1、明确分析的目的和思路
运营是靠目标驱动,做事情带有很强的目的性,同样地,在数据分析方面也同样遵循这个原则。对数据进行分析,最终的目的是什么?我想要解决什么样的问题。
2、数据收集
运营数据收集,越详细越好,所以在要求前期进行数据统计的时候就需要有关大局观,将后期数据分析可能会用到的数据尽可能多地收集起来,以方便后期进行数据分析。
3、数据处理
对收集到的数据进行加工整理,形成适合数据分析的样式,从大量的,杂乱无章、难以理解的数据中,抽取并推导出对于解决问题有价值,有意义的数据。包括数据清洗,数据转化、数据提取以及数据计算等处理方法。
4、数据分析
运用适当的数据分析的方法和工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论。
5、数据展现
对数据进行可视化地展现,尽可能地多用图标、趋势图、饼图等形式进行说明和解释,能够直观地传达出数据分析的结果和观点。如果是最终数据是供自己参考,那么在数据展现时,能够清楚地了解到自己想要的数据,能够从数据中得到一定的启发即可。
如果是需要供领导作决策和参考,则需要表现数据的可视化,在数据图标中做进一步的分析和说明。
6、撰写报告,提出解决方案
如果是自己进行数据分析,则对数据进行分析处理后,发现数据变化的原因,并提出解决出现这个数据的解决办法,投入优化和使用中。在多次测试中,找到解决问题的最优解。
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