數據分析的一些常見問題

數據分析和數據挖掘,是大​​數據應用的核心技術,也是大數據應用的關鍵所在

數據分析重要,但是,很多時候卻不知道該如何去做,面對大量的數據,卻無從下手。概括起來,經常面臨的困難有:

分析目的不明確

分析方法不清晰

分析過程不清晰

分析思路不完善

解讀數據能力差

1. 不知道要分析什麼?(分析目的)

不知道要分析什麼,也就是分析目的不明確。

經常有學員告訴我,領導給了一大堆數據給我,要我分析一下,但我不知道要分析什麼?除了基本的統計求和,我不知道要幹嗎。

明確分析目的,這是數據分析的起點,也是分析的終點。所有的分析工作都應該圍繞業務問題開始,分析的結果最終也要落到業務問題。

如果目的不明確,後續的分析工作就無法開展了。

2. 下一步做什麼?(分析過程)

數據分析不是一個單一的操作,而是一套複雜和完整的操作流程。

一般地,一個完整的數據分析包括了六個步驟,後一個步驟依賴前一個步驟,也是前一個過程的深入。

當有了分析目的之外,接下來就需要圍繞業務問題來收集相關的數據,並對收集來的數據進行預處理(清洗、轉化、提取、計算),如果使用FineBI之類的BI工具來處理的話就是先抽取數據、ETL處理數據,然後在前端多維度分析,並對分析結果進行可視化,最後形成一個完整的分析報告,到此,一個數據分析的工作才算正式完成。

3. 不知道怎樣去分析?(分析方法)

分析目的明確了,數據也有了,但面對大量的、複雜的數據,卻無從下手,不知道怎樣分析,這是由於分析者缺乏對分析方法的了解。

數據分析最核心的工作,就是對數據進行分析。圍繞業務問題,採用什麼樣的分析方法,使用什麼樣的分析模型,選擇什麼樣的分析工具,這是數據分析的核心。這是分析師的必備技能。

為了便於理解,我將數據分析分為三個層次,從低到高,由淺入深,分別是統計分析,基本分析,數據挖掘。

一般情況下,企業有80%的工作都只需要掌握統計分析方法就可以了,剩下20%的工作需要更深入的分析及挖掘。當然,更深層次的業務規律及業務模式,需要更高層次的數據分析來解決。比如,市場細分,客戶特徵提取,等等。

4. 看不明白分析結果?(數據解讀)

好不容易分析有結果了,統計有數據了,但是,這些數據及分析結果表示什麼意思呢?與我們的業務有什麼關係呢?這一步也不知道坑了多少學員。

對數據不敏感,解讀數據的能力差,無法將分析結果與業務問題和業務策略關聯起來,這是數據應用的最大障礙。

如何來解讀數據,解讀分析結果,這需要有一定的數據解讀方法,也需要分析師要了解相應的業務邏輯。

5. 不知道分析是否全面?(分析思路)

我經常收到一些分析師的抱怨,他們說,基本的分析我都會了,但是,每次提交分析報告給領導以後,領導總是不太滿意,說我分析不全面,漏此漏那的。分析不全面,這是由於缺乏分析思路導致的。

如果說,分析方法是從微觀從細節來對數據進行分析,那麼,分析思路,就是從宏觀角度指導如何進行數據分析,比如從哪幾個方面來進行完整的數據分析而不會遺漏。

要掌握分析思路,需要分析師懂業務、懂管理、懂營銷。比如,如果要分析企業的外部環境,你必須要懂得PEST模型,即要從政策、經濟、社會和技術四個方面來進行分析,否則就是不全面的;如果要做競爭分析,你需要懂得SWOT 、波特五力,從這幾個方面來分析競爭態勢,才算完整和系統。

最簡單,最實用的是5W2H模型,廣泛用於企業營銷活動、用戶行為分析等專題分析中,即要求分析的從下面7個方面來進行分析,這樣可以確保能夠將用戶購買行為分析完整、系統。

數據分析看起來很簡單,但如果沒有經過系統的培訓,要勝任這項工作也是不容易的。畢竟,數據分析師作為企業主管的智囊,作為主管決策的支撐,其重要性及高要求是不言而喻。

轉貼自: 36大數據


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