之前給大家介紹過數據分析方法這些數據分析方法你都掌握了么，今天這篇文章我們來說說數據分析流程。數據分析流程主要分為以下幾個步驟：

1、明確目的

我們做任何事情都要有目的，數據分析也不例外。我們主要通過用戶、需求、場景來拆解數據分析目的。

• 用戶

公司內部部門

可以是公司內部部門，比如我之前經歷過的一家公司，某部門需要對產品下單環節每一步驟的uv做統計，從而制作漏斗模型，優化產品設計。這就需要相關部門人員去找BI團隊，拉取相關數據。

外部客戶

一些外部客戶不具備某一行業的數據，但它又需要了解這個行業的用戶和市場，而你由于自己的產品定位或者資源，具備相關數據，從而可以做出數據產品，供外部客戶使用，在滿足你自身數據變現需求的同時，也滿足外部客戶需求。

• 需求

用戶想通過數據達到一個什么樣目的？是提升相關業務指標還是發現問題？只有明確目的才能制定合理的數據分析思路。

• 場景

場景更多體現的是數據分析的場景。比如上面的某部門想知道用戶下單環節的每一步驟的uv，從而制作漏斗模型，優化下單支付環節，提高交易量，這就是場景。要根據場景去定義問題，梳理數據分析思路，選擇數據分析的方法。

2、數據收集

一般情況下，每個公司都有自己的一些服務器和數據庫。那這個時候，如果你要去提取這些數據，需要會一些簡單的SQL語言產品經理學SQL（五），這一點是非常重要的，因為你數據收集的程度和準確性往往就決定了你數據分析結果的可靠性和有效性。

3、數據預處理

收集好以后，我們需要對數據去做一些預處理。千萬不能一上來就用它做一些算法和模型，這樣的出來的結果是不具備參考性的。數據預處理的原因就是因為很多數據有問題，比如說他遇到一個異常值（大家都是正的，突然蹦出個負值），或者說缺失值，我們都需要對這些數據進行預處理。

4、數據分析

在數據進行簡單的加工以后，我們就需要去做一些數據分析了。

• 異常分析

發現異常情況，找到出現異常現象的原因。

• 尋找關聯關系

關聯分析就是尋找事務之間的關聯關系，一個耳熟能詳的例子就是“啤酒與尿布”的問題。挖掘事務內部的關聯關系，對于制定精準營銷策略具有指導意義。

• 分類、分層

通過用戶特征、用戶行為對用戶進行分類分層，形成精細化運營、精準化業務推薦，進一步提升運營效率和轉化率。

• 預測

根據歷史數據和分析技術(如統計建模和機器學習)對未來結果進行預測。預測分析科學可以以很高的精度形成對未來的見解。

5、數據表現

其實也就是數據可視化，把數據結果通過不同的表和圖形，可視化展現出來。使人的感官更加的強烈。常見的數據可視化工具可以是excel，也可以用power BI系統，也可以是你公司自己開發的一套BI系統。

6、數據報告

經過上述一些列的步驟，得出了哪些結論？可以采取哪些優化措施？這些都需要以數據報告的形式進行呈現。如果數據結果不可靠， 此時我們就需要檢查數據分析方法是不是有問題；其次，數據是否進行過加工處理？再其次，數據收集的是否可靠？這就需要具體問題，具體分析了。

PS:?轉發此篇文章到朋友圈或者是產品經理群，并截圖發給微信chanpin628，可以找我領取一份OA原型。

更多干貨可關注微信公眾號：chanpinliu880

想學習更多關于產品、職場、心理、認知等干貨，可長按右邊二維碼，關注我們。

··················AND··················

RECOMMEND

推薦閱讀

商業產品經理和用戶產品經理如何選擇？

B端產品如何尋找競品？

微信為什么不增加這些功能？

老司機教你做產品經理 7.0

面試讓帶簡歷過去？

點擊“閱讀原文”

查看更多干貨

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析的流程是啥样？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。