估計很多人都聽過數據分析,但是真正做起來卻不是那麼一回事了。要麼鬍子眉毛一把抓,要麼無從下手。這說明缺少理論知識的支持,那麼本文就將盤點一下數據分析常用的方法論和思路,作為數據分析入門的基礎。
數據分析的流程
在介紹數據分析方法論和思路之前,我們還是先不厭其煩地看一下數據分析的流程,簡單來說分為以下六個步驟:
- 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,才能準確定位分析因子,提出有價值的問題,提供清晰的指引方向。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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、技術等了如指掌纔行,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FineBI、Python等。
- 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、帕累託圖等,同時也可以使用報告等形式與他人交流。