一、明確目的
明確數據分析的目的，才能更好地去通過(guò)用戶(hù)，需求等方面進(jìn)行拆解。
用戶(hù)：可以是內部部門(mén)也可以是外部客戶(hù)，內部部門(mén)就需要找自己相關(guān)的團隊去獲取相關(guān)的數據；外部客戶(hù)因為不具備某個(gè)行業(yè)的數據，但有需要了解相關(guān)的用戶(hù)的市場(chǎng)，而我們自己本身又有現成的數據，這時(shí)候就可以滿(mǎn)足我們的同時(shí)又可以滿(mǎn)足外部客戶(hù)的需求。
需求：只有明確了用戶(hù)需求和目的才能制定出更合理的數據分析思路。
場(chǎng)景：更多的是數據分析場(chǎng)景，根據場(chǎng)景將問(wèn)題定義，梳理出思路，才能更好地選擇方法。
二、數據收集
每個(gè)產(chǎn)品公司都會(huì )有自己的數據庫，方便了我們可以將數據進(jìn)行提取，值得注意的是需要確保數據的精準度，因為數據收集的程度和準確性就決定了數據分析結果的可靠性和有效性。
三、數據預處理
數據收集完成以后，就需要對數據做預處理。為什么要去做數據預處理，其實(shí)是因為很多收集來(lái)的數據會(huì )具有很多的問(wèn)題，比如異常值或者缺失值等等。所以這也是為什么不能一上來(lái)就用它做一些算法和模型的原因，這種情況下的結果是不具任何參考性的。
四、數據分析
1、異常分析：發(fā)現異常，找出出現異?，F象的原因。
2、尋找關(guān)聯(lián)：找到每個(gè)事物之間的關(guān)聯(lián)，進(jìn)行分析，挖掘內部的關(guān)聯(lián)關(guān)系，對于制定精準營(yíng)銷(xiāo)策略具有指導性意義。
3、用戶(hù)分層：進(jìn)行用戶(hù)分層，做精細化運營(yíng)從而提高運營(yíng)效率和轉化率。
4、預測：根據數據分析對結果進(jìn)行預測，這對于后期的發(fā)展會(huì )有很高的精準度。
五、數據可視化
用不同的表和圖形將數據的結果可視化出來(lái)，更具視覺(jué)沖擊力。比如常見(jiàn)的Excel表格。
六、數據報告
在講上述步驟都完成后，就需要得出結論，并以數據報告的形式展現出來(lái)，通過(guò)數據報告又可以進(jìn)行相對的分析，然后發(fā)現問(wèn)題并解決問(wèn)題。
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