數(shù)據(jù)分析的路徑，是“先數(shù)據(jù)，后問題”。在不清楚要回答什么問題的情況下，就先收集數(shù)據(jù)、收集方法，之后進行數(shù)據(jù)分析。下面具體講解正確的路徑是什么樣。
數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)
1、觀察現(xiàn)象（市場口碑、業(yè)務(wù)反饋、指標(biāo)變化）
2、結(jié)合原理（業(yè)務(wù)邏輯+分析邏輯）
3、做出推論（建立假設(shè)）
4、采取行動（基于假設(shè)，采取業(yè)務(wù)動作）
5、驗證假設(shè)（檢驗結(jié)果，積累經(jīng)驗）
6、進一步分析（持續(xù)監(jiān)控）
分析思路跟具體工具關(guān)系并不大，沒有數(shù)據(jù)的年代，還有定性分析方法；有數(shù)據(jù)的年代，還有基于調(diào)查問卷數(shù)據(jù)的調(diào)查分析，有基于交易數(shù)據(jù)的經(jīng)營分析，有基于用戶APP/網(wǎng)站行為的“大”數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)來源越豐富，數(shù)據(jù)越準(zhǔn)確，可用的分析方法越多，結(jié)果也越精確，但基本思路是一樣的。
為什么要建立數(shù)據(jù)分析思路
在實際工作中，數(shù)據(jù)分析常常存在以下問題：
1、數(shù)據(jù)分析師不了解銷售/運營/產(chǎn)品/售后業(yè)務(wù)
2、數(shù)據(jù)分析師只懂得跑數(shù)據(jù)，不懂得銷售/運營/產(chǎn)品原理
3、未完全理解數(shù)據(jù)背后的含義，就進行業(yè)務(wù)行動計劃
具備數(shù)據(jù)分析思路需要基本前提，首先觀察到位，了解原理；其次判斷可以采取的具體措施；最后得到結(jié)果。最佳實踐措施是建立起：設(shè)定數(shù)據(jù)指標(biāo)→數(shù)據(jù)監(jiān)控過程→數(shù)據(jù)預(yù)警問題→分析問題→探索對策→進行測試→驗證假設(shè)→總結(jié)經(jīng)驗→循環(huán)監(jiān)控的流程。
建立數(shù)據(jù)分析思路應(yīng)該具備的條件
1、了解數(shù)據(jù)采集、數(shù)倉建設(shè)、數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)等全部流程
2、有良好的業(yè)務(wù)溝通機制
3、對業(yè)務(wù)邏輯有基礎(chǔ)了解
4、能觀察到業(yè)務(wù)行動的結(jié)果
5、區(qū)分非技術(shù)問題
如何進行數(shù)據(jù)分析
1. 記錄數(shù)據(jù)
有用的數(shù)據(jù)要經(jīng)過有心的設(shè)計，才能有效率地存儲下來?；跇I(yè)務(wù)需求采集數(shù)據(jù)，了解每種數(shù)據(jù)的信息量，還了解不同數(shù)據(jù)收集時的難易程度，以及如何設(shè)計機制來保證信息收集的準(zhǔn)確。
2. 處理數(shù)據(jù)
商業(yè)復(fù)雜后，數(shù)據(jù)會產(chǎn)生于不同部門。從其他部門高效地整合數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)質(zhì)量有把控，也是數(shù)據(jù)分析師的重要素質(zhì)。當(dāng)整合了有用的數(shù)據(jù)后，把數(shù)據(jù)清理好、保證質(zhì)量，做到結(jié)構(gòu)完整、條理清晰，會讓基于此的數(shù)據(jù)分析事半功倍。這一步看起來很輕松，當(dāng)企業(yè)越大、部門越多、數(shù)據(jù)越復(fù)雜的時候，越重要。
3. 分析數(shù)據(jù)
首先要對采集到的數(shù)據(jù)，進行清洗、篩選，建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和格式規(guī)范，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。然后，再對數(shù)據(jù)進行分析，分析內(nèi)容包括實驗、預(yù)測、歸因、制定關(guān)鍵指標(biāo)、行研、深挖、儀表盤等等。
4. 決策自動化
無論是專家系統(tǒng)、監(jiān)督學(xué)習(xí)或者無監(jiān)督學(xué)習(xí)，歸根結(jié)底，都是基于數(shù)據(jù)總結(jié)出來規(guī)律，將商業(yè)決策自動化。好的數(shù)據(jù)分析師，除了根據(jù)商業(yè)問題選擇適用模型，提高模型表現(xiàn)和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量之外，還應(yīng)該知道什么決策適合被機器學(xué)習(xí)解決；知道機器學(xué)習(xí)的長處與短板；知道如何收集/制造標(biāo)簽來賦能機器學(xué)習(xí)模型；知道如何建立機器學(xué)習(xí)的優(yōu)化目標(biāo)和損失函數(shù)等等。
大數(shù)據(jù)的概念雖然提了很久，但是真正意義上的多維度、大規(guī)模的數(shù)據(jù)，是近幾年才真正發(fā)展起來的。很多公司連處理大數(shù)據(jù)的能力都沒有，更別提有效應(yīng)用了。這里大家可以借助億信華辰研發(fā)的數(shù)據(jù)分析BI工具，這款工具可以幫助企業(yè)打通從數(shù)據(jù)接入、到數(shù)據(jù)建模與處理、再到數(shù)據(jù)分析與挖掘整個數(shù)據(jù)應(yīng)用全鏈路，解決各類復(fù)雜業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析問題，實現(xiàn)高效數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
