在當今快速發展的商業環境下，數據分析成為了企業決策的重要工具之一。今天就帶大家了解一下數據分析的基本流程。

在當今快速發展的商業環境下，數據分析成為了企業決策的重要工具之一。今天就帶大家了解一下數據分析的基本流程。

數據分析基本流程

1.明確目的和思路
梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，采用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。
2.數據收集
一般數據來源于四種方式：數據庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告（如艾瑞資訊）、市場調查。
對于數據的收集需要預先做埋點，在發布前一定要經過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本發布出去而數據采集出了問題，就獲取不到所需要的數據，影響分析。
3.數據處理
數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。
4.數據分析
數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。
數據挖掘是一種高級的數據分析方法，側重解決四類數據分析問題：分類、聚類、關聯和預測，重點在尋找模式與規律。
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。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。
一般能用圖說明問題的就不用表格，能用表說明問題的就不用文字。
圖表制作的五個步驟：
①確定要表達主題
②確定哪種圖表最適合
③選擇數據制作圖表
④檢查是否真實反映數據
⑤檢查是否表達觀點
6.報告撰寫
一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，并且圖文并茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目了然。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文并茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助于閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。好的數據分析報告需要有明確的結論、建議或解決方案。

數據分析工具的應用

如何通過數據清晰了解用戶、產品和業務情況？一行行枯燥的數字無法讓業務部門或外部客戶直觀地了解數據背后的含義，所謂“一圖勝千言”，我們需要把數據進行可視化的展示。因此，BI工具就是數據分析路上必不可少的！國產BI工具億信ABI滿足企業不同階段的BI需求，功能覆蓋數據分析的全流程。