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文/研究咨询部郑洋 过去的一周，随着数据库工作的开展，，我也逐渐把工作之余的时间放到了数据收集与数据分析的学习这一块。 数据分析是指用恰当的统计方法对大量数据进行分析，将其进行整理与归纳，找出数据中隐藏的特点和关系，使看似杂乱无章的数据发挥其功能。在实际生活中，数据分析有利于管理者通过量化标准对公司过去与现在运营情况得到较为精确的了解，更重要的是，数据分析能够帮助管理者进行对未来发展方向进行判断与决策，从而制定合理的产品研发和销售计划。由此看来，数据分析对企业的良性发展至关重要。 在统计学的领域，数据分析一般来讲分为描述性分析，探索性分析与验证性分析。其中，描述性分析属于较初级的数据分析，常见的分析方法有对比分析法。、平均分析法、交叉分析法等。探索性分析以及验证性分析则属于较高级的数据分析，其中常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等。 数据分析过程主要分为6个阶段。这6个阶段按发展顺序是明确分析目的和思路、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、和报告撰写。下面根据所理解的，我会对每一个都做个大致介绍。 明确分析目的和思路：展开数据分析之前，首先要有个目标，例如，通过此次数据的分析，我要解决什么样的问题，只有这样，才会在此后的分析过程中不会觉得无从展开、不知所措，也不会使分析偏离方向，做无用功。在目的明确以后，就应该梳理分析思路，搭建分析框架，比如要明确需要从那些角度入手、采用那些统计方法比较好。 数据收集：数据收集是按照第一步所确定的数据分析框架从而收集相关的一系列数据的过程。此过程中所收集的数据分为第一手数据与第二手数据。第一手数据为可直接获取的数据，例如公司的数据库数据；第二手数据则为经过加工整理后的数据，例如公开出版物中所含有的数据，或者互联网上可查阅的数据。 数据处理：数据处理是指对上一步收集到的数据进行合理的整理，形成可供用统计方法进行分析的样式。前期主要是指从大量的、杂乱无章的数据中提取有分析价值的部分、把几率太小、分布明显不合理的数据剔除。数据处理包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理办法。 数据分析：数据分析则是指用适当的统计方法和工具对数据进行分析的过程。此过程一般会借助统计软件来完成，例如最常用的Excel以及一些像SPSS，SAS等较高级的分析软件。 数据展现：一般情况下，数据是通过表格和图形的方式进行呈现。常见的图表及图形包括柱形图、条形图、折线图、散点图等。通过表格与图形的方式更利于让被展现者对数据分布规律一目了然。 报告撰写：数据分析报告是对数据分析的起因，经过与结果进行完整呈现的一种方式。数据报告的呈现有三要素，首先是要有合理的分析框架，包括报告内容应结构清晰、层次分明、图文并茂；其次是数据报告要有明确的结论，一片报告没有结论其公信力就会大打折扣；最后，一篇好的分析报告提供对问题的合理建议与解决方案，只有这样，数据分析才能展现其真正的价值。 以上是大部分数据分析所经历的6个阶段，下来会介绍数据分析的三大误区。 首先是针对数据分析第一阶段的分析目的不明确，为分析而分析。其次是数据分析员缺乏专业知识，从而使分析偏离其实际目的。因此，数据分析员除了本身所具备的职业素质之外，还应懂得该公司的营销，管理模式与策略。最后，数据分析员容易以为追求实用高级的分析方法与模型，觉得只有这样才能体现其专业性，与结果的可信性。其实，高级的数据分析方法不一定是最好的，甚至会适得其反。只有能解决问题的方法才是好方法！！ 注：转载请注明出处 |
