数据分析的流程

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1.明确分析的目的

只有弄清分析的目的是什么?才能准确定位分析因子，提出有价值的问题，提供清晰的思路。

2.数据收集

对收集到的原始数据进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。

3.数据预处理

通过探索式缝隙检验假设的形式，在数据之中发现新的特征，对整个数据集有个全面的认识，以便后续选择何种分析策略。

4.数据分析

数据整理完后，需要对数据进行综合分析和相关分析，需要对产品、业务、技术等有足够的了解，常常用到分类、聚类等数据挖掘算法，excel是最简单的数据分析工具，专业数据分析工具有Python、Finbi等。

5.数据表现

借助可视化数据，能有效直观地表述想要呈现的信息、观点和建议，比如金字塔、矩阵图、漏斗图、帕累托图等，同时也能用报告形式与他人交流。