"数据分析"可谓是当红“炸子鸡”，一是因为现在每类工作都离不开数据，二是因为专职数据岗的薪资待遇十分不错。

而在刚接触分析数据时，你是否也有疑惑？

数据分析到底该怎么做？

为什么需求沟通的不清晰？

为什么分析没有思路？

如何让分析思路更清晰？…………

对于上疑惑，我们看一看在数据分析操作中如何解答？

数据分析是对收集来的大量数据使用适当的分析方法进行分析，运用高效的分析工具将它们加以分类和汇总；

并提取其中最有价值的信息，概括总结形成有效结论，挖掘数据最大价值的过程。

那数据分析该怎么做呢？

这里将数据分析分成 7 个闭环步骤，与你一起进行交流：

① 明确需求 →  ② 确定思路 → ③ 处理数据 → ④ 分析数据 → ⑤ 展示数据→ ⑥ 撰写报告  → ⑦ 效果反馈。

01

明确需求

明确需求是数据分析的第一个步骤，主要是与他人沟通交流与需求相关的一切内容，并将相关内容清晰及准确的理解、表达。

一般刚入门的分析是以被动分析为主，也就是他人发现问题，你来进行数据分析，所以要清晰的勾绘需求内容，让输出结果与需求的契合度更高。

需求内容

在沟通需求内容时，会存在反复沟通的情况，主要是因为还没有进行数据分析，问题考虑不周全；还有就是遇见 XX 人。

而在沟通中，可通过抓住需求的核心内容，减少反复沟通，需求的核心内容可从5个方面确定：分析目的、分析主体、分析口径、分析思路、完成时间。

在沟通需求的时候，要适当提出自己的想法，让需求更清晰立体。需求内容确定后，尽量以文档的形式记录下来，并邮件发给参与分析的全部人，便于各方参考需求内容开展工作。

注意事项

为提高需求的确认效率，要在沟通中注意9个字--“听得懂，问得准，记得牢”。

也就是听懂需求方说的，遇见不懂名词，一定要补课弄懂；并且对于有疑问的地方及时提出；最后记录清楚沟通内容的重点。

02 确定思路

分析思路可谓是分析的“灵魂”所在，它是将分析工作进行细化，分析思路清晰、有逻辑，可避免一个问题反复分析的情况。

确定思路需要从分析目的出发全面、深入拆解分析维度，确定分析方法，最终形成完整的分析框架。

思路来源

你是否也曾困惑过，为什么分析问题没有思路？

细思考量有2点原因，一是对分析业务不熟悉，二是对分析“套路”不熟悉。所以针对上述原因，我们从下面3个方面拓展分析思路：

① 套用经典：前人经过岁月的沉淀，已总结出成熟的分析“套路”， 套用经典分析思路，站在前人的肩膀上进行分析，常用 “套路”如：AARRR分析、RFM分析、5W2H分析等。

② 指标体系：利用公司内部已形成的指标体系，通过指标、维度找到分析适当的切入角度，如下面是某互联网公司的指标体系表：

③ 总结提炼：通过学习公司历史分析报告，请教同事，不断运用总结，提炼出自己的分析框架。

梳理工具

当头脑中已有分析思路，是否有工具让分析思路清晰表达出来呢？

这时就可以使用【思维导图】一边表达一边梳理，常用的思维导图软件有Xmind、Mindmaster，网页的话可用使用百度脑图。

03

处理数据

当拿到数据时，数据不能满足直接用来分析，所以需要将收集到的杂乱无章的数据，快速、准确加工成适合数据分析的样式，常用的样式是一维表，也就是每个数据只有一个对应数值，每一列都是独立参数。

数据来源

处理数据，一定需要有数据才能分析，那数据来自哪里呢？

来源可以分为内部及外部，内部来源主要是现有的报表，数据库，而外部的主要可以通过网页爬虫、调查问卷、国家统计局等来获得，无论从哪里获得要保证数据的统一、有效。

处理操作

数据传输过来，就可以对数据进行加工处理，数据加工主要是 4 种操作：

① 数据收集：也就是从数据来源中收集、提取出分析的相关数据；

② 数据清洗：观察数据是否存在异常值、空值等，若存在，可剔除或用合理值代替，常用的代替值是平均值、中位数、众数；

③ 数据计算：通过数学公式等用已有数据计算出自己需要的其他数值，如：日均值、总销售额；

④ 数据转化：将数据转化成分类数据也就是离散型数据，俗称“标签化”。

04

分析数据

分析数据是分析流程重中之重的工作，可谓是“抽丝剥茧”，它是从分析目的出发，按照分析思路，运用适当的分析方法或分析模型，使用分析工具，对处理过的数据进行分析，提取出有价值的信息。

