数据分析六个步骤,一款BI工具即可全部搞定-600学习网

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数据分析是将大量数据转化为有价值的信息,以便最大限度地利用数据功能并发挥数据的作用。数据分析的类型可分为现状分析.原因分析和预测分析,根据流程分为以下六个步骤:

(1) 阐明数据分析的目的和想法

明确数据分析的思路,构建一个框架,将数据分析的目的分解为不同的分析点,即如何进行数据分析,从哪些角度进行分析,使用哪些分析指标(各种分析指标应合理使用)。同时,确保分析框架具有系统姓和逻辑姓。

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(2) 收集数据分析所需的数据

数据有四种一般来源:数据库.第三方数据统计工具.专业研究机构的统计年鉴或报告以及市场研究。

数据收集应在发布前仔细验证和测试,因为一旦数据收集正式启动,出现问题,则无法获得所需数据数据不准确,影响后续数据分析。

(3) 用于处理数据分析的数据

数据处理主要包括数据清理.数据转换.数据提取.数据计算等处理方法,将各种原始数据处理成用户需要的直观数据

(4) 如何实现数据分析

数据分析是使用一些分析方法和工具分析处理过的数据,以获得有价值的信息来支持决策的过程。

常用的数据分析工具可以通过掌握Excel数据透视表来解决大多数问题。

数据挖掘是一种更先进的数据分析方法,它揭示了数据之间的未知关系,并可用于预测未来,重点在于发现模式和规律。

(5) 数据展示

数据通过表格和图表可视化。常见的数据图表包括饼图.柱状图.条形图.折线图.气泡图.散点图.雷达图等。

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(6) 报告编写

一份好的数据分析报告首先需要有一个好的分析框架,包括图片和文本,以及清晰的层次结构,以便读者一目了然。清晰的层次可以使读者正确理解报告的内容;图文结合可以使数据更加生动,增强视觉效果,帮助读者对问题有更加生动直观的洞察力,从而做出科学的决策。

那么,是否有一个BI工具可以同时支持各种分析类型和整个数据分析过程?Smartbi是中国著名的BI工具,可以做到这一点。Smartbi提供数据连接.数据准备.数据分析和数据应用等全流程功能,以满足用户对复杂报表.数据可视化.自助探索和分析.机器学习建模.预测分析.自然语言分析和其他全场景需求的需要。

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