1.分析设计
首先是明确数据分析目的,只有明确目的,数据分析才不会偏离方向,否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义,亦即目的引导。当分析目的明确后,我们需要对思路进行梳理分析,并搭建分析框架,需要把分析目的分解成若干个不同的分析要点,也就是说要达到这个目的该如何具体开展数据分析?需要从哪几个角度进行分析?采用哪些分析指标?采用哪些逻辑思维?运用哪些理论依据?
2.数据收集
数据收集是按照确定的数据分析框架,收集相关数据的过程,它为数据分析提供了素材和依据。这里的数据包括一手数据与二手数据,一手数据主要指可直接获取的数据,如公司内部的数据库、市场调查取得的数据等;二手数据主要指经过加工整理后得到的数据,如统计局在互联网上发布的数据、公开出版物中的数据等。
3.数据处理
数据处理是指对采集到的数据进行加工整理,形成适合数据分析的样式,保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。如果数据本身存在错误,那么即使采用最先进的数据分析方法,得到的结果也是错误的,不具备任何参考价值,甚至还会误导决策。
4.数据分析
数据分析是指用适当的分析方法及工具,对收集来的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。在确定数据分析思路阶段,数据分析师就应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。到了这个阶段,就能够驾驭数据,从容地进行分析和研究了。
5.数据展现
通过数据分析,隐藏在数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来,那么通过什么方式展现出这些关系和规律,才能让别人一目了然呢?一般情况下,数据是通过表格和图形的方式来呈现的,即用图表说话。
6. 报告撰写
数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告,把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来,以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量,为决策者提供科学、严谨的决策依据,以降低企业运营风险,提高企业核心竞争力。
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