數據分析是現在互聯網公司中必不可少的一個崗位，如果領導讓你做一份數據分析報告，你知道從哪裡下手嗎？

今天，世界頂級在線培訓課程專家聖普倫和大家分享常用的數據分析步驟、數據分析類型以及數據分析方法。

數據分析過程，或者數據分析步驟，包括收集所有信息、處理它、探索數據，并使用它來尋找問題解決方案，或者獲得新的洞見。

1、數據需求收集：問問自己為什麼要做這個分析，你想使用什麼類型的數據來做分析，以及你計劃分析哪些數據。

2、數據收集：數據從哪裡獲得呢？數據來源包括案例研究、調查、訪談、問卷調查、直接觀察等。

3、數據清理：并非您收集的所有數據都有用，有一些垃圾數據或者重複數據要篩出去。

4、數據分析：在這裡，您可以使用數據分析軟件和其他工具來幫助您解釋和理解數據并得出結論。數據分析工具包括Excel、 Python、R、Looker、Rapid Miner、Chartio、Metabase、Redash 和Microsoft Power BI等等。

5、數據解釋：分析完畢後，你得到了結論。接下來你要想要你怎麼把這個結論解釋得讓人明白。

6、數據可視化：一大堆的數據，誰都不愛看，還抓不住重點。要想讓别人明白你在說什麼，你的重點在哪兒，那就把數據可視化，圖表、圖形、地圖啥的，用起來！領導們、同事們愛這樣看數據。

今天有六種流行的數據分析類型，通常用于技術和商業領域。

1、診斷分析：診斷分析回答了“為什麼會發生這種情況？”這個問題。它的目的是找出問題發生的原因，然後對症下藥。

2、預測分析：預測分析回答了“最有可能發生什麼？”這個問題。通過過去的數據，分析師可以預測未來的事件。雖然沒有 100% 準确的預測，但如果分析師有足夠的詳細信息和徹底研究它的規律，那麼命中的概率就會提高。比如，預測股市、蔬菜糧食價格等。

3、規範性分析：整合多種數據分析類型中獲得的所有見解，您就得到了規範性分析。有的時候，光用一種分析類型是無法解決問題的，需要綜合多種分析類型方可。

4、統計分析：統計分析回答了這個問題，“發生了什麼？” 該分析涵蓋使用儀表闆的數據收集、分析、建模、解釋和演示。

統計分析分為兩個子類别：

統計分析-描述性：描述性分析适用于完整或經過彙總的數據，可以分析數據的均值、中位數、百分比以及頻率等。

統計分析-推論：推論分析适用于來自完整數據的樣本。分析師隻需選擇不同的樣本，就可以從同一個綜合數據集中得出不同的結論。

5、文本分析：也稱為“數據挖掘”，文本分析将原始數據轉換為有用的業務信息，可以說是最直接的數據分析方法。

數據分析方法一般分為2種：定性分析和定量分析。

定性數據分析：定性數據分析方法是指通過文字、符号、圖片和觀察得出數據。此方法不使用統計信息。最常見的定性方法包括：

• 内容分析，用于分析行為和語言數據。
• 叙事分析，用于處理從采訪、日記、調查中挑選出來的數據。
• 紮根理論，通過研究和推斷過去的一個或多個案例，對給定事件進行因果解釋。
• 定量數據分析：統計數據分析方法收集原始數據并将其處理成數值數據。

定量分析方法包括：

• 假設檢驗，用于評估數據集的給定假設或理論的真實性。
• 平均值，用來表示當前形勢與未來整體趨勢。
• 樣本量，從一大群人中提取的小樣本并進行分析。

數據分析，是當下非常火爆的崗位，随着各個企業對數據越來越重視，未來它也将一直火爆下去。數據分析學習并不難，現在開始學習，不到半年你就可以去應聘數據分析崗位。

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