數據分析的路徑，是“先數據，后問題”。在不清楚要回答什么問題的情況下，就先收集數據、收集方法，之后進行數據分析。下面具體講解正確的路徑是什么樣。
數據分析的本質
1、觀察現象（市場口碑、業務反饋、指標變化）
2、結合原理（業務邏輯+分析邏輯）
3、做出推論（建立假設）
4、采取行動（基于假設，采取業務動作）
5、驗證假設（檢驗結果，積累經驗）
6、進一步分析（持續監控）
分析思路跟具體工具關系并不大，沒有數據的年代，還有定性分析方法；有數據的年代，還有基于調查問卷數據的調查分析，有基于交易數據的經營分析，有基于用戶APP/網站行為的“大”數據分析。數據來源越豐富，數據越準確，可用的分析方法越多，結果也越精確，但基本思路是一樣的。
為什么要建立數據分析思路
在實際工作中，數據分析常常存在以下問題：
1、數據分析師不了解銷售/運營/產品/售后業務
2、數據分析師只懂得跑數據，不懂得銷售/運營/產品原理
3、未完全理解數據背后的含義，就進行業務行動計劃
具備數據分析思路需要基本前提，首先觀察到位，了解原理；其次判斷可以采取的具體措施；最后得到結果。最佳實踐措施是建立起：設定數據指標→數據監控過程→數據預警問題→分析問題→探索對策→進行測試→驗證假設→總結經驗→循環監控的流程。
建立數據分析思路應該具備的條件
1、了解數據采集、數倉建設、數據治理基礎等全部流程
2、有良好的業務溝通機制
3、對業務邏輯有基礎了解
4、能觀察到業務行動的結果
5、區分非技術問題
如何進行數據分析
1. 記錄數據
有用的數據要經過有心的設計，才能有效率地存儲下來。基于業務需求采集數據，了解每種數據的信息量，還了解不同數據收集時的難易程度，以及如何設計機制來保證信息收集的準確。
2. 處理數據
商業復雜后，數據會產生于不同部門。從其他部門高效地整合數據，并對數據質量有把控，也是數據分析師的重要素質。當整合了有用的數據后，把數據清理好、保證質量，做到結構完整、條理清晰，會讓基于此的數據分析事半功倍。這一步看起來很輕松，當企業越大、部門越多、數據越復雜的時候，越重要。
3. 分析數據
首先要對采集到的數據，進行清洗、篩選，建立統一數據標準和格式規范，提高數據質量。然后，再對數據進行分析，分析內容包括實驗、預測、歸因、制定關鍵指標、行研、深挖、儀表盤等等。
4. 決策自動化
無論是專家系統、監督學習或者無監督學習，歸根結底，都是基于數據總結出來規律，將商業決策自動化。好的數據分析師，除了根據商業問題選擇適用模型，提高模型表現和提高數據質量之外，還應該知道什么決策適合被機器學習解決；知道機器學習的長處與短板；知道如何收集/制造標簽來賦能機器學習模型；知道如何建立機器學習的優化目標和損失函數等等。
大數據的概念雖然提了很久，但是真正意義上的多維度、大規模的數據，是近幾年才真正發展起來的。很多公司連處理大數據的能力都沒有，更別提有效應用了。這里大家可以借助億信華辰研發的數據分析BI工具，這款工具可以幫助企業打通從數據接入、到數據建模與處理、再到數據分析與挖掘整個數據應用全鏈路，解決各類復雜業務的數據分析問題，實現高效數字化轉型。
