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数据分析的五大步骤

标签: 数据 运营

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当我们工作中遇到问题的时候,我们往往需要用数据解决问题,用数据指导决策。在一个完整的数据分析落地过程中,按照先后顺序,可以分为以下五步:确定目标、搜集数据、整理数据,分析数据、可视化呈现。


目录

1、确定目标编辑本段回目录


在进行数据分析之前,我们需要结合自己的业务确定数据分析的目标是什么,可衡量的指标是什么,对指标进行拆分,找出可收集数据的最小单元,这样做能够针对性的进行数据分析,提高数据运营效率,避免数据采集过多,造成无用数据被浪费。


2、搜集数据编辑本段回目录


当我们确定好目标后,就需要进行针对性的搜集数据,这里所说的搜集数据既包括通过埋点采集的用户全生命周期数据,也包括自己网上收集的数据,如行业数据报告,还包括通过访问或者电话等得到的人工整理数据。至于采用哪些具体的数据,还需要根据数据分析的目标而定。


3、整理数据编辑本段回目录


我们搜集好数据之后,需要对数据进行整理,尤其是搜集的数据来源很多的情况下,比如埋点采集的数据,网上收集的数据,人工整理数据,有时候会出现重复、错乱等情况,就需要整理数据,尽最大可能提高数据的准确性。


4、分析数据编辑本段回目录


分析数据需要注意的是,在分析数据的过程中,我们要结合自己的产品,选择合适的数据分析模型,有必要的情况下,需要自己去定义自己的分析模型,总之思路是:方法在这里,怎么用在于你。


5、可视化呈现编辑本段回目录


身为数据运营者,数据分析的结果往往是需要给领导和整个团队汇报的,这个时候我们就需要对数据分析结果做可视化的呈现,一般情况下用图表的形式呈现即可。通过数据分析找出业务问题所在,同时提出自己的解决方案,不光要知道为什么,还需要知道怎么办。


总结:以上五大步骤构成一个完整的数据分析过程,从开始思考目标到最后可视化呈现,从发现问题到提出解决方案,身为数据运营者,我们既需要有整体思维,能够从全流程去把握数据分析方法,也需要对细节极致追求,优化每一个步骤,比如:搜集数据时如何才能更加快速准确,就可以作为优化的目标。当我们能够从整体和细节都游刃有余得进行数据分析的时候,你就是一个合格甚至优秀的数据运营者。


来源:诸葛io数据教练

 

 

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