① 如何做数据分析
做数据分析步骤如下：
1.明确目的和思路
首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。
2.数据收集
根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。
对于数据的收集需要预先做埋点，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，就获取不到所需要的数据，影响分析。
3.数据处理
数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。
4.数据分析
数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。
数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。
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。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
6.报告撰写
撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。关于如何做好数据分析的更多问题，可以到一家专业的机构看看，例如CDA数据认证中心就不错。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。
② 如何进行数据分析
收集数据
数据分析师的工作第一步就是收集数据，如果是内部数据，可以用SQL进行取数，如果是要获取外部数据，数据的可靠真实性和全面性其实很难保证。
2. 数据清洗
数据清洗是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。需要进行处理的数据大概分成以下几种：缺失值、重复值、异常值和数据类型有误的数据。
3. 数据可视化
是为了准确且高效、精简而全面地传递出数据带来的信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。在利用了合适的图表后，直截了当且清晰而直观地表达出来，实现了让数据说话的目的。
4. 数据方向建设和规划
不同行业和领域的侧重点是不同的，可以是商业策略，也可以是市场营销，是不固定的，要依据公司的战略发展走。
5. 数据报告展示
数据分析师作为业务与IT的桥梁，与业务的需求沟通是其实是数据分析师每日工作的重中之重。在明确了分析方向之后，能够让数据分析师的分析更有针对性。如果没和业务沟通好，数据分析师就开始撸起袖子干活了，往往会是白做了。最后结果的汇总体现也非常重要，不管是PPT、邮件还是监控看板，选择最合适的展示手段，将分析结果展示给业务团队。
③ 如何正确进行数据分析
大数据分析处理解决方案
方案阐述
每天，中国网民通过人和人的互动，人和平台的互动，平台与平台的互动，实时生产海量数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。
数亿网民实时留下的痕迹，可以真实反映当下的世界。微观层面，我们可以看到个体们在想什么，在干什么，及时发现舆情的弱信号。宏观层面，我们可以看到当下的中国正在发生什么，将要发生什么，以及为什么？借此可以观察舆情的整体态势，洞若观火。
原本分散、孤立的信息通过分析、挖掘具有了关联性，激发了智慧感知，感知用户真实的态度和需求，辅助政府在智慧城市，企业在品牌传播、产品口碑、营销分析等方面的工作。
所谓未雨绸缪，防患于未然，最好的舆情应对处置莫过于让舆情事件不发生。除了及时发现问题，大数据还可以帮我们预测未来。具体到舆情服务，舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集、数据分析之外，还可以通过大数据不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，通过对同类型舆情事件历史数据，及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析，提炼出相关舆情的规律和特点。
大数据时代的舆情管理不再局限于危机解决，而是梳理出危机可能产生的各种条件和因素，以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标，增强我们对同类型舆情事件的认知和理解，帮助我们更加精准的预测未来。
用大数据引领创新管理。无论是政府的公共事务管理还是企业的管理决策都要用数据说话。政府部门在出台社会规范和政策时，采用大数据进行分析，可以避免个人意志带来的主观性、片面性和局限性，可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，降低决策风险。通过大数据挖掘和分析技术，可以有针对性地解决社会治理难题；针对不同社会细分人群，提供精细化的服务和管理。政府和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制，打破部门间的“信息孤岛”，加强互动反馈。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。
