数据分析的三种思路

∪▂∪数据分析最为基本的三种方法

数据分析最基本的三种方法

数据分析最重要的是模型。 说白了，就是知道需要什么数据，了解数据趋势，知道如何做。 分析。 一旦提出数据分析，就应根据分析得出结论。 结论应使用简单明了的语言指出出现的问题、问题的原因以及最后解决问题的办法。
数据分析系统可分为数据整理、数据分析和数据呈现。
数据整理包括源数据的获取、过滤、清洗、排序和统计。 数据排序是对源数据的初步处理，是数据分析的前提。 数据预处理对于确保数据的完整性和准确性最为重要。 如果数据处理过程一开始得到的数据是错误的，那么无论你以后如何分析，它都会是错误的。
数据分析是根据自己的目标，利用数据分析工具对数据进行深入的探索和分析，发现内部的联系和变化。 此时，更要注重解读；数据和数据的反映。 由此产生的规则是什么？目前您的企业面临哪些问题？您希望通过数据解决什么问题？
数据呈现是分析结果的呈现，大部分以专业图表的形式展示。 它是数据分析报告的重要组成部分，是数据分析的最终形式。 对于许多企业来说，整理数据并不困难。 难点在于如何解读业务数据？如何呈现来说明问题？可以发现哪些业务问题？有改进的机会吗？
其实，上述业务问题可以从三个方面来分析。 首先，数据整理好后，需要做三件事：看趋势、看分布、看比较。
观察趋势意味着观察目标数据的时间演变。 这是大的波动还是小幅的波动？哪个阶段变化最大？异常点落在什么时期？研究趋势的目的是捕捉总体方向。 可选工具包括：趋势图和多柱堆积柱形图。
查看分布的目标数据段。 总体分布是发散型还是集中型？集中在哪个频段？中位数集中在什么区间？80%的数据集中在哪个数据区间？检查分布的目的是了解业务数据是否稳定以及数据的集中度。 可选工具有：直方图、箱线图、正态分布、点图、柏拉图。
看比较的时候，大部分时候月度和年度成绩都没有问题，更不用说有问题了，尤其是月度成绩和上一年的成绩到下一年的成绩都没有问题的时候。 非常不一样。 此时你可以和上个月对比一下，看看稳定程度如何？焦点有变化吗？变量之间是否存在关系？相关性有多大？可选工具包括：堆积直方图、方差分析、相关分析、回归分析等。
考察趋势、考察分布、考察比较是数据分析的三个方面。 值得注意的是，数据就是数据，问题需要通过具体的业务指标来解决。 数据分析只是告诉你问题在哪里，哪些方面需要改进。 因此，数据分析解读的结果仅为解决问题提供指导，并不能替代具体的业务解决方案。

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╯＾╰〉数据分析报告思路是什么?

1.确定报告的受众和分析的目的

无论你写什么类型的数据分析报告，你首先要明白这个报告是针对谁的。 不同的受众对数据分析报告有不同的看法，期望也不同。

2.框架清晰思路

作为数据分析结论输出最重要的部分，一份优秀的数据分析报告必须准确体现你的分析思路，让读者充分接受你的信息，所以写报告的时候，结构和思路要清晰。

这里的框架不仅指写报告的逻辑，还指数据分析过程的框架。 例如，如果出现分析问题，不可能立即找到问题的原因，需要使用各种手段对问题进行拆解和分析，直到得出最终结论。 这个时候就可以使用我们经常提到的MECE、PEST、AAARRR等分析框架

3、保证数据准确性

编写一个报告、获取和整理数据往往要花费60%以上的时间。 你需要规划数据并协调相关部门组织数据收集、导出和处理，最后写出报告。 如果数据不准确，分析结果将毫无意义，报告在收集和整合数据时也失去价值，需要注意频谱数据的可靠性，检查数据的口径和范围。

4.让图沟通更直接

如何解释图与表之间的联系以及如何反映问题的表达这些都是在创建数据分析图时需要理解的东西。 很多有思的领导者都会针对数据分析和结论提出具体问题，因为现状和未来是他们最关心的。 因此，数据图的呈现也应该体现分析思路，而不仅仅是将数据可视化。