很多人在入門數(shù)據(jù)分析的時(shí)候都無從下手，很多時(shí)候都是因?yàn)榛A(chǔ)知識掌握不牢，連數(shù)據(jù)分析的目的都沒搞清楚，怎么會(huì)成功呢?其實(shí)想要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，也需要抖點(diǎn)機(jī)靈!

比如，某電商雙十一跟著淘寶做了一個(gè)大促活動(dòng)，事后想了解活動(dòng)的效果，于是找到了小王。

于是，小王開始收集數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、建立模型、制作報(bào)表。最終得出結(jié)論：活動(dòng)期間UV上漲了50%，訂單增長了40%，銷售額提高了45%云云。

這叫數(shù)據(jù)分析嗎?當(dāng)然不，因?yàn)樾⊥醺緵]有找到數(shù)據(jù)分析的目的，只是單純的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)而已。沒有目的，自然也就不會(huì)有結(jié)論，而這兩者是數(shù)據(jù)分析最關(guān)鍵的兩點(diǎn)。

總結(jié)來看，數(shù)據(jù)分析的目的是整個(gè)研究方案的起點(diǎn)，決定著后續(xù)研究的內(nèi)容，數(shù)據(jù)的來源，使用的方法，其目的無非就是兩個(gè)：

分析現(xiàn)狀和過去——有問題了，通過數(shù)據(jù)分析尋找原因，制定決策

預(yù)測未來——有新項(xiàng)目、產(chǎn)品、方案要上線，或企業(yè)制定大決斷，需要數(shù)據(jù)分析結(jié)論做輔助參考

數(shù)據(jù)分析的步驟

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么，才能準(zhǔn)確定位分析因子，提出有價(jià)值的問題，提供清晰的指引方向。
2. 數(shù)據(jù)采集。收集原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源可能是豐富多樣的，一般有數(shù)據(jù)庫、互聯(lián)網(wǎng)、市場調(diào)查等。具體辦法可以通過加入“埋點(diǎn)”代碼，或者使用第三方的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具。
3. 數(shù)據(jù)處理。對收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)加工，主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分組、數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)抽取等處理方法。
4. 數(shù)據(jù)探索。通過探索式分析檢驗(yàn)假設(shè)值的形成方式，在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，對整個(gè)數(shù)據(jù)集有個(gè)全面認(rèn)識，以便后續(xù)選擇何種分析策略。
5. 分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)整理完畢，就要對數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析和相關(guān)分析，需要對產(chǎn)品、業(yè)務(wù)、技術(shù)等了如指掌才行，常常用到分類、聚合等數(shù)據(jù)挖掘算法。Excel是最簡單的數(shù)據(jù)分析工具，專業(yè)數(shù)據(jù)分析工具有FineBI、Python等。
6. 得到可視化結(jié)果。借助可視化數(shù)據(jù)，能有效直觀地表述想要呈現(xiàn)的信息、觀點(diǎn)和建議，比如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕累托圖等，同時(shí)也可以使用報(bào)告等形式與他人交流。

怎么做數(shù)據(jù)分析

簡單來說，數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)還是分析，就是一個(gè)發(fā)現(xiàn)問題-分析問題-解決問題的過程。

首先要說的是，數(shù)據(jù)分析不光是一個(gè)技術(shù)門類，同時(shí)它也是一個(gè)龐雜無比的理論門類，里面包含了大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等等諸多領(lǐng)域的知識，很多剛接觸數(shù)據(jù)分析的人都不知道該從何學(xué)起，其實(shí)無外乎三個(gè)字——道、法、器。

1、道：這里指的是業(yè)務(wù)思想，千萬不要以為數(shù)據(jù)分析就是取數(shù)、用數(shù)，你首先要學(xué)的不是什么編程語言或者分析工具，而是和建立業(yè)務(wù)分析體系相關(guān)的管理、營銷知識。一句話，沒有業(yè)務(wù)思想，你就算是學(xué)會(huì)了所有編程語言，也成為不了數(shù)據(jù)分析師。這一點(diǎn)是對于完全外行的人來說的，建議先讀一本《商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)》。

2、法：自然就是方法，這里主要是指數(shù)據(jù)分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，這些都是入門數(shù)據(jù)運(yùn)營所必備的知識。這方面建議新手讀一本《誰說菜鳥不會(huì)數(shù)據(jù)分析》