方法模型

如何开展具体的分析呢？

可以将现有的分析方法、分析模型进行结合，去对数据进行整合分析。

像基础的分析方法对比分析，结构分析、分类分析等，高级分析方法聚类分析、回归分析、决策树分析等，分析模型AARRR分析，RFM分析，A/B测试等。

分析工具

当然，分析也少不了工具的辅助。在分析中常用的工具，入门的话就是 Excel、SQL，进阶的话是 Python、R，当然数据处理的时候也可以使用这些工具，只是想达成的目的不一样，数据处理侧重于清洗、转化，数据分析侧重于汇总、分类。

05

展示数据

展示数据也称为“数据可视化”是以简单、直观的方式传达出数据包含的信息，增强数据的‘易读性’，让阅读者轻而易举的就看出数据表达的内容。

俗话说的好“文不如表，表不如图”，所以展示数据一般用图表进行展示，常用图表有表格、柱状图、折线图、条形图、散点图、饼图。

这些图表是不是很熟悉？在Excel、PPT是不是制作过？Excel、PPT是最基础、常用的图表展示工具，当然，也有专业的展示工具Power  BI、Tableau。

06

撰写报告

撰写报告是指以文档形式输出分析结果，其内容是通过数据全方位的科学分析来展现运营情况，能够为决策者提供强有力的决策依据，从而降低运营风险，提高盈利。分析报告就是第1步~第5步工作的总结，以文档的形式展现“推理”的过程，并说明最终的结论。

报告形式

目前常用的报告形式有，PPT、Word、Excel：

① PPT：制作耗时较长，但其美观度强，大型汇报一般都是以PPT载体；

② Word：分析报告主要是用于文字较多、正式的邮件附件；

③ Excel：常用于内部的交流报告，制作时间较短。

注意事项

在撰写报告的时候，为了让报告易读且有价值，也需要注意一些事情：

① 报告中注明分析目标、分析口径、数据来源；这样报告阅读人能清晰的知道报告的背景情况，降低因此带来的沟通成本；

② 报告图文并茂、条理清晰、逻辑性强、单条推理；让阅读人能够跟着你的一条分析思路走到分析结果；

③ 报告中需体现有价值的结论、建议；用“落地”的方案，体现分析的数据价值。

分析报告也是PPT的一种，所以也在“干不过PPT”的系列中，干不过的主要原因是分析报告是工作的精华浓缩，能够更直接的向上级汇报。

一定要坚持写下去，可能刚开始报告写得毫无章法，但会越写越清晰，报告功底与报告数量成正比。

07

效果反馈

分析报告中以数据为导向的建议已提出，但还不知道建议的效果。这就相当于玩抓娃娃机，币已投入，但还不知是否已抓到娃娃。

“有输入有输出”才能知晓自己的操作问题点和闪光点，所以效果反馈是十分有必要的。

所谓效果反馈就是选择恰当且代表性的指标，及时监控报告中提出的策略执行进度、执行效果。

反馈形式

进行效果反馈时，需要一定的载体来进行呈现，目前通用的2种反馈形式：

① 监控报表：是反馈时间间隔比较短、重复频次高的反馈，比如日报、周报；

② 分析报告：是反馈时间将较长或一个执行周期情况，比如XX月分析报告、XX公司年总结报告。

注意事项

因为营销动作的效果情况是引导下一步动作的主要参考依据，所以在进行效果反馈要注意 2 点：

① 指标恰当：指标需能直观的进行反馈，能够准确的看到营销效果，如果出现问题，可以参考效果数据迅速进行营销调整；

② 反馈及时：当指标能够统计时迅速进行操作，如果统计不及时，而且营销动作出现失误，越晚发现损失就会越大。

08 总  结

一般第 7 步效果反馈后还会回到第 1 步需求沟通，与他人沟通反馈效果情况，比如是否有异常、异常原因、下一步动作等，这就形成了闭环分析。

通过如此反复的迭代优化，提高模型精准度，提高营销与用户的契合度，提高投资回报率等……

闭环分析中“闭环”在做的事情其实就是“扬长避短”，让数据引导动作到更有价值的地方，实现资源配置最大化，也就是用最小的力气撬动最大的利益杠杆。

闭环分析流程每步重点为：

① 明确需求，最重要的是准确；

② 确定思路，最重要的是全面、深入；

③ 处理数据，最重要的是高效；

④ 分析数据，最重要的是合适；

⑤ 展示数据，最重要的是直观

⑥ 撰写报告，最中的是建议落地且逻辑清晰；

⑦ 效果反馈，最重要的是迅速。