數(shù)據(jù)分析的流程

1、明確目的

在進(jìn)行任何事之前都要有目的性和選擇性，數(shù)據(jù)分析也是相同的道理。用戶分析主要是根據(jù)，用戶信息，用戶需求，用戶運(yùn)用場景來進(jìn)行數(shù)據(jù)拆解，分析用戶目的。

用戶信息

可以通過公司內(nèi)部部門去找BI團(tuán)隊(duì)，獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，從而制作漏斗模型，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)。

用戶需求

用戶為什么會選擇自己的產(chǎn)品?用戶的目的是什么?只有明確目的才能制定合理的數(shù)據(jù)分析思路。

用戶使用場景

場景更多體現(xiàn)的是數(shù)據(jù)分析的場景。要根據(jù)場景去定義問題，梳理數(shù)據(jù)分析思路，選擇數(shù)據(jù)分析的方法。

2、數(shù)據(jù)收集

正常情況下，每個(gè)公司都有自己的一些服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫。從中提取需要的數(shù)據(jù)，要注意數(shù)據(jù)收集的程度和準(zhǔn)確性，從而確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可靠性和有效性。

3、數(shù)據(jù)預(yù)處理

收集數(shù)據(jù)結(jié)束以后，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。不可以直接使用來做算法和數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)預(yù)處理是為了提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，舉例來說出現(xiàn)異常值或者缺失值。

4、數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以后，我們可以先進(jìn)行一部分?jǐn)?shù)據(jù)分析。

(1)異常分析

發(fā)現(xiàn)異常情況，找到出現(xiàn)異?，F(xiàn)象的原因。

(2)尋找關(guān)聯(lián)關(guān)系

關(guān)聯(lián)分析就是尋找事務(wù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，挖掘事務(wù)內(nèi)部的關(guān)聯(lián)關(guān)系，對于制定精準(zhǔn)營銷策略具有指導(dǎo)意義。

(3)分類、分層

通過用戶特征、用戶行為對用戶進(jìn)行分類分層，形成精細(xì)化運(yùn)營，推廣精準(zhǔn)化業(yè)務(wù)，進(jìn)一步提升運(yùn)營效率和轉(zhuǎn)化率。

5、數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化，把數(shù)據(jù)結(jié)果通過不同的表和圖形，可視化展現(xiàn)出來。

6、數(shù)據(jù)報(bào)告

通過上述的操作步驟，得出結(jié)論，以數(shù)據(jù)報(bào)告的形式進(jìn)行呈現(xiàn)。