業務問題中數據分析的基本流程

【編者注】 作者@數據小兵 從數據分析目的、數據獲取、數據處理、數據分析和數據分析報告撰寫幾個反面闡述了數據分析的流程。

“數據分析獅”的數據分析流程/步驟

數據分析不是簡單的“分析數據”，它是一種解決問題的方法，一個解決問題的過程，甚至認為是一種方法觀。作為一名普通“數據瘋嘻獅”，這裏所説的數據分析是一個相對狹義的概念，如果你是一個業務人員，你可以將之理解為業務分析。

【1】明確目的

從監測角度來説，業務問題一般以兩種方式出現。第一種是在長期監測中發現某一環節運行異常，另外一種是在開展業務任務時即時遇到阻礙。不管怎麼樣，問題擺在面前需要解決。

在數據分析開始前，必須明確要分析什麼，要解決什麼問題，一項數據分析，不是一蹴而就，需要過程，如果不能做到有的放矢，多半會導致分析方向發生偏移，盲目無序的開頭將導致後續的`工作白白浪費。

發生了什麼?為什麼要這樣做?要得到什麼?如何得到?等等這些問題需要在分析之前弄清楚。只有先明確了目的，對數據分析的主要內容有針對的瞭解，才能作出合理有效的解決方案。

【2】獲取數據

按照數據分析目的、內容收集所需數據，此時最重要的是保證獲取數據的真實可靠性。這些數據源就像蓋房子打地基，沒有這個基礎，不管採用多麼高級的分析方法都是白費力氣。另外，不要過於期望一口氣將所有數據都採集全，在預處理和數據分析階段你可能會發現還缺少某一部分數據源，這是反饋調節的過程。

【3】預處理

現在存儲於後台的數據太多了，以前做項目擔心沒有真實可靠的數據，現在這個問題沒有那麼複雜，但數據太多卻引發了其他問題。辛苦採集到的數據口徑不一致，存儲格式不同，不符合數據分析要求還有待派生新的變量，這些過程看似簡單卻非常有必要!

僅僅預處理以上這些問題還不夠，當數據分析方法複雜時，我們還需對採集的數據進行篩選構成小的數據集，對於數據集中變量的分佈、缺少、描述統計指標進行一定程度的分析。

【4】數據分析

在這個階段建議採用簡單有效的分析方法，切記不要“為了分析而分析”。數據分析方法有很多種，不一定越是高級的方法就越有效。數據分析的工具也一樣，能用Excel就不用SPSS，只要能解決問題即可。如果可以合理選擇有效駕馭，那選用一些高級的方法和工具炫一下也非常可以理解，人非聖賢，誰沒有個七情六慾呢?

和“獲取數據源”階段一樣，這兩個過程都是費力不討好的。數據分析整個項目的大部分時間都花在這兩個階段上。而且伴有枯燥、沮喪、焦慮等心態，不斷調整自己的心態也是這兩個階段的重點和關鍵。

【5】提交報告

做一個數據分析的項目，不能不下結論!

雷聲大，雨點小的事情，作為數據分析師千萬要避免發生。提交數據分析報告，對業務問題進行及時解決，養成這個良好的習慣。數據分析報告採用PPT格式、Word格式都可以，做到結構合理、結論堅定，圖文並茂。

這個階段切記不要搞得太花哨，語氣低調不要太誇張。有自己的結論，有自己的觀點，能有效解決問題，並針對類似問題進行監控，防止再次發生。

總之一句話，誠實、務實、創新、低調是一個數據分析師需要具備的素質。