数据分析的五大步骤

当我们工作中遇到问题的时候，我们往往需要用数据解决问题，用数据指导决策。在一个完整的数据分析落地过程中，按照先后顺序，可以分为以下五步：确定目标、搜集数据、整理数据，分析数据、可视化呈现。

在进行数据分析之前，我们需要结合自己的业务确定数据分析的目标是什么，可衡量的指标是什么，对指标进行拆分，找出可收集数据的最小单元，这样做能够针对性的进行数据分析，提高数据运营效率，避免数据采集过多，造成无用数据被浪费。

当我们确定好目标后，就需要进行针对性的搜集数据，这里所说的搜集数据既包括通过埋点采集的用户全生命周期数据，也包括自己网上收集的数据，如行业数据报告，还包括通过访问或者电话等得到的人工整理数据。至于采用哪些具体的数据，还需要根据数据分析的目标而定。

我们搜集好数据之后，需要对数据进行整理，尤其是搜集的数据来源很多的情况下，比如埋点采集的数据，网上收集的数据，人工整理数据，有时候会出现重复、错乱等情况，就需要整理数据，尽最大可能提高数据的准确性。

分析数据需要注意的是，在分析数据的过程中，我们要结合自己的产品，选择合适的数据分析模型，有必要的情况下，需要自己去定义自己的分析模型，总之思路是：方法在这里，怎么用在于你。

身为数据运营者，数据分析的结果往往是需要给领导和整个团队汇报的，这个时候我们就需要对数据分析结果做可视化的呈现，一般情况下用图表的形式呈现即可。通过数据分析找出业务问题所在，同时提出自己的解决方案，不光要知道为什么，还需要知道怎么办。

总结：以上五大步骤构成一个完整的数据分析过程，从开始思考目标到最后可视化呈现，从发现问题到提出解决方案，身为数据运营者，我们既需要有整体思维，能够从全流程去把握数据分析方法，也需要对细节极致追求，优化每一个步骤，比如：搜集数据时如何才能更加快速准确，就可以作为优化的目标。当我们能够从整体和细节都游刃有余得进行数据分析的时候，你就是一个合格甚至优秀的数据运营者。

来源：诸葛io数据教练