數據分析一般涉及6個步驟：設定目标、數據發掘、數據監控、數據處理、數據分析、數據總結。

一、設定目标

數據分析啟動前，要先設定明确、可拆解的目标，需要清除知道自己做數據分析的最終目标，才能保證分析過程中遭遇到大量的新數據而最終偏離了目标。

二、數據挖掘

很多企業沒做數據分析的原因，很可能是從一開始就沒有設定“數據埋點”，以此，善用工具可以帶來大量的數據積累。

如何設定數據埋點、獲取想要的數據？

2.1自有平台的數據挖掘

自有的網站、APP等，可以通過數據埋點的方法搜集自身數據。如在網站代碼中嵌入統計代碼，就能實現對具體操作行為、用戶特征等的記錄。這種代碼，除了自行開發嵌入外，還可以借用第三方統計工具的代碼。

2.2利用第三方統計工具

常見的有：

a.網站分析工具

常見：Google Analytics、Alexa、百度統計、CNZZ統計、51la統計等等。

b.移動應用分析工具

常見：Google Analytics、TalkingData、Crashlytics、友盟等等。

這些工具衆多，運營者需要結合自己業務情況，确定适合自身業務的統計工具。

c.新媒體相關數據挖掘

一般新媒體平台自帶數據後台，可對粉絲進行數據分析，如粉絲數量、分布地域、文章閱讀、贊、評、轉等數據，運營者可以根據這些數據對用戶、内容進行初步的分析。

此外，新媒體榜單網站——新榜，能夠查看更多平台的同類型賬号的數據，進行橫向對比。

d.行業數據挖掘

此類數據需要借助專業機構發布的行業報告、行業數據進行分析。如艾瑞咨詢、企鵝智庫、易觀、TalkingData等等互聯網研究機構。

三、數據監控

運營者需要對數據保持高度敏感，在中小企業還沒有技術能力去做數據閥值監控的時候，要通過報表、明細去洞察數據的異常。常見的異常如注冊量異常（惡意注冊等）、訂單異常（虛假訂單等），需要盡早發現并制止，否則企業将會蒙受損失。

四、數據處理

挖掘數據的過程中，很多數據屬于原始數據，并不是每個數據都對當前分析目标有用，那就需要對數據進行加工、整理。

常見的數據處理方法有：删除無效數據、合并重複數據、組合相關數據等。

4.1删除無效數據。如一些字符、與目标暫不相符的數據等，應盡可能簡化，避免影響分析過程，數據越繁雜，錯漏也越容易出現。

4.2合并重複數據。部分數據屬于重複數據，或是某幾個數據之間存在邏輯運算關系，則可以采取合并、簡化。

4.3組合數據。原始數據并不能反映多項數據之間的相關程度，有的數據屬于過程數據，因此可以對某幾個數據進行組合，形成一個新的維度數據。如研究市場競争情況，把曝光量與商品總量進行除法組合，達到新的數據值，用作競争度參考。

五、數據分析

數據處理過後，就可以開始數據分析了。數據分析需要聚焦在業務、産品和用戶上，不要為了分析而分析。

數據分析常用有6種方法：直接判斷法、對比分析法、結構分析法、平均分析法、漏鬥分析法、因果分析法。

六、數據總結

數據分析的總結，要結論先行，逐層分解，最後提供論據論證。能夠用圖表的話就不要單純用文字，圖文結合讓數據結論的呈現更為生動形象。除了結論呈現外，還可以呈現觀點、建議、措施等。

數據分析總結，不需要長篇大論，因為聽取總結報告的往往是管理者、團隊成員等，時間都非常有限，做到言簡意赅，重點突出即可。

作者：Kong大叔

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