数据分析怎么做？高效的数据分析方法有哪些？

目录

一、数据分析的对象和目的

（一）数据分析的常见对象

（二）数据分析的目的

二、数据分析怎么做？

（一）明确问题

（二）收集数据

（三）清洗和预处理数据

（四）选择分析方法和工具

（五）进行数据分析

（六）数据可视化

三、常见的数据分析方法

（一）描述性分析

（二）相关性分析

（三）预测性分析

总结

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不少人和我说过，觉得数据分析是一个很高大上的概念，离自己很远。其实不然，数据分析体现在我们生活中的方方面面。当你频繁浏览运动装备且收藏多款跑鞋后，淘宝便会优先推送相关品牌跑鞋、运动服饰及健身器材等商品。经数据分析，显示该推荐系统使商品点击率提升 35%，用户平均购买金额增长 22%，切实提升了用户购物体验，为平台带来显著业绩增长。

数据分析作为一门关键的技能和工具，能够帮助从海量数据中提取有价值的信息。下面，我就带大家祛魅数据分析的专业属性，详细拆解数据分析是怎么做的，以及盘点高效的数据分析方法有哪些。

一、数据分析的对象和目的

（一）数据分析的常见对象

数据类型	数据内容	分析作用
企业运营数据	销售数据（销售数量、金额、渠道等）、财务数据（收入、成本、利润等）、生产数据（生产效率、产品质量等）	分析销售情况、市场需求与趋势；进行成本控制、预算管理；优化生产流程、降低成本
市场数据	市场规模、增长率、份额，竞争对手信息	评估市场潜力与趋势；明确企业市场地位；制定差异化竞争策略
客户数据	客户基本信息、购买行为、偏好、满意度	了解客户需求，进行细分；预测购买需求，提高复购率；发现问题，提升客户忠诚度
社会数据	社交媒体言论、新闻报道、行业动态	了解社会热点、舆论趋势及消费者态度

（二）数据分析的目的

二、数据分析怎么做？

（一）明确问题

1. 与业务目标结合 在进行数据分析之前，首先要明确分析的问题，这个问题必须与企业的业务目标紧密结合。如果企业的业务目标是提高销售额，那么分析的问题可以是找出影响销售额的关键因素、预测未来的销售额趋势等。
2. 问题的细化和量化 将问题细化和量化，使其具有可操作性。将“找出影响销售额的关键因素”细化为“分析产品价格、促销活动、市场竞争对销售额的影响程度”，并将这些因素进行量化，如用具体的数值表示价格、促销活动的力度等。这样可以使分析更加具体和准确。

（二）收集数据

1. 确定数据来源 根据分析的问题，确定需要收集的数据来源。数据来源可以分为内部数据和外部数据。内部数据来自企业内部的各个业务系统，如销售系统、财务系统、客户关系管理系统等；外部数据来自市场调研机构、行业协会、政府部门、社交媒体等。
2. 数据收集方法 根据数据来源的不同，选择合适的数据收集方法。常见的数据收集方法包括问卷调查、访谈、观察、数据库查询等。在收集客户满意度数据时，可以采用问卷调查的方法；在收集竞争对手信息时，可以通过访谈、观察和网络搜索等方法。

（三）清洗和预处理数据

1. 数据清洗 收集到的数据可能存在噪声、错误、重复和缺失等问题，需要进行数据清洗。数据清洗的主要任务包括去除噪声数据、修正错误数据、删除重复数据和处理缺失数据。
2. 数据预处理 数据预处理是对清洗后的数据进行进一步的处理，使其适合分析的要求。数据预处理的主要任务包括数据转换、数据归一化、数据编码等。

（四）选择分析方法和工具

1. 分析方法的选择 根据分析的问题和数据的特点，选择合适的分析方法。常见的分析方法包括描述性分析、相关性分析、回归分析、聚类分析、分类分析等。例如，在了解数据的基本特征和分布情况时，可以选择描述性分析方法；在分析两个变量之间的关系时，可以选择相关性分析方法。
2. 分析工具的选择 选择合适的分析工具可以提高分析的效率和准确性。常见的分析工具包括 Excel、Python、R、Tableau、FineBI 等。Excel 是一种简单易用的数据分析工具，适合处理小规模的数据；Python 和 R 是功能强大的编程语言，适合进行复杂的数据分析和建模；Tableau 和 FineBI 是专业的数据分析工具，并且能够将分析结果以直观的图表和报表形式展示出来。推荐业内人士都在用的FineBI ，作为企业级一站式 BI 数据分析与处理平台，能借助 OLAP 分析实现多维数据分析，提供丰富的分析挖掘功能和预警功能，如任意维度切换、添加、多层钻取、自定义分组等，帮助用户从多个角度深入分析数据，发现数据背后的规律和问题。此外，可根据用户语义自动关联数据，方便用户整体查看分析原本未建立关联关系的数据。

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（五）进行数据分析

1. 应用分析方法和工具 将选择的分析方法应用到处理好的数据上，使用分析工具进行数据分析。在分析过程中，要不断调整和优化分析方法和参数，以获得更好的分析结果。在使用回归分析方法预测销售额时，要通过调整模型的参数，使模型的预测结果与实际数据更加接近。
2. 验证和评估分析结果 对分析结果进行验证和评估，确保结果的准确性和可靠性。可以采用交叉验证、对比分析等方法进行验证。将模型的预测结果与实际数据进行对比，计算预测误差，评估模型的性能。如果分析结果不符合预期，要重新检查数据、分析方法和模型，找出问题并进行改进。

（六）数据可视化

将分析结果以直观、易懂的方式呈现给相关人员。常见的呈现方式包括图表、报表、仪表盘等。图表可以清晰地展示数据的分布和趋势，如柱状图、折线图、饼图等；报表可以详细地列出分析的结果和相关的指标；仪表盘可以实时展示关键指标的变化情况，方便决策者进行监控和决策。

三、常见的数据分析方法

掌握数据分析流程是开展数据分析工作的基础框架，涵盖数据收集、清洗、处理、建模、可视化等环节。但仅有流程还不够，下面为大家介绍三种通用的数据分析方法，帮助精准定位企业内部问题、发现规律，使数据分析结果更好地服务于业务决策。

（一）描述性分析

描述性分析是对数据进行概括和总结的方法，主要用于描述数据的基本特征和分布情况，涵盖数据的中心趋势、离散程度、分布形态等。常见描述性统计指标有平均值、中位数、众数、标准差、方差、偏度、峰度等。它在很多场景有广泛应用，在市场调研中，可了解消费者年龄、性别、收入等基本特征，以及对产品的满意度、购买频率等行为特征。

（二）相关性分析

相关性分析是研究两个或多个变量之间关系的方法，主要用于衡量变量之间的相关程度，判断是否存在线性关系。常见方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。在很多领域有重要应用，市场营销中，可了解产品价格、促销活动、广告投入等因素与销售额的关系，从而制定合理营销策略。

（三）预测性分析

预测性分析是利用历史数据和统计模型对未来趋势和结果进行预测的方法，主要基于时间序列分析、回归分析、机器学习等技术，建立预测模型来预测未来数据。常见方法有线性回归、逻辑回归、时间序列分析、神经网络等。在很多领域广泛应用，销售预测中，可预测未来销售额、销售量等，帮助企业制定生产计划和库存管理策略。风险预测中，可用于预测金融风险、信用风险等，帮助企业进行风险管理。

总结

数据分析是一个复杂而又系统的过程，通过明确分析的对象和目的，遵循科学的分析步骤，运用合适的数据分析方法，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业的决策和发展提