技術分享：數據分析的7個步驟

如何對數據進行分析顯得尤為重要，那麼數據分析該如何進行呢？

確定問題

在進行真正的數據分析操作之前，要首先分析你的需要，你為什麼要進行數據分析，數據分析是為了什麼。

一是確定解決或者弄明白為什麼的問題，二是確定涉及到的變數或者數據的問題，由此再去基於接下來科學的數據分析去提出策略解決問題。

數據採集

所謂的數據採集是收集被確定為數據需求的目標變數資訊的過程。在數據的採集過程中，要遵循一些原則：準確性，代表性，廣泛性等，原則的遵循重點是為了保證後續相關決策的有效性。

數據處理

數據處理也可以說是數據的規範化，需要把收集到的數據進行組織，包括根據相關分析工具的要求構建數據。

數據清洗

數據清洗也成數據清理，有些人是把這一步驟和數據處理步驟放在一起了，你也可以這樣做，只是要記得這是兩個不同的先後繼承性的步驟。

在數據進行規範化處理之後，在進行清洗時會一目了然地發現問題解決問題，此時你就需要對他們進行清洗處理。

數據分析

也稱為數據建模，完成以上步驟後，結合統計學，計量經濟學等學科做定量分析，同時也要結合業務現實做定性分析、對數據進行描述性分析、探索性分析及信度效度的測量，儘可能建立科學準確的模型(如相關性、回歸分析)，來識別數據變數之間的關係等。

數據可視化

按照要求，將數據分析的結果進行報告輸出，所謂的可視化簡單來說就是以圖表的方式展示出來，讓用戶更直觀的接受理解你的分析結果。

提供解決方案

以上幾步的完成，勉強說完成了整個業務分析的一半。最初的要求，是要解決問題，解決問題，解決問題。你需要想出合理的方案idea來解決問題。