“一千人眼里有一千個哈姆雷特”，說明每個人對事情的理解都存在差異。而數(shù)據(jù)分析師在工作中，對于自己的想法和理解，不可避免會有一定程度的依賴。所以培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師規(guī)范的思維邏輯，至關(guān)重要。

分析流程

首先咱們來梳理一下數(shù)據(jù)分析的流程：

1.明確分析目的和思路：在進行數(shù)據(jù)分析之前，首先考慮的應(yīng)該是“為什么要展開數(shù)據(jù)分析？我要解決什么問題？從哪些角度分析數(shù)據(jù)才系統(tǒng)？用哪個分析方法最有效？”，而不是“這此分析需要出多少頁報告？打算用高級分析算法試試…”這樣的思維方式。只有明確了分析目的和思路，數(shù)據(jù)分析的方向才不會跑偏，才能得出有意義的結(jié)論。

2.數(shù)據(jù)收集：明確了分析目的，接下來就是開工收集數(shù)據(jù)了。數(shù)據(jù)的來源有很多種，例如原始數(shù)據(jù)（第一手數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)庫（第二手數(shù)據(jù)）、公開出版物、互聯(lián)網(wǎng)、市場調(diào)查等。公司普遍都有數(shù)據(jù)庫，常用于公司業(yè)務(wù)等方面的分析；《世界發(fā)展報告》、《中國人口統(tǒng)計》等是很常用的公開出版物，具有一定的權(quán)威性。利用國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、政府機構(gòu)網(wǎng)站、傳播媒體網(wǎng)站等，是最常用的互聯(lián)網(wǎng)獲取數(shù)據(jù)方式。

3.數(shù)據(jù)處理：包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、分組等處理方法。我們拿到的數(shù)據(jù)，通常情況下是不可直接使用的，比如數(shù)據(jù)有丟失、重復(fù)、有錄入錯誤或存在多余維度等情況。只有經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)才可以使用。

4.數(shù)據(jù)分析：在明確分析思路的前提下，選用適合的分析方法對處理后的數(shù)據(jù)進行分析。

5.數(shù)據(jù)展現(xiàn)：將分析結(jié)果用圖表來展現(xiàn)。這也是需要花費一番功夫的，比如你想展示本月的網(wǎng)站用戶轉(zhuǎn)化率情況，可以選擇柱形圖，但為了體現(xiàn)每階段用戶流失情況，以漏斗圖展示更為直觀貼切。所以數(shù)據(jù)展現(xiàn)階段，你需要思考“采用這個圖表，能否清晰的表達出分析結(jié)果？我想表達的觀點是否完全展示出來了？”

FineReport 數(shù)據(jù)報表

6.報告撰寫：將數(shù)據(jù)分析的整個過程和結(jié)果，以書面的形式向他人說明。需要將分析目的、數(shù)據(jù)來源、分析過程、分析結(jié)論和建議等內(nèi)容展現(xiàn)在報告中。

工具選用

數(shù)據(jù)分析工具可以分為這樣幾類：

• Excel & 報表工具

• BI工具

• R、Python、Matlab等數(shù)據(jù)分析語言
  

以上，Excel范圍最廣，適合新上手使用。報表工具和BI工具企業(yè)商用較多；R、Python之類適合有編程基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析師使用，開源的。

Excel不用多說，熟練掌握數(shù)據(jù)透視表，掌握常用的公式，懂一點開發(fā)，會寫一些vlookup。

報表工具形同Excel，用來做dashboard很方便，好處就在于簡單，數(shù)據(jù)透視、圖表制作這些功能封裝好的。譬如FineReport，整個過程就是連數(shù)據(jù)，設(shè)計模板，web展示。圖表是內(nèi)設(shè)好的或者開發(fā)對接Hcharts/Echarts/D3圖標庫，一般內(nèi)置的圖表以及夠用了。

BI就是更高級的報表工具，圖表、控件什么的都是拖拽實現(xiàn)。整個分析的過程包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、分組等處理方法，以及數(shù)據(jù)分析。相比報表工具，報表系統(tǒng)更著重于短期的運作支持，而BI則關(guān)注長期的戰(zhàn)略決策，甚至更著重于商業(yè)趨勢和業(yè)務(wù)單元的聯(lián)系而非具體的數(shù)據(jù)和精確度本身。BI并不是用來代替著眼于日常運做的報表系統(tǒng)的。

FineReport 數(shù)據(jù)報表

需要避免的數(shù)據(jù)分析三大誤區(qū)

數(shù)據(jù)分析的三大誤區(qū)，看看你有沒有踩中。

1.無明確的分析目的，完全為了分析而分析

與數(shù)據(jù)分析流程的第一步相同，分析目的要明確，你需要思考的是：采用什么方法才能達到分析的目的，到底哪種圖表才能完全展現(xiàn)你想要表達的意圖，這幾個分析維度是否全面，是否可以支撐分析結(jié)論等等，是自然而然的進行相應(yīng)的問題分析。

2.不懂業(yè)務(wù)、不懂管理，分析結(jié)果空洞化

許多剛?cè)胄械男率謧?，對于銷售、企業(yè)運營等業(yè)務(wù)層面的東西，并不十分精通。比如領(lǐng)導(dǎo)需要一份本季度銷售報告，如果僅僅利用統(tǒng)計知識進行同比、環(huán)比等維度分析，那么在你的報告中，一定沒有領(lǐng)導(dǎo)想看到的信息。領(lǐng)導(dǎo)想看到什么呢？如果你懂業(yè)務(wù)和管理，你就會知道，利用分析模型：4P、用戶使用模型、SWOT等模型進行下切，找出本季度銷量好或者不好的原因，具體到哪一個部門或哪個人的責(zé)任 。并站在更高的角度，從全局來看：本年的銷量情況占比如何，發(fā)展趨勢是否在預(yù)計范圍內(nèi)。并提出結(jié)合業(yè)務(wù)的合理化建議，供領(lǐng)導(dǎo)參考。

3.看中高級算法，不在乎是否合適

每個算法都有其優(yōu)勢和局限性，在進行數(shù)據(jù)分析時，應(yīng)該選擇可以快速、準確的計算、得出結(jié)論的算法。正所謂“白貓黑貓，捉到老鼠就是好貓”。

好了，以上就是數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備的分析思維。希望你我共同努力，在數(shù)據(jù)分析師的道路上，不斷升級打怪，修煉自我，朝著專家領(lǐng)域進發(fā)！