数据可视化分析一直是一个老生常谈的话题。目前，很多企业都已将数据分析技术运用到了日常的商业活动中，但是有些企业还是在观望。今天，小编将从数据分析的最基本概念和数据分析的基本步骤两个方面入手，谈谈数据分析。+ n( X' Q* k) m( Z
一、数据分析的概念1 e( `$ Q. o* u1 u) |* H# d
- \+ L5 @) I+ }( V 数据分析就是运用恰当的分析方法，分析所收集的海量资料，并运用高效的分析工具将之归类、归纳，从中提炼出最有价值的资料，总结形成有效结论，挖掘数据最大价值的过程。1 F/ w+ ]" C8 N2 w6 w
二、数据分析的基本步骤) {. R! i+ h# n+ M
数据分析的基本步骤包括明确思路，制定计划、数据收集、数据处理、数据分析、数据显示和报告撰写
+ p1 S! s' O9 {5 a2 _0 F 1.明确思路，制定计划。, X1 r$ T' c9 P- ]" @7 s
清晰的数据分析思路是有效进行数据分析的首要条件，清晰的思路也是整个数据分析过程的起点。思路清晰，可为资料的收集、处理和分析提供明确的指导。想清楚之后，就可以开始制订计划，只有思路清晰，方案才能确定，这样分析才会更科学、更有说服力。; \- Y( C2 f0 I( q) a" X
2.数据收集2 _1 E$ N1 B# y8 B4 R3 D
数据收集是按照一定的数据分析框架，收集与项目相关数据的过程。数据收集为数据分析提供资料和依据。数据收集的类型包括一手数据和二手数据。一手数据是指能直接获得的数据，如公司内部数据库；二手数据是指需要加工整理后获得的数据，如公开出版物中的数据。收集资料的来源主要有数据库、公开出版物、互联网、市场调查等。
% s" K9 T/ r6 W3 y" u0 ?5 x 3.数据处理1 b- x0 f! N% y& M2 ^! f
数据处理就是将项目所需要的资料收集进行处理，形成适合数据分析的方式。因为数据质量会直接影响数据分析的效果，所以它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目标就是从大量、混乱、难懂的数据中提取并导出有价值的、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转换、数据提取、数据计算等处理方法。: ]1 l: V5 J. ^
4.数据分析
% O, |! U/ J( r. X3 u/ K; `" S 数据分析就是运用适当的分析方法和工具，对收集到和处理过的数据进行分析，提取出有价值的信息，形成有效结论的过程。如今，许多企业会选择使用专业的数据分析工具，并根据自己的需要进行分析。Smartbi是国内知名品牌，主要从事商业智能BI和大数据BI分析平台软件产业的研发与服务。能够满足企业级最终用户报告、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、人工智能智能分析等大数据分析需求。! }, N. Q. F3 ~8 P
5.数据显示( K2 e# X$ }+ S# e, [$ ~2 I
通过数据分析，隐藏在数据中的关系和规律将逐渐出现。此时，数据显示模式的选择尤为重要。数据最好是以表格和图形的形式呈现，即用图表说话。2 `. b6 Z9 u$ k* ?2 v9 o
6.报告撰写. Q/ ^& a3 p/ \/ c7 n+ R
数据分析报告是对整个数据分析过程的总结与呈现。数据分析的原因、过程、结果和建议通过报告完整呈现，供决策者参考。一个好的数据分析报告，不仅要有明确的结论、建议和解决方案，而且要图文结合、有层次，可以让读者一目了然。
7 Y, U' t4 T& ~/ m 大家现在对数据分析的过程有没有更清楚了呢？明确数据分析的基本步骤是数据分析的基础和前提，我们必须注意打好基础！. S5 @5 Z0 _' [, e& E: Z
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