數據分析怎么做？高效的數據分析方法有哪些？

一、數據分析的對象和目的

（一）數據分析的常見對象

（二）數據分析的目的

二、數據分析怎么做？

（一）明確問題

（二）收集數據

（三）清洗和預處理數據

（四）選擇分析方法和工具

（五）進行數據分析

（六）數據可視化

三、常見的數據分析方法

（一）描述性分析

（二）相關性分析

（三）預測性分析

總結

不少人和我說過，覺得數據分析是一個很高大上的概念，離自己很遠。其實不然，數據分析體現在我們生活中的方方面面。當你頻繁瀏覽運動裝備且收藏多款跑鞋后，淘寶便會優先推送相關品牌跑鞋、運動服飾及健身器材等商品。經數據分析，顯示該推薦系統使商品點擊率提升 35%，用戶平均購買金額增長 22%，切實提升了用戶購物體驗，為平臺帶來顯著業績增長。

數據分析作為一門關鍵的技能和工具，能夠幫助從海量數據中提取有價值的信息。下面，我就帶大家祛魅數據分析的專業屬性，詳細拆解數據分析是怎么做的，以及盤點高效的數據分析方法有哪些。

一、數據分析的對象和目的

（一）數據分析的常見對象

數據類型	數據內容	分析作用
企業運營數據	銷售數據（銷售數量、金額、渠道等）、財務數據（收入、成本、利潤等）、生產數據（生產效率、產品質量等）	分析銷售情況、市場需求與趨勢；進行成本控制、預算管理；優化生產流程、降低成本
市場數據	市場規模、增長率、份額，競爭對手信息	評估市場潛力與趨勢；明確企業市場地位；制定差異化競爭策略
客戶數據	客戶基本信息、購買行為、偏好、滿意度	了解客戶需求，進行細分；預測購買需求，提高復購率；發現問題，提升客戶忠誠度
社會數據	社交媒體言論、新聞報道、行業動態	了解社會熱點、輿論趨勢及消費者態度

（二）數據分析的目的

二、數據分析怎么做？

（一）明確問題

與業務目標結合 在進行數據分析之前，首先要明確分析的問題，這個問題必須與企業的業務目標緊密結合。如果企業的業務目標是提高銷售額，那么分析的問題可以是找出影響銷售額的關鍵因素、預測未來的銷售額趨勢等。
問題的細化和量化 將問題細化和量化，使其具有可操作性。將“找出影響銷售額的關鍵因素”細化為“分析產品價格、促銷活動、市場競爭對銷售額的影響程度”，并將這些因素進行量化，如用具體的數值表示價格、促銷活動的力度等。這樣可以使分析更加具體和準確。

（二）收集數據

確定數據來源 根據分析的問題，確定需要收集的數據來源。數據來源可以分為內部數據和外部數據。內部數據來自企業內部的各個業務系統，如銷售系統、財務系統、客戶關系管理系統等；外部數據來自市場調研機構、行業協會、政府部門、社交媒體等。
數據收集方法 根據數據來源的不同，選擇合適的數據收集方法。常見的數據收集方法包括問卷調查、訪談、觀察、數據庫查詢等。在收集客戶滿意度數據時，可以采用問卷調查的方法；在收集競爭對手信息時，可以通過訪談、觀察和網絡搜索等方法。

（三）清洗和預處理數據

數據清洗 收集到的數據可能存在噪聲、錯誤、重復和缺失等問題，需要進行數據清洗。數據清洗的主要任務包括去除噪聲數據、修正錯誤數據、刪除重復數據和處理缺失數據。
數據預處理 數據預處理是對清洗后的數據進行進一步的處理，使其適合分析的要求。數據預處理的主要任務包括數據轉換、數據歸一化、數據編碼等。