3、器：業(yè)務(wù)思想有了，分析方法也學(xué)會(huì)了，下面就可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)運(yùn)營用到的各種工具了。

• 數(shù)據(jù)庫：企業(yè)比較常用的大型數(shù)據(jù)庫有Oracle 、db2 、sql server 、Sybase、Mysql，這么多數(shù)據(jù)庫不用都會(huì)，只要學(xué)會(huì)掌握其中一兩種就行了，新手的話建議學(xué)習(xí)sql。
• Excel：先別急著驚訝，Excel絕對是數(shù)據(jù)運(yùn)營工作當(dāng)中必須要掌握的工具!想要精通Excel也絕對不是你想象的那么簡單，起碼要學(xué)會(huì)Excel里的各種進(jìn)階操作，比如透視表，再高級一點(diǎn)的函數(shù)可以等你入門后再學(xué)習(xí)。
• Python/R語言：作為偏向于數(shù)據(jù)分析的編程語言，R與Python其實(shí)都是差不多的，但是就學(xué)習(xí)難易上講我還是推薦Python，因?yàn)镻ython幾乎可以說是市面上最簡潔、最強(qiáng)大、最成功的編程語言了，標(biāo)準(zhǔn)的全能語言。
• 數(shù)據(jù)分析工具、可視化工具：剩下這些工具就是按照你所選擇的方向進(jìn)行學(xué)習(xí)了，主要由下面幾個(gè)類別：
• 圖表類插件：ECharts、Highcharts等功能都十分強(qiáng)大。
• 數(shù)據(jù)報(bào)表類：FineReport等，對于日常的報(bào)表制作，更加易學(xué)實(shí)用。
• 可視化BI類：比如FineBI、cognos、tableau等，更直接地針對業(yè)務(wù)分析。

數(shù)據(jù)分析常用方法

1、PEST分析：

是利用環(huán)境掃描分析總體環(huán)境中的政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與科技等四種因素的一種模型。這也是在作市場研究時(shí)，外部分析的一部分，能給予公司一個(gè)針對總體環(huán)境中不同因素的概述。這個(gè)策略工具也能有效的了解市場的成長或衰退、企業(yè)所處的情況、潛力與營運(yùn)方向。一般用于宏觀分析。

2、SWOT分析：

又稱優(yōu)劣分析法或道斯矩陣，是一種企業(yè)競爭態(tài)勢分析方法，是市場營銷的基礎(chǔ)分析方法之一，通過評價(jià)自身的優(yōu)勢、劣勢、外部競爭上的機(jī)會(huì)和威脅，用以在制定發(fā)展戰(zhàn)略前對自身進(jìn)行深入全面的分析以及競爭優(yōu)勢的定位。

3、5W2H分析：

用五個(gè)以W開頭的英語單詞和兩個(gè)以H開頭的英語單詞進(jìn)行設(shè)問，發(fā)現(xiàn)解決問題的線索，尋找發(fā)明思路，進(jìn)行設(shè)計(jì)構(gòu)思，從而搞出新的發(fā)明項(xiàng)目具體：

• WHAT：是什么?目的是什么?做什么工作?
• WHY：為什么要做?可不可以不做?有沒有替代方案?
• WHO：誰?由誰來做?
• WHEN：何時(shí)?什么時(shí)間做?什么時(shí)機(jī)最適宜?
• WHERE：何處?在哪里做?
• HOW ：怎么做?如何提高效率?如何實(shí)施?方法是什么?
• HOW MUCH：多少?做到什么程度?數(shù)量如何?

4、7C羅盤模型：

7C模型包括

C1——競爭對手;C2——商品;C3——成本;C4——流通渠道;C5——交流;

C6——消費(fèi)者

• N = 需求：生活必需品，像水、衣服、鞋。
• W = 想法：想得到的東西，像運(yùn)動(dòng)飲料、旅游鞋。
• S = 安全：安全性，像核電、車、食品等物品的安全。
• E = 教育：對消費(fèi)者進(jìn)行教育

C7——環(huán)境

• N = 國內(nèi)和國際
• W = 天氣
• S = 社會(huì)和文化
• E = 經(jīng)濟(jì)

5、海盜指標(biāo)法AARRR

是互聯(lián)網(wǎng)常用的“用戶增長模型”，黑客增長模型：

• Acquisition：獲取用戶
• Activation：提高活躍度
• Retention：提高留存率
• Revenue：獲取收入
• Refer：自傳播