⑴ 数据分析的流程是什么
1、明确分析的目的，提出问题。只有弄清楚了分析的目的是什么，才能准确定位分析因子，提出有价值的问题，提供清晰的指引方向。
2、数据采集。收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、互联网、市场调查等。具体办法可以通过加入“埋点数清”代码，或者使用第三方的数据统计工具。
3、数据处理。对收集到的原始数据进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。
4、数据探索。通过探索式分析检验假设值的形成方式宽毕缓，在数据之中发现新的特征，对整个数据集有个全慎模面认识，以便后续选择何种分析策略。
5、分析数据。数据整理完毕，就要对数据进行综合分析和相关分析，需要对产品、业务、技术等了如指掌才行，常常用到分类、聚合等数据挖掘算法。Excel是最简单的数据分析工具，专业数据分析工具有R语言、Python等。
6、得到可视化结果。借助可视化数据，能有效直观地表述想要呈现的信息、观点和建议，比如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等，同时也可以使用报告等形式与他人交流。
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⑶ 数据分析项目包含哪些流程
1、数据采集
了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。
2、数据存储
无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。
3、数据提取
数据提取是将数据取出的过程，数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。
4、数据挖掘
数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键。
5、数据分析
数据分析相对于数据挖掘更多的是偏向业务应用和解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义，如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中便于业务理解和实施是关键。
6、数据展现
数据展现即数据可视化的部分，数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。数据展现除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际需求和场景而定。
7、数据应用
数据应用是数据具有落地价值的直接体现，这个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。
⑷ 完整的数据分析包括哪些步骤
完整的数据分析主要包括了六大步骤，它们依次为：分析设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等，所以也叫数据分析六步曲。
①分析设计
首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导。
②数据收集
数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。
③数据处理
数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。
④数据分析
数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
⑤数据展现
一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，即用图表说话。
常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、瀑布图、漏斗图、帕雷托图等。
⑥报告撰写
数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。
⑸ 数据分析工作流程有哪些
1、数据获取
从字面的意思上讲，就是获取数据。数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
2、数据处理
数据的处理需要掌握有效率的工具，这些工具有很多，比如Excel、SQL等等，Excel及高端技能：基本操作、函数公式、数据透视表、VBA程序开发。
3、分析数据
分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。因此，熟练掌握一些统计分析工具不可免。我们可学习SPSS，而SPSS不用编程，简单易学。十分适合新手，同时经典挖掘软件，需要编程。而R语言开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。
4、数据可视化
就目前而言，很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分，只需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报就可以了。你所做的前期一系列的工作展示给你的领导。