数据分析流程详细介绍，零基础如何学习？

数据分析从发现问题到运用方法去解决问题有一个完整清晰的过程。作为想要学习数据分析的人员，只有了解数据分析的流程，在面对数据分析问题时，才能知道如何去开展。

一次完整的数据分析流程主要分为 6 个环节，包括明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、总结与建议。

1、明确分析目的

做任何事情都有其对应的目的，数据分析也是如此。每一次分析前，都必须要先明确做这次分析的目的是什么。只有先明确了目的，后面的分析才能围绕其展开，常见的数据分析目标包括以下 3 种类型。

• 指标波动型：主要是针对某个指标下降、上涨或者异常所做的分析，比如，DAU（日活跃用户数）降低了、用户留存率降低了、电商平台的订单数量减少了、销售收入降低了。分析的主要目的是挖掘指标波动的原因，及时发现业务的问题。这里的关键是要量化指标下跌的原因，比如，总的指标下跌有多少是 A 原因引起的，有多少是 B 原因引起的。
• 评估决策型：主要是针对某个活动上线、某个功能上线、某个策略上线的效果评估，以及对下一步迭代方向的建议。这些建议是指导产品经理或者其他业务方决策的依据，所以数据分析对应的结论产出不能局限于发现什么，而是要告诉业务方怎么做、方向是什么。
• 专题探索型：主要针对业务发起的一些专题进行分析，比如，增长类的专题分析，怎么提高用户新增、活跃、留存、付费；体验类的专题分析，如何提高用户查找表情的效率；方向性的探索，微信引入视频号功能的用户需求分析以及潜在机会的分析。

2、数据获取

明确了数据分析的目的之后，就是根据我们的分析目的，提取相对应的数据，通常这个环节是利用 Hive SQL 从数据仓库中提取数据。在提取数据时，通常要注意提取的维度和对应的指标个数。

3、数据处理

当我们知道应该从哪里获取数据，以及获取哪些指标数据后，为了保证数据质量，通常要对数据进行处理。常见的数据处理有异常值处理、空值处理。比如，我们在提取用户的年龄数据之前，需要去除年龄中空的数据及异常数据（如年龄超过 120 岁等）。

4、数据分析

根据分析目标，要选择合适的分析方法和分析思路去做拆解和挖掘。针对订单流失的问题，典型的分析思路和方法是漏斗分析和用户画像分析。

漏斗分析主要是分析付费流失严重的主要环节在哪里，我们发现付费流失严重主要是因为“用户活跃”到“浏览商品”的转化率从 50%降到 30%，减少了 20%，那就可以把问题定位成为什么用户浏览次数会变少。

用户画像分析可以帮助我们分析流失严重的用户是什么特征，如年龄、性别、地域等；在流失前有什么特定行为，如访问了哪些页面、看了哪些内容。这样就可以知道这种流失是集中在哪一个年龄群体、哪一个地域群体及其他行为特征。

5、数据可视化

通过数据分析得出结论后，还需要用图表展示出来，所谓“文不如表，表不如图”，用图表可以更清晰地展示你的结论，一般我们可以利用 Excel、Python 或者 R 语言进行可视化图表的制作。常见的图表有柱形图、折线图、饼图、条形图、面积图、散点图、组合图、箱线图等。

6、总结和建议

当利用图表把数据分析结论展示出来后，就是数据分析的总结部分，主要包括得出了什么具体结论，以及给业务人员提供具体建议，告诉他们改进的方向。

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