什么是数据分析的标准流程

数据分析的基本流程是什么?

数据分析包括：分类分析、矩阵分析、漏斗分析、相关性分析、逻辑树分析、趋势分析、行为路径分析等，我以HR的工作为例来说明如何进行上述分析获得洞察力。

01）分类分析
例如可以分为不同部门、不同职级、不同年龄段来分析才流失率。 比如你某个部门的离职率特别高，你就可以分析一下。

02）矩阵分析
比如，一个公司有一个价值观和能力的评估，评估结果可以做成矩阵图，员工能力和价值观都很强匹配、能力强、价值观不匹配的员工，以及能力、价值匹配弱的员工和能力弱、价值观不匹配的员工所占的比例分别代表，从而公司的才健康状况。

03）漏斗分析
例如记录招聘数据、提交简历、通过初筛、通过第一次面试、通过第二次面试、通过最终面试、接受offer、参加工作，并通过试用期。 这是一个完整的招聘渠道。 从数据中，您可以看到哪些链接可以优化。

04)相关分析
比如公司各个分公司的才流失率差异较大，那么可以将各个分公司的员工流动率与分公司的一些特征进行比较（地理位置、薪资水平、福利（级别、员工年龄、管理者年龄等）找出最能留住员工的关键因素

05）逻辑树分析
如果反过来。 最近员工满意度下降了，我们就拆解那个氛围，然后把工资分成底薪和金，逐层拆解，找出满意度的各个影响因素的变化因素，洞察。

06)趋势分析
例如最近12个月的大脑周转率的变化趋势。

07)行为轨迹分析
例如跟踪销售员的行为轨迹，从加入工作，到开始产生业绩，到业绩快速增，到疲惫期，到逐渐稳定。

通过为企业场景提供一站式大数据分析解决方，可以从四个角度为企业带来收益：增加收入、降低成本、提高效率、控成本价值贡献。

1.增加收入

最直观的应用就是利用数据分析来实现数字精准营销。 通过对用户的购买行为、消费习惯等进行深入分析，创建用户画像，将数据分析结果转化为可作的客户管理策略，以最佳方式触达更多客户，实现销售收入的增。

下图是促销收入和支出的计算分析，为广告投放决策提供依据。

下图为渠道销售分析，为渠道支提供数据支撑。

2.降低成本

例如可以通过数据分析实现财务、事管理，控各项成本费用。 ，达到降低成本的作用。

下图为生产成本分析，了解成本构成。

下图为期间实际费用对比分析，以控费用。

3提高效率

每个业务都会发布相关报告并使用数据分析工具，无论业务如何了解技术的员还可以通过简单的放来实现敏捷的自助分析。 无需业务员提交理赔，无需IT员准备报告，大大提高了报告的时效性，提高了报告使用效率。 。

通过数据分析工具，可在PC端展示，还支移动看板，随时随地洞察运营情况，提高决策效率。

4.控风险

是否超出预算？债务到期了吗？是缺货还是卖完了？客户回率是多少？设备工作是否正常？哪些产品必须加速实现产销平衡？……事实上，几乎所有企业都会面临各种风险问题。 通过数据分析，可以帮助企业进行实时监控，主动预偏离预算和偏离正常范围的数值，降低企业风险。

下图为负指标，当综合负率过高时，可以实施提示预。

下图是重要指标预，重点监控项目的毛利率。

数据分析的步骤是什么？很多都学过数据分析这门科学，但是到了实际作的时候，却不知道如何去分析。 就像男练习事技能一样。 但当谈到战斗本身时，我完全忘记了动作，因为我不能去一个或一次把它们全部拿走。 这是由于缺乏基本技术造成的。 大家在做分析的时候，应该了解分析的各个步骤，这样才能有条不紊地进行分析。 分析阶段包括目的和概念分析、数据收集、数据处理、分析、数据呈现和报告撰写。
首先我给大家介绍一下分析的目的。 数据分析师必须明确分析的目的是否明确。 如果目标明确了，所有问题自然会在非常盲目的分析过程中迎刃而解。 我想通过这个分析来解决什么问题？只有标记分析的目标明确，标记分析才不能偏离方向，否则分析得到的结果不仅具有引意义。
其次，我会告诉你如何确定分析思路。 明确分析目的后，解释分析的概念，建立分析的框架，将分析的目的分解为几点，理清分析。 确定分析目的和分析概念是有效开展分析过程的先决条件。
然后我们谈谈数据收集。 所谓数据收集，就是基于定义的分析框架收集数据的过程。
数据处理是指收集数据并将其组织成适合数据分析的格式的过程。
那么，数据分析报告是指利用适当的分析方法和工具，利用数据分析过程，得出有价值的信息并形成有效结论的过程。
然后我给大家做了一个演示。 在一般情况下，应首先使用纸张来呈现信息。 如果不可能，则必须使用文本。
最后，关于写作的报告就是报告。 报告写作是一种数据分析。 整个报告完整地呈现了分析的由来、过程、结果和建议，以供他们指出的决策。 没有明确结论的分析不能称为分析，也失去了报告的意义。 同时，分析需要简洁易懂，让客户能够理解。
以上是小​​给您回复的及个。 希望本文对您的数据收集、数据处理、分析、数据呈现和报告撰写有所帮助。 最后，感谢大家的阅读。