技术分享：数据分析的7个步骤

如何对数据进行分析显得尤为重要，那么数据分析该如何进行呢？

确定问题

在进行真正的数据分析操作之前，要首先分析你的需要，你为什么要进行数据分析，数据分析是为了什么。

一是确定解决或者弄明白为什么的问题，二是确定涉及到的变量或者数据的问题，由此再去基于接下来科学的数据分析去提出策略解决问题。

数据采集

所谓的数据采集是收集被确定为数据需求的目标变量信息的过程。在数据的采集过程中，要遵循一些原则：准确性，代表性，广泛性等，原则的遵循重点是为了保证后续相关决策的有效性。

数据处理

数据处理也可以说是数据的规范化，需要把收集到的数据进行组织，包括根据相关分析工具的要求构建数据。

数据清洗

数据清洗也成数据清理，有些人是把这一步骤和数据处理步骤放在一起了，你也可以这样做，只是要记得这是两个不同的先后继承性的步骤。

在数据进行规范化处理之后，在进行清洗时会一目了然地发现问题解决问题，此时你就需要对他们进行清洗处理。

数据分析

也称为数据建模，完成以上步骤后，结合统计学，计量经济学等学科做定量分析，同时也要结合业务现实做定性分析、对数据进行描述性分析、探索性分析及信度效度的测量，尽可能建立科学准确的模型(如相关性、回归分析)，来识别数据变量之间的关系等。

数据可视化

按照要求，将数据分析的结果进行报告输出，所谓的可视化简单来说就是以图表的方式展示出来，让用户更直观的接受理解你的分析结果。

提供解决方案

以上几步的完成，勉强说完成了整个业务分析的一半。最初的要求，是要解决问题，解决问题，解决问题。你需要想出合理的方案idea来解决问题。