数据分析的步骤
数据化运营（数据分析）具体落地到企业有这么五步：自上而下、数据闭环、搭建模型、数据分析、权限分配。我们具体看一下每一步应该怎么做。
一、自上而下｜定义指标库，确定项目范围
我举一个O2O的例子，首先我们做自上而下的时候要知道公司内部到底有哪些决策，老板、产品、运营、培训、市场、招商、客户，每一个部门岗位关心什么指标呢~
我们做指标之前要有一个目标：提升运营效率，降低运营成本，简单说四个字降本增效。老板关注的是利润率问题，产品关注产品使用率、留存率等，运营关注成本控制等等，将不同岗位人员所关注的指标，都给梳理出来。
刚刚说的这块的运营概念是一个公司内的大运营概念，精细到运营部门又会关注到什么指标呢？比如说用户的性别、年龄段、网站的访问情况，订单的变化情况、日留存、双周留存，客户为什么取消订单、每次发放优惠券所带来的效果是怎么样的等等可能在座的运营人士关注这些运营指标。
二、数据闭环｜接入分析数据，整理数据
确定好指标之后，要形成数据闭环，把我们横向的业务系统全部打通。比如说以某个知名互联网公司为例，将交易系统、商家系统、客户系统、会员系统、财务系统全部打通，有时候把HR系统也打通了。很多时候销售部门的数据和财务部门的数据总是有差异，很多公司都存在这种情况。数据闭环打通的其实不是一个系统，而是业务之间的壁垒，让每一个部门之间沟通得更好。
除了内部数据之外还有一些外部数据。如果大家做互联网相关的工作，很多会在百度上投广告、关注排名情况，我们应该把这些数据全部都接入进来，包括行业数据都囊括进行做一些综合性分析，做到数据闭环。
三、数据模型｜打通数据关系，搭建数据模型
模型搭建是准备面粉的过程，我们把小麦给磨成面粉，最后用面粉做出蛋糕，蛋糕才是我们真正要吃的东西。搭建数据模型，从数据分析的视角，搭建很多数据模型，就是打通数据链条、打通数据之间的关系。
四、数据分析｜围绕项目范围，制作分析结果
数据分析我们怎么来做呢？比如说你想要看到不同地域下订单的变化情况，只要把这个数据拖上来，就能够很直观就能看到全国各个不同区域的订单的变化情况；做一个筛选，比如说全部各个区域订单变化情况，其中有一个是川菜，就是这个菜系变化的情况。
五、权限分配｜根据用户权限，分配数据资产
数据分析完成后，根据用户权限分配数据资产，手机或者电脑都可以接收，并且自动更新。
另外，业务人员和运营人员才是数据精细运营的核心，因为技术人员是很难了解得到具体业务的定义，我们常说要玩死一个IT很简单，只需要不断地给他提需求就行了。所以说只有业务人员才更能挖掘数据背后的隐藏价值。这个数据做出来之后，下一次还需要分析吗？不需要了。因为你把所有的数据已经关联好了，数据会自动的更新，这就是围绕我们项目范围，制作分析结果。
我们强调业务人员和运营人员才是数据精细运营的核心，因为技术人员是很难了解得到具体业务的定义，我们常说要玩死一个IT很简单，只需要不断地给他提需求就行了。所以说只有业务人员才更能挖掘数据背后的隐藏价值。拆分对比效果如下：
多组数据图的纵横交错不利于数据分析，通过拆分对比，各组数据形式一目了然，并且高度交互，实现针对某个点显示所有品类或时间的具体数据，高效获取数据分析结果。桑基图＋钻取可视化效果如下：
不仅可以看到数据流转趋势，还可以深入查看具体的流转的数据是哪些，精准到每个点，以便业务人员对症下药，GIS地图效果如下：
以上数据分析步骤、数据分析图表都来自bdp商业数据平台哦~
迈杰
2024-11-30 广告
数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：
1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 1、列表法
将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
2、作图法
作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法）或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1/T为横轴画图，则为一条直线。
3、数据分析主要包含：
1. 简单数学运算（Simple Math）
2. 统计（Statistics）
3. 快速傅里叶变换（FFT）
4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering）
5.基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis) 1、搜索引擎蜘蛛抓取数据；
2、网站IP、PV等基本数据；
3、网站的HTTP响应时间数据；
4、网站流量来源数据。
通过《基础数据采集》的学习，帮助学员了解数据采集的意义、方法、步骤、原则、熟悉市场、运营、产品数据采集，熟悉并掌握常用数据采集渠道，常用数据采集工具。能够独立完成电子商务市场、运营、产品数据采集。
随着大数据时代的发展，数据分析变得十分重要的意义，在很多行业之中，数据分析师都是不可忽视的一项重要工作，而对于那些处在新时期之中的企业来说，数据分析的含义及其过程都是十分重要的核心问题，无论是对于企业还是行业来说，都是不可小觑的。
第一、数据分析的含义
所谓数据分析，就是对所收集的大量资料使用适当的统计方式来进行分析，将数据资料的功能进行最大化的开发，使数据作用充分得到发挥，这是一种通过对数据进行研究与总结来进行对有用信息的提取，并且最终形成有效结论的过程。数据分析具有非常广泛的应用范围，在我国很多行业中都会进行使用。
第二、数据分析的步骤
1、对需求进行识别
为了确保数据分析的过程具有有效性，对信息进行识别是进行数据分析的基础，能够为收集和分析数据进行清晰的目标提供工作，管理者通过对于过程控制和决策的需求，将对于信息的需求进行有效提出，从而保证良好的数据分析工作进展。
2、对数据进行分析
这是进行数据分析的一个重要环节，通过对所收集的数据进行整理、加工、分析和转化，从而使管理者能够从中获得更为有效的数据内容。
3、对过程进行改进
由于数据分析是确保管理体系能够良好运作的基础，所以在进行数据分析的过程中，管理者应当根据实时分析来进行一定的改进，从而确保数据分析结果的真实性和有效性。比如对所收集的信息可信度和准确度进行了解，信息采集的渠道是否适用和畅通，分析的方法时候合理，风险控制是否在能够接受的范畴等等。
对数据分析的含义及其过程的准确理解能帮助大家更好的学习大数据，运用大数据。大数据技术已经成为时代发展的一部分，未来将会有更大的潜力。
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