解决关键
如何能够快速的找到所需信息，采集是大数据价值挖掘最重要的一环，其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础，多瑞科舆情数据分析站的采集子系统和分析子系统可以归类热点话题列表、发贴数量、评论数量、作者个数、敏感话题列表自动摘要、自动关键词抽取、各类别趋势图表；在新闻类报表识别分析归类：标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等；在论坛类报表识别分析归类：帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等。
解决方案
多瑞科舆情数据分析站系统拥有自建独立的大数据中心，服务器集中采集对新闻、论坛、微博等多种类型互联网数据进行7*24小时不间断实时采集，具备上千亿数据量的数据索引、挖掘分析和存储能力，支撑政府、企业、媒体、金融、公安等多行业用户的舆情分析云服务。因此多瑞科舆情数据分析站系统在这方面有着天然优势，也是解决信息数量和信息（有价值的）获取效率之间矛盾的唯一途径，系统利用各种数据挖掘技术将产生人工无法替代的效果，为市场调研工作节省巨大的人力经费开支。
④ 如何进行大数据分析及处理
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
⑤ 数据精细化分析——帮你找到运营突破点
在运营工作中，无时不刻都在产生着数据。
而运营工作更是与数据分析息息相关，有时候只是盲目听从领导命令收集各种数据进行基本分析，而无法发现数据指标背后的问题。
我们工作的效率提升很多时候就是围绕如何分析核心数据指标来进行的。
但是仅仅知道关键数据指标和关键数据还远远不够，我们需要一个方法去进入到数据中，将其拆分细解，体察到数据背后的问题，并提出解决方案，有针对性的去解决每一个问题，而不是乱拳打一通，最后也不知道自己错在哪。
关键数据指标就是围绕核心业务流程和分析目的展开的主要数据。
关键数据指标还是要 根据实际岗位来确定 。
比如 新媒体运营 会以公众号粉丝数、文章阅读量、文章分享率广告收入等等作为指标衡量；
电商类运营会更加注重收入（GMV）、复购率、订单转化率等等等指标
APP运营会关注DAU、激活数、注册数、留存率等指标
在本篇文章我们以 新媒体运营粉丝数（微信公众号） 作为关键指标，进行拆解分析并找到解决方案。
从 粉丝来源渠道 将公众号粉丝数指标进行拆解：
公众号粉丝数 = 自然粉丝数 + 内容粉丝数 + 活动粉丝数
自然粉丝数——自然涨粉，通过日常运营可以得到的粉丝数，数值可以参考历史数据
内容粉丝数——优质内容涨粉，通过一篇爆款文章，额外涨粉
活动粉丝数——各种活动涨粉，包括广告投放等其他方式
如果我们想要公众号粉丝增长，就可以从这三个方面发力：
1.自然增长——偏中长期，很难短期内发力
2.内容增长——依赖人力因素，产出和数量很难在短期内得到保障
3.活动增长——利用一些低成本的活动方式或者换量合作，可以短期起量
如果我们需要短期内达到粉丝数增长的目标，那我们的重点可以放在 活动增长方面
我们再将 活动粉丝数 进行二次拆解：
活动粉丝数 = 裂变活动 + H5创意活动 + 合作换量 + 广告投放 + ……
那我们到底要在哪个方面进行发力呢？
这个时候我们将这四个方向的增长效果进行分析，然后确定一个优先级：
1.裂变活动 ——效果相对可控，且能通过频次/提炼卖点等因素放大消费
2.H5创意活动 ——效果相对不可控，依赖创意及不确定性因素
3.合作换量 ——效果可控，但量不大，严重依赖渠道质量
4.广告投放 ——效果可控，但严重依赖预算
裂变活动可以参考行业的数据，再结合数据增长目标，确定一个具体数据指标。
广告投放主要看预算的多少，来确定能达到的效果。
合作换量和创意活动都可以参考历史数据，确定大概能增长的量。
虽然说有很多个活动，可以去达到想要的目的，但是我们也不能四个方向一起做的很好，我们要秉承 【二八原则】，将主要精力投入到比较稳定，有把握的事情上 。所以相对可控的活动放在优先级高的位置
通过前面对关键数据的分析，我们已经找到了突破口，现在就是具体执行前面的解决方案。
但仅仅是执行还不够，还要根据自己的业务形态不断优化，设计出【方案实施检测表】，将动态实时数据与目标数据进行对比分析，不断优化，再分析数据，验证，执行，优化。
数据精细化分析的流程是一个循环的过程。在实际情况下，往往事情不会全部在你意料之中，总会有个把BUG，这个时候，就需要你不断的去进行分析，验证，执行，优化，再去分析这样的过程，才能最终接近我们的理想态。
数据分析就像是一本【武功秘籍】，他教你如何找到自己身上的优点，并且将其通过训练方法，修炼的更强。
而运营人经常被KPI支配的恐惧，也可以通过数据分析的方法，找到一条合理清晰的路，去在规定时间内完成领导交办的任务。
希望我们每个运营人都能掌握这把【达摩克利斯之剑】，在运营路上披荆斩棘，完美解决每一次困难。