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数据分析师是如何进行数据分析及分析方法

数据分析师分析出的数据对企业来说至关重要，现在数据分析岗位也很普及。好的数据分析，能为企业转型决策提供依据，有时候数据分析师可以作为企业中的顶梁柱，今天小编辑跟大家一起来学学数据分析的一般步骤及业务分析方法。

一、数据分析的一般步骤浓缩精华版

第一步：数据准备：（70%时间）

获取数据（爬虫，数据仓库）

验证数据

数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集）

使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件（I/O和文件串的处理，逗号分隔）

抽样（大数据时。关键是随机）

存储和归档

第二步：数据观察（发现规律和隐藏的关联）

单一变量：点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数

两个变量：散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜

多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图

第三步：数据建模

推算和估算（均衡可行性和成本消耗）

缩放参数模型（缩放维度优化问题）

建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比）

第四步：数据挖掘

选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析）

大数据考虑用Map/Reduce

得出结论，绘制最后图表

循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章。

二、数据分析业务分析版

“无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。但是首先你得明确自己的业务需求，数据才可能为你所用。

1.数据为王，业务是核心

了解整个产业链的结构

制定好业务的发展规划

衡量的核心指标有哪些

有了数据必须和业务结合才有效果。首先你需要摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。

2.思考指标现状，发现多维规律

熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状

对比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间

拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果

争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘

发现规律不一定需要很高深的编程方法，或者复杂的统计公式，更重要的是培养一种感觉和意识。不能用你的感觉去揣测用户的感觉，因为每个人的教育背景、生活环境都不一样。很多数据元素之间的关系没有明显的显示，需要使用直觉与观察（数据可视化技术来呈现）。

3. 规律验证，经验总结

发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。

有关数据分析，还有更多更重要的内容值得我们去学习，今天的数据分析步骤和业务分析方法希望能对大家有帮助。

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