
很多人在进行数据分析的时候总是会有些迷惑,那就是不知道怎么去进行数据分析或者数据分析到底要何处下手,其实这个问题的症结就是对数据分析没有一个明确思路。在进行数据分析的时候,我们可以制定一个计划,就能够知道自己在各个阶段该如何做好数据分析工作。简单来说,可以总结为五个步骤,这五个步骤分别是确定分析目的和要分析的数据,分析源数据,处理源数据,得出结论,想出优化方案。做好了这些工作,才能够做好数据分析。
首先说说确定分析目的和要分析的数据。我们肯定能意识到,数据分析中最关键的一个步骤,只有确定了步骤,才能够知道自己分析收据的意义。确定数据的重要性在于选择要分析的数据是否有逻辑性,如果没有逻辑性,那么数据分析出来的结果是错误的。并且,实际情况往往非常复杂,需要业务的实际情况去选定要分析哪些数据同样可能决定分析结论。如果选错了样本,那分析结论就很大概率不正确。
第二说说观察源数据。很多人拿到数据就开始处理、分析,其实这样做并不妥,拿到数据的第一步应该是对数据做一个初步的判断,如果经过一顿分析发现数据有很基础的错误,会对自己以后的分析没有自信的。异常数据是在这一步中要重点留意的,有一些数据有较为突出的波动。对于这样的数据要探究它产生的原因,没别的,还是要结合业务、结合自己的运营动作去想是否合理。
然后说说处理源数据。处理数据的话就是会使用数据分析的工具,一般来说Excel是够用的。同时结合个人经验说下,在用工具处理的时候,真的很可能出现操作错误,所以你要时刻提醒着点自己保持大脑运转,要对数据的合理性不断地质疑。由此可见数据分析的工具是需要大家多多学习的。
接着说说得出结论。得出结论这个步骤最容易用主观视角去分析,带着错误的思想方式去分析数据也能够分析的出,所以数据分析一定要从客观的角度进行分析,另外,同样的数据不同的人分析,得出结论可能不同,差异就在于你们掌握、考虑的信息量可能不一样,数据分析时尽可能让自己敏感、细致,尽可能多地了解一切其他变量。
最后就是想出优化方案得出结论也不是数据最终的目的,需要大家不断的发现问题,同时想出解决方案,得到反馈之后还要再发现问题,这才是正确的循环。
以上的内容就是对于数据分析工作的步骤了。数据分析工作的步骤就是确定分析目的和要分析的数据,分析源数据,处理源数据,得出结论,想出优化方案。这样才能够更好的进行数据分析工作,希望这篇文章能够给大家带来帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01