⑴ 數據分析的流程是什麼
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麼，才能准確定位分析因子，提出有價值的問題，提供清晰的指引方向。
2、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“埋點數清”代碼，或者使用第三方的數據統計工具。
3、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。
4、數據探索。通過探索式分析檢驗假設值的形成方式寬畢緩，在數據之中發現新的特徵，對整個數據集有個全慎模面認識，以便後續選擇何種分析策略。
5、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、技術等了如指掌才行，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R語言、Python等。
6、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、帕累托圖等，同時也可以使用報告等形式與他人交流。
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⑶ 數據分析項目包含哪些流程
1、數據採集
了解數據採集的意義在於真正了解數據的原始面貌，包括數據產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。
2、數據存儲
無論數據存儲於雲端還是本地，數據的存儲不只是我們看到的資料庫那麼簡單。
3、數據提取
數據提取是將數據取出的過程，數據提取的核心環節是從哪取、何時取、如何取。
4、數據挖掘
數據挖掘是面對海量數據時進行數據價值提煉的關鍵。
5、數據分析
數據分析相對於數據挖掘更多的是偏向業務應用和解讀，當數據挖掘演算法得出結論後，如何解釋演算法在結果、可信度、顯著程度等方面對於業務的實際意義，如何將挖掘結果反饋到業務操作過程中便於業務理解和實施是關鍵。
6、數據展現
數據展現即數據可視化的部分，數據分析師如何把數據觀點展示給業務的過程。數據展現除遵循各公司統一規范原則外，具體形式還要根據實際需求和場景而定。
7、數據應用
數據應用是數據具有落地價值的直接體現，這個過程需要數據分析師具備數據溝通能力、業務推動能力和項目工作能力。
⑷ 完整的數據分析包括哪些步驟
完整的數據分析主要包括了六大步驟，它們依次為：分析設計、數據收集、數據處理、數據分析、數據展現、報告撰寫等，所以也叫數據分析六步曲。
①分析設計
首先是明確數據分析目的，只有明確目的，數據分析才不會偏離方向，否則得出的數據分析結果不僅沒有指導意義，亦即目的引導。
②數據收集
數據收集是按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。
③數據處理
數據處理是指對採集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，保證數據的一致性和有效性。它是數據分析前必不可少的階段。
④數據分析
數據分析是指用適當的分析方法及工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。
⑤數據展現
一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，即用圖表說話。
常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形，例如金字塔圖、矩陣圖、瀑布圖、漏斗圖、帕雷托圖等。
⑥報告撰寫
數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，以供決策者參考。所以數據分析報告是通過對數據全方位的科學分析來評估企業運營質量，為決策者提供科學、嚴謹的決策依據，以降低企業運營風險，提高企業核心競爭力。
⑸ 數據分析工作流程有哪些
1、數據獲取
從字面的意思上講，就是獲取數據。數據獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行數據採集。此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。
2、數據處理
數據的處理需要掌握有效率的工具，這些工具有很多，比如Excel、SQL等等，Excel及高端技能：基本操作、函數公式、數據透視表、VBA程序開發。
3、分析數據
分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。因此，熟練掌握一些統計分析工具不可免。我們可學習SPSS，而SPSS不用編程，簡單易學。十分適合新手，同時經典挖掘軟體，需要編程。而R語言開源軟體，新流行，對非結構化數據處理效率上更高，需編程。
4、數據可視化
就目前而言，很多數據分析工具已經涵蓋了數據可視化部分，只需要把數據結果進行有效的呈現和演講匯報就可以了。你所做的前期一系列的工作展示給你的領導。