数据分析流程
2021-02-17 17:00:47 14 举报
数据分析流程通常包括以下几个步骤:首先,明确分析目标和问题,确定需要收集哪些数据以及如何获取这些数据。其次,进行数据清洗和预处理,包括去除重复值、缺失值处理、异常值检测等,以确保数据的质量和准确性。然后,进行数据探索性分析,通过统计图表、描述性统计等方式对数据进行初步了解和发现潜在的模式和关联。接下来,根据分析目标选择合适的分析方法和模型,如回归分析、聚类分析、时间序列分析等,进行深入的数据建模和挖掘。最后,对分析结果进行解释和可视化展示,以便更好地理解和传达分析结论。
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大纲/内容
1. 明细宽表2. 指标宽表3.监控看板
1. 业务流程图2. 指标体系
数据准备
是否理解目标
1. 分析方法:渠道,组织架构,象限,下钻,二八,漏斗,对比,趋势,SWOT 2. 算法模型:分类,回归,聚类,关联,时序,空间关系
目标理解
提出假设
否
是
1. 结构化拆解描述分析问题
数据分析流程
数据是否满足
是否支撑目标
描述现状 定位原因 刷新认知 推送改进 战略升级
构建分析框架
是否理解业务
数据探索
过程
界定问题
MECE原则:相互独立、完全穷尽 逻辑树拆解:5W2H,因果关系、 时空顺序关系、相似性关系 公式拆解 逻辑递进:时间,结构,重要性
开始
评估框架
输出结论
是否有洞察
数据收集
1. 洞察描述2. 数据可视化
问题拆解
数据清洗
输出
结论输出
理解分析目标
1. 分析目的2. 分析对象3. 衡量结果标准
理解业务流程
分析建模
业务理解
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