、得到可視化結果。藉助可視化數據，能有效直觀地表述想要呈現的信息、觀點和建議，比如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕累托圖等，同時也可以使用報告等形式與他人交流。

3. 數據分析流程是什麼

1. 識別信息需求

識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。

2.數據採集

了解數據採集的意義在於真正了解數據的原始面貌，包括數據產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。幫助數據分析師更有針對性的控制數據生產和採集過程，避免由於違反數據採集規則導致的數據問題;同時對數據採集邏輯的認識增加了數據分析師對數據的理解程度，尤其是數據中的異常變化。

3.數據存儲

在數據存儲階段，數據分析師需要了解數據存儲內部的工作機制和流程，最核心的因素是在原始數據基礎上經過哪些加工處理，最後得到了怎樣的數據。由於數據在存儲階段是不斷動態變化和迭代更新的，其及時性、完整性、有效性、一致性、准確性很多時候由於軟硬體、內外部環境問題無法保證，這些都會導致後期數據應用問題。

4.數據提取

數據提取是將數據取出的過程，數據提取的核心環節是從哪取、何時取、如何取。在數據提取階段，數據分析師首先需要具備數據提取能力。常用的Select From語句是SQL查詢和提取的必備技能，但即使是簡單的取數工作也有不同層次。

5.數據挖掘

數據挖掘是面對海量數據時進行數據價值提煉的關鍵，以下是演算法選擇的基本原則：沒有最好的演算法，只有最適合的演算法，演算法選擇的原則是兼具准確性、可操作性、可理解性、可應用性。沒有一種演算法能解決所有問題，但精通一門演算法可以解決很多問題。

挖掘演算法最難的是演算法調優，同一種演算法在不同場景下的參數設定相同，實踐是獲得調優經驗的重要途徑。

6.數據分析

分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常所用的方法有：老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖;新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。

7.數據可視化

數據分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。別說平常人，數據分析師自己看數據也頭大。這時就得靠數據可視化的神奇魔力了。除掉數據挖掘這類高級分析，不少數據分析師的平常工作之一就是監控數據觀察數據。

8.數據應用

數據應用是數據具有落地價值的直接體現，這個過程需要數據分析師具備數據溝通能力、業務推動能力和項目工作能力。

4. 數據分析的具體流程是什麼

一、數據收集

數據收集是數據分析的最基本操作，你要分析一個東西，首先就得把這個東西收集起來才行。由於現在數據採集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等工具，它們都能通過簡單的配置完成復雜的數據收集和數據聚合。

二、數據預處理

收集好以後，我們需要對數據去做一些預處理。千萬不能一上來就用它做一些演算法和模型，這樣的出來的結果是不具備參考性的。數據預處理的原因就是因為很多數據有問題，比如說他遇到一個異常值(大家都是正的，突然蹦出個負值)，或者說缺失值，我們都需要對這些數據進行預處理。

三、數據存儲

數據預處理之後，下一個問題就是：數據該如何進行存儲?通常大家最為熟知是MySQL、Oracle等傳統的關系型資料庫，它們的優點是能夠快速存儲結構化的數據，並支持隨機訪問。但大數據的數據結構通常是半結構化(如日誌數據)、甚至是非結構化的(如視頻、音頻數據)，為了解決海量半結構化和非結構化數據的存儲，衍生了HadoopHDFS、KFS、GFS等分布式文件系統，它們都能夠支持結構化、半結構和非結構化數據的存儲，並可以通過增加機器進行橫向擴展。

四、數據分析

做數據分析有一個非常基礎但又極其重要的思路，那就是對比，基本上 90% 以上的分析都離不開對比。主要有：縱比、橫比、與經驗值對比、與業務目標對比等。

五、數據運用

其實也就是把數據結果通過不同的表和圖形，可視化展現出來。使人的感官更加的強烈。常見的數據可視化工具可以是excel，也可以用power BI系統。

六、總結分析

根據數據分析的結果和報告，提出切實可行的方案，幫助企業決策等。

關於數據分析的具體流程是什麼，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。