商业数据分析师「教你如何做好一名分析师」

例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等。每个项目对数据的要求不同，使用的分析手段也是不一样的。（本文第三部分将详细介绍4种常用分析框架。）

2、

数据收集

数据收集是数据分析的基础，按照确定的分析框架，有目的的收集、整合相关数据。

3、

数据处理

数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，它是数据分析前必不可少的阶段，也是整个数据分析过程中最占据时间的，耗费时间的程度取决于整个项目对数据仓库和数据质量的要求。

数据处理的常用方法有：数据清洗、数据转化等。

4、

数据分析

在明确了分析目的与框架，收集处理好数据后，就可以开始着手进行数据分析了。我们需要通过特定手段、多种方法和行业技巧对数据进行探索，从中发现因果关系、内容联系和业务规律等，为商业目的提供参考。

到了这个阶段，要能驾驭数据、开展分析工作，就要使用工具和方法了。

在分析方法方面，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等概念，及他们的原理、使用范围、优缺点；在分析工具方面，数据分析师一般首选Excel，同时搭配一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。

5、

数据展现

俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。一般情况下，数据分析的结果都是通过图表方式来呈现的。

常用的图表包括：饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等。

6、撰写报告

最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。

Tips:

首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然

另外，

数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案

通常情况下，用户对产品首先需要有一个认知、熟悉的过程，然后试用，再决定是否继续消费使用，最后成为忠诚用户。在这个锅层中，我们可以利用用户使用行为理论，梳理产品分析的各关键指标之间的逻辑关系，构建符合公司实际业务的产品分析指标体系。

它的缺点是用途较为单一，就是用于用户行为的研究分析。

*本文整合自：

做数据分析时，你的方法论是什么？

关于数据分析那些事，看这一文章就够了

从事商业数据分析都需要学习什么

版权保护: 本文由 seo优化大师 转载于网络，版权归原作者所有，如有侵权请联系 seo优化大师 删除
转载请保留链接:[商业数据分析师「教你如何做好一名分析师」] http://www.qqsn.com.cn/seo/2598.html