阿里百万年薪数据总监分享:一张图了解什么是数据分析

文 | 商业智能研究 2022-05-25
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最近陆陆续续给大家分享了一些数据分析的干货,包括数据分析方法和模型。

但也有粉丝私聊我说,跟着我学这些分析方法和模型一段时间了,是感觉到自己学了挺多,但总感觉自己缺少一套体系的方法论,也就是从0-1的数据分析流程,甚至都不知道到底什么是数据分析。

的确,现在我们在网上学习到的知识都是碎片化,不成体系的,很容易今天学了,明天就忘了。而且常常还会把很多知识点记混,没法把他们串在一起。

所以,今天我就用一张图来带你梳理清楚数据分析的完整流程,告诉大家什么是数据分析。先了解整个流程,知道什么是数据分析,再去了解每个流程需要学哪些知识,做到从面到点地去学习,学习后再以点带面地总结归纳。

建议收藏这张图,跟着图去一步步学。

这不仅适合新手小白也适合那些刚当上数据部门管理层的小组长,因为你们之前可能只从事数据流程的某一个环节,而不清楚流程中各个环节的具体工作,甚至不知道什么是数据分析。

用一张图来带你梳理清楚数据分析的完整流程,告诉大家什么是数据分析。

1、数据采集

想要知道什么是数据分析,我们从数据采集说起,所谓数据采集,也就是对各种来源的结构化和非结构化海量数据进行采集。

但通常来说,数据采集可分为数据库采集、网络数据采集、文件采集三类。

数据库采集:流行的有Sqoop和ETL,传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。

2、数据处理

数据处理指的是在进行数据分析之前,先对采集到的原始数据进行像数据清洗、填补、合并、规格化、一致性检验等一系列操作,目的是为了提高数据质量,为后期数据分析工作奠定好基础。

而常见的数据处理方法包括去除重复值、处理缺失数据、检查数据逻辑错误、数据转换、数据分组、异常数据备份等。

数据处理指的是在进行数据分析之前,先对采集到的原始数据进行像数据清洗、填补、合并、规格化、一致性检验等一系列操作

3、数据分析

在数据分析这个环节,有两个要点需要在进行数据分析前确定好。

第一点:选取合适的方法去分析数据

PEST、4P营销理论、5W2H、用户行为理论、逻辑树分析论等。

第二点:选取合适的分析方法

杜邦分析法、对比分析法、结构分析法、漏斗图分析法、交叉分析法、平均分析法等。

数据分析思路

4、数据展现

数据展现通俗来说,就是要把你分析好的数据结果用正确的图表展现出来。因此,要做好数据展现的前提,就是要先确定好用哪种图表来表现数据,让图表结果最为直观。

数据可视化-图表速查指南

5、数据可视化

数据可视化,一般来说就是数据分析师要把数据观点展示给领导或业务人员的过程。

通常情况下,像我们公司在开月度、季度会议的时候,我都会把用Finereport做的可视化大屏放到ppt里,当领导问到我相关数据时,我就可以直接调出来,省了不少时间,也能够让领导一目了然。

通常情况下,像我们公司在开月度、季度会议的时候,我都会把用Finereport做的可视化大屏放到ppt里,当领导问到我相关数据时,我就可以直接调出来,省了不少时间,也能够让领导一目了然。

6、数据分析报告

当我们采集、处理、分析、展现完数据后,并不是仅仅把数据罗列出来,然后直接扔给业务人员或领导就可以了。

一定要清楚明白,数据分析师的使命在于通过数据给出有价值的分析结论。因此,前面做了那么多,都只是为数据报告做铺垫,有价值的数据报告才是关键。

因此,前面做了那么多,都只是为数据报告做铺垫,有价值的数据报告才是关键。

读完之后,大家知道什么是数据分析了吗?

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