按流程进行数据分析《转》

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        数据分析不是简单的“分析数据”，它是一种解决问题的方法，一个解决问题的过程，甚至可以认为是一种方法观。作为一名数据分析工作者，这里所说的数据分析是一个相对狭义的概念，如果没有合理的执行体系和标准化的工作流程，就会形成表面化的错误，从而影响到工作效率，更重要的是影响最终的分析结论，都说“按流程办事”，数据分析也不例外。
       

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         【1】明确目的
       
        用数据说话，从数据分析的角度解决问题，用数据支持结论。从监测角度来说，业务问题一般以两种方式出现，第一种是在长期监测中发现某一环节运行异常，另外一种是在开展业务任务时即时遇到阻碍，不管怎么样，问题摆在面前需要解决。
        在开始数据分析之前，必须明确要分析什么，要解决什么问题，一项数据分析，不是一蹴而就，需要过程，如果不能做到有的放矢，多半会导致分析方向发生偏移，盲目无序的开头将导致后续的工作白白浪费。发生了什么？为什么要这样做？要得到什么？如何得到？等等这些问题需要在分析之前弄清楚，只有先明确了目的，对数据分析的主要内容有针对的了解，才能作出合理有效的解决方案。

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        【2】获取数据
       
        按照数据分析的目的、具体内容，收集所需数据，此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。这些数据源就像盖房子打地基，没有这个基础，不管采用多么高级的分析方法都是白费力气。“garbage in，garbage out”。另外，不要过于期望一口气将所有数据都采集全，在预处理和数据分析阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源，这是反馈调节的过程，需要耗费大量的时间反复甄别。

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        【3】预处理
       
        现在存储于后台的数据太多了，以前做项目担心没有真实可靠的数据，现在这个问题没有那么复杂，但数据太多却引发了其他问题。辛苦采集到的数据口径不一致，存储格式不同，不符合数据分析要求还有待派生新的变量，这些过程看似简单却非常有必要！
        仅仅预处理以上这些问题还不够，当数据分析方法复杂时，我们还需对采集的数据进行筛选构成小的数据集，对于数据集中变量的分布、缺少、描述统计指标进行一定程度的分析。可以说，获取数据+预处理将耗费整个执行过程的大部分时间，很繁琐，但非常的重要。

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        【4】数据分析
       
        在这个阶段建议采用简单有效的分析方法，切记不要“为了分析而分析”。数据分析方法有很多种，不一定越是高级的方法就越有效。数据分析的工具也一样，能用Excel就不用SPSS，选择合理得当高效的方法和工具，只要能解决问题即可。如果你很自信，可以合理选择有效驾驭，那选用一些高级的方法和工具对提高整个数据分析过程的权威性、专业性、精确性都有非常之大的帮助。
        和前两个环节一样，这个过程也是费力不讨好的，而且伴有枯燥、沮丧、焦虑等心态，不断调整自己的心态也是这三个阶段的重点和关键。

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         【5】提交报告
       
        做一个数据分析的项目，不能不下结论！
        雷声大，雨点小的事情，作为数据分析师千万要避免发生。提交数据分析报告，提出解决问题的方案或建议，对业务问题进行及时处理，养成这个良好的习惯。数据分析报告采用PPT格式、Word格式都可以，做到结构合理、结论坚定，图文并茂。
        这个阶段切记不要搞得太花哨，语气低调不要太夸张，有自己的结论，有自己的观点，能有效解决问题，并针对类似问题进行监控，防止再次发生。

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        按流程办事的好处就在于各环节的不断反馈，出现偏差时返回到各个环节进行审核优化，突出解决问题的主线，总之一句话，数据分析不是儿戏， 需要一个相对标准化的流程来遵循。
        乍读，这个流程好像没什么问题，再读，上面所讲的流程可能更适合调研性工作，提供基于数据分析的解决办法，严格来讲，这个流程遗漏了最为宝贵的环节，没有将数据分析的结论应用到实践中。换句话讲，就是为了报告而分析！

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