干货分享：数据分析的6大基本步骤_数据分析的8个流程

数据分析一般涉及6个步骤：设定目标、数据发掘、数据监控、数据处理、数据分析、数据总结。

一、设定目标数据分析启动前，要先设定明确、可拆解的目标，需要清除知道自己做数据分析的最终目标，才能保证分析过程中遭遇到大量的新数据而最终偏离了目标二、数据挖掘很多企业没做数据分析的原因，很可能是从一开始就没有设定“数据埋点”，以此，善用工具可以带来大量的数据积累。

如何设定数据埋点、获取想要的数据？2.1自有平台的数据挖掘自有的网站、APP等，可以通过数据埋点的方法搜集自身数据如在网站代码中嵌入统计代码，就能实现对具体操作行为、用户特征等的记录这种代码，除了自行开发嵌入外，还可以借用第三方统计工具的代码。

2.2利用第三方统计工具常见的有：a.网站分析工具常见：Google Analytics、Alexa、百度统计、CNZZ统计、51la统计等等b.移动应用分析工具常见：Google Analytics、TalkingData、Crashlytics、友盟等等。

这些工具众多，运营者需要结合自己业务情况，确定适合自身业务的统计工具c.新媒体相关数据挖掘一般新媒体平台自带数据后台，可对粉丝进行数据分析，如粉丝数量、分布地域、文章阅读、赞、评、转等数据，运营者可以根据这些数据对用户、内容进行初步的分析。

此外，新媒体榜单网站——新榜，能够查看更多平台的同类型账号的数据，进行横向对比d.行业数据挖掘此类数据需要借助专业机构发布的行业报告、行业数据进行分析如艾瑞咨询、企鹅智库、易观、TalkingData等等互联网研究机构。

三、数据监控运营者需要对数据保持高度敏感，在中小企业还没有技术能力去做数据阀值监控的时候，要通过报表、明细去洞察数据的异常常见的异常如注册量异常（恶意注册等）、订单异常（虚假订单等），需要尽早发现并制止，否则企业将会蒙受损失。

四、数据处理挖掘数据的过程中，很多数据属于原始数据，并不是每个数据都对当前分析目标有用，那就需要对数据进行加工、整理常见的数据处理方法有：删除无效数据、合并重复数据、组合相关数据等4.1删除无效数据如一些字符、与目标暂不相符的数据等，应尽可能简化，避免影响分析过程，数据越繁杂，错漏也越容易出现。

4.2合并重复数据部分数据属于重复数据，或是某几个数据之间存在逻辑运算关系，则可以采取合并、简化4.3组合数据原始数据并不能反映多项数据之间的相关程度，有的数据属于过程数据，因此可以对某几个数据进行组合，形成一个新的维度数据。

如研究市场竞争情况，把曝光量与商品总量进行除法组合，达到新的数据值，用作竞争度参考五、数据分析数据处理过后，就可以开始数据分析了数据分析需要聚焦在业务、产品和用户上，不要为了分析而分析数据分析常用有6种方法：直接判断法、对比分析法、结构分析法、平均分析法、漏斗分析法、因果分析法。

六、数据总结数据分析的总结，要结论先行，逐层分解，最后提供论据论证能够用图表的话就不要单纯用文字，图文结合让数据结论的呈现更为生动形象除了结论呈现外，还可以呈现观点、建议、措施等数据分析总结，不需要长篇大论，因为听取总结报告的往往是管理者、团队成员等，时间都非常有限，做到言简意赅，重点突出即可。

作者：Kong大叔