评价的数据分析工具流程有哪些

‘壹’ 数据分析工作的全部过程有几个步骤

到底做到什么程度才算是一个完整的分析？其实，数据分析是有标准模板的，一共分8步走，只要全部做完就可以了。

这八个步骤是：

• 提出问题 5.识别异常

• 寻找指标 6.问题归因

• 现状描述 7.走势预测

• 梳理标准 8.结论建议

具体含义见下图

‘贰’ 数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么

【导读】随着大数据，人工智能化的普及，a帮助我们解决了很多问题，其主要表现在大数据分析上，那么数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么呢?为了帮助大家更好的了解数据分析过程，下面是小编整理的数据分析过程主要有下面6个步骤，一起来看看吧!

以上就是小编为大家整理发布的关于“数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么?”，希望对大家有所帮助。更多相关内容，关注小编，持续更新。

‘叁’ 完整的数据分析包括哪些步骤

完整的数据分析主要包括了六大步骤，它们依次为：分析设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等，所以也叫数据分析六步曲。

①分析设计

首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导。

②数据收集

数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。

③数据处理

数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。

④数据分析

数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

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，即用图表说话。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、瀑布图、漏斗图、帕雷托图等。

⑥报告撰写

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。

‘肆’ 怎样对数据进行分析—数据分析的六大步骤

        时下的大数据时代与人工智能热潮，相信很多人都会对数据分析产生很多的兴趣，其实数据分析师是Datician的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据收集，整理，分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

        很多人学习过数据分析的知识，但是当真正接触到项目的时候却不知道怎样去分析了，导致这样的原因主要是没有属于自己的分析框架，没有一个合理的分析步骤。那么数据分析的步骤是什么呢？比较让大众认可的数据分析步骤分为

六大步骤。只有我们有合理的分析框架时，面对一个数据分析的项目就不会无从下手了。

        无论做什么事情，首先我们做的时明确目的，数据分析也不例外。在我们进行一个数据分析的项目时，首先我们要思考一下为什么要进展这个项目，进行数据分析要解决什么问题，只有明确数据分析的目的，才不会走错方向，否则得到的数据就没有什么指导意义。

        明确好数据分析目的，梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从那几个角度进行分析，采用哪些分析指标（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化，确定分析对象、分析方法、分析周期及预算，保证数据分析的结果符合此次分析的目的。

        数据收集的按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。常见的数据收集方式主要有以下几种

        一般地我们收集过来的数据都是杂乱无章的，没有什么规律可言的，所以就需要对采集到的数据进行加工处理，形成合适的数据样式，保证数据的一致性和有效性。一般在工作中数据处理会占用我们大部分的时间

        数据处理的基本目的是从大量的，杂乱无章的数据中抽取到对接下来数据分析有用的数据形式。常见的数据处理方式有 数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取 等，使用的工具有 Excel、SQL、Python、R 语言等。

        对数据整理完毕之后，就需要对数据进行综合的分析。数据分析方式主要是使用适当的分析方法和工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

        在确定数据分析思路的阶段，就需要对公司业务、产品和分析工具、模型等都有一定的了解，这样才能更好地驾驭数据，从容地进行分析和研究，常见的分析工具有 SPSS、SAS、Python、R语言 等，分析模型有 回归、分类、聚类、关联、预测 等。其实数据分析的重点不是采用什么分析工具和模型而是找到合适的分析工具和模型，从中发现数据中含有的规律。

        通过对数据的收集、整理、分析之后，隐藏的数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，那么通过什么方式展现出这些关系和规律，才能让别人一目了然。一般情况下，是通过表格和图形的方式来呈现出来。多数情况下，人们通常愿意接受图形这样数据展现方式，因为它能更加有效、直观地传递出数据所要表达的观点。

        常用数据图表 有饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图、矩阵图 等图形，在使用图形展现的情况下需要注意一下几点：

        当分析出来最终的结果之后，我们是知道这部分数据展现出来的意义，适用的场景。但是如果想让更多人了解你分析出来的东西，让你的分析成果为众人所熟知，这时就需要一份完美的PPT报告，一个逻辑合理的故事。这样的分析结果才是最完美的。

        一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次清晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象，直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

                                                           数据分析的四大误区

1、分析目的不明确，不能为了分析而分析 。只有明确目的才能更好的分析

2、缺乏对行业、公司业务的认知，分析结果偏离实际 。数据必须和业务结合才有意义，清楚所在行业的整体结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，在根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据，同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息。

3、为了方法而方法，为了工具而工具 。只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具

4、数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的 。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析

‘伍’ 数据分析工作流程有哪些

1、数据获取

从字面的意思上讲，就是获取数据。数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。

2、数据处理

数据的处理需要掌握有效率的工具，这些工具有很多，比如Excel、SQL等等，Excel及高端技能：基本操作、函数公式、数据透视表、VBA程序开发。

3、分析数据

分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。因此，熟练掌握一些统计分析工具不可免。我们可学习SPSS，而SPSS不用编程，简单易学。十分适合新手，同时经典挖掘软件，需要编程。而R语言开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。

4、数据可视化

就目前而言，很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分，只需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报就可以了。你所做的前期一系列的工作展示给你的领导。

‘陆’ 数据分析的流程是什么

1、明确分析的目的，提出问题。只有弄清楚了分析的目的是什么，才能准确定位分析因子，提出有价值的问题，提供清晰的指引方向。
2、数据采集。收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、互联网、市场调查等。具体办法可以通过加入“埋点”代码，或者使用第三方的数据统计工具。

3、数据处理。对收集到的原始数据进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。

4、数据探索。通过探索式分析检验假设值的形成方式，在数据之中发现新的特征，对整个数据集有个全面认识，以便后续选择何种分析策略。

5、分析数据。数据整理完毕，就要对数据进行综合分析和相关分析，需要对产品、业务、技术等了如指掌才行，常常用到分类、聚合等数据挖掘算法。Excel是最简单的数据分析工具，专业数据分析工具有R语言、Python等。

6、得到可视化结果。借助可视化数据，能有效直观地表述想要呈现的信息、观点和建议，比如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等，同时也可以使用报告等形式与他人交流。