（四）選擇分析方法和工具

分析方法的選擇 根據分析的問題和數據的特點，選擇合適的分析方法。常見的分析方法包括描述性分析、相關性分析、回歸分析、聚類分析、分類分析等。例如，在了解數據的基本特征和分布情況時，可以選擇描述性分析方法；在分析兩個變量之間的關系時，可以選擇相關性分析方法。
分析工具的選擇 選擇合適的分析工具可以提高分析的效率和準確性。常見的分析工具包括 Excel、Python、R、Tableau、FineBI 等。Excel 是一種簡單易用的數據分析工具，適合處理小規模的數據；Python 和 R 是功能強大的編程語言，適合進行復雜的數據分析和建模；Tableau 和 FineBI 是專業的數據分析工具，并且能夠將分析結果以直觀的圖表和報表形式展示出來。推薦業內人士都在用的FineBI ，作為企業級一站式 BI 數據分析與處理平臺，能借助 OLAP 分析實現多維數據分析，提供豐富的分析挖掘功能和預警功能，如任意維度切換、添加、多層鉆取、自定義分組等，幫助用戶從多個角度深入分析數據，發現數據背后的規律和問題。此外，可根據用戶語義自動關聯數據，方便用戶整體查看分析原本未建立關聯關系的數據。

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（五）進行數據分析

應用分析方法和工具 將選擇的分析方法應用到處理好的數據上，使用分析工具進行數據分析。在分析過程中，要不斷調整和優化分析方法和參數，以獲得更好的分析結果。在使用回歸分析方法預測銷售額時，要通過調整模型的參數，使模型的預測結果與實際數據更加接近。
驗證和評估分析結果 對分析結果進行驗證和評估，確保結果的準確性和可靠性。可以采用交叉驗證、對比分析等方法進行驗證。將模型的預測結果與實際數據進行對比，計算預測誤差，評估模型的性能。如果分析結果不符合預期，要重新檢查數據、分析方法和模型，找出問題并進行改進。

（六）數據可視化

將分析結果以直觀、易懂的方式呈現給相關人員。常見的呈現方式包括圖表、報表、儀表盤等。圖表可以清晰地展示數據的分布和趨勢，如柱狀圖、折線圖、餅圖等；報表可以詳細地列出分析的結果和相關的指標；儀表盤可以實時展示關鍵指標的變化情況，方便決策者進行監控和決策。

三、常見的數據分析方法

掌握數據分析流程是開展數據分析工作的基礎框架，涵蓋數據收集、清洗、處理、建模、可視化等環節。但僅有流程還不夠，下面為大家介紹三種通用的數據分析方法，幫助精準定位企業內部問題、發現規律，使數據分析結果更好地服務于業務決策。

（一）描述性分析

描述性分析是對數據進行概括和總結的方法，主要用于描述數據的基本特征和分布情況，涵蓋數據的中心趨勢、離散程度、分布形態等。常見描述性統計指標有平均值、中位數、眾數、標準差、方差、偏度、峰度等。它在很多場景有廣泛應用，在市場調研中，可了解消費者年齡、性別、收入等基本特征，以及對產品的滿意度、購買頻率等行為特征。

（二）相關性分析

相關性分析是研究兩個或多個變量之間關系的方法，主要用于衡量變量之間的相關程度，判斷是否存在線性關系。常見方法有皮爾遜相關系數、斯皮爾曼相關系數等。在很多領域有重要應用，市場營銷中，可了解產品價格、促銷活動、廣告投入等因素與銷售額的關系，從而制定合理營銷策略。

（三）預測性分析

預測性分析是利用歷史數據和統計模型對未來趨勢和結果進行預測的方法，主要基于時間序列分析、回歸分析、機器學習等技術，建立預測模型來預測未來數據。常見方法有線性回歸、邏輯回歸、時間序列分析、神經網絡等。在很多領域廣泛應用，銷售預測中，可預測未來銷售額、銷售量等，幫助企業制定生產計劃和庫存管理策略。風險預測中，可用于預測金融風險、信用風險等，幫助企業進行風險管理。