数据分析8个流程与常用7个思路
数据分析报告的7个模块
数据分析报告的7个模块数据分析报告是利用数据分析方法对特定问题进行研究并得出结论的一种形式化的报告。
它能够帮助人们更好地理解数据、抓住问题的实质和趋势，并基于分析结果提出相关建议。
一个完整的数据分析报告通常包含以下七个模块：一、引言引言部分是整个报告的开端，它主要介绍报告的目的和背景。
在引言中，应明确报告所要解决的问题，并对数据来源、样本规模、研究方法等进行简要说明。
同时，可以在引言中对相关概念和术语进行解释，以便读者能够更好地理解后续内容。
二、问题陈述问题陈述是报告的核心部分，它通过对问题进行深入分析，帮助读者更好地把握研究的核心内容。
在问题陈述中，应明确要解决的问题，并对问题的背景进行适当的介绍。
同时，应提出研究的目标和假设，并说明研究对于问题解决的重要性和意义。
三、数据收集与描述数据收集与描述模块主要介绍收集到的数据，并对数据进行描述和概括。
在这一部分中，应详细说明数据的来源和收集方法，以保证数据的可信度和可靠性。
然后，可以对数据进行基本统计描述，如平均值、标准差、百分比等，以便读者更好地理解数据的分布和特征。
四、数据清洗与预处理在收集到数据之后，需要对数据进行清洗和预处理。
数据清洗包括去除异常值、处理缺失值、修正错误值等步骤，以确保数据的准确性和一致性。
预处理包括数据转换、标准化、特征选择等步骤，以提高数据的质量和可用性。
数据清洗与预处理的目的是为了使数据更适合后续的分析和建模工作。
五、数据分析与建模数据分析与建模是整个报告的核心环节，它通过对数据进行统计分析和模型建立，揭示数据背后的规律和关系。
在这一模块中，可以运用各种数据分析方法，如描述统计分析、回归分析、聚类分析、分类与预测等，以挖掘数据中潜在的信息和价值。
同时，可以选择合适的模型进行建立和验证，以提供决策支持和预测能力。
六、结果与讨论结果与讨论部分是对数据分析与建模结果进行解释和评述的环节。
在这一部分中，应以图表、图像等形式呈现数据分析结果，并对结果进行解读和分析。
盘点2万名数据分析师常用的数据分析方法有哪些 数据分析师 cpda
盘点2万名数据分析师常用的数据分析方法有哪些？数据分析师CPDA很多做数据分析或者刚接触数据分析的小伙伴，不知道怎么做数据分析？一点思维都没有，今天小编给大家盘点2万名数据分析师常用的数据分析方法有哪些？希望看完此文的小伙伴，有一个清晰的数据分析思维。
数据分析思维混乱的小伙伴，需要宏观的方法论和微观的方法来指导。
方法论和方法有什么区别? 方法论是从宏观角度出发，从管理和业务的角度提出的分析框架，指导我们接下来具体分析的方向。
方法是微观的概念，是指我们在具体分析过程中使用的方法。
数据分析方法论数据分析的方法论很多，这里我给大家介绍一些常见的框架。
①PEST分析法：PEST 为一种企业所处宏观环境分析模型，从政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。
四点因素也被称之为“pest有害物”，PEST要求高级管理层具备相关的能力及素养。
PEST 分析与外部总体环境的因素互相结合就可归纳出SWOT分析中的机会与威胁。
PEST/PESTLE、SWOT 与SLEPT 可以作为企业与环境分析的基础工具。
②SWOT分析法：从优势(Strength)、劣势(Weakness)、机遇(Opportunity)、威胁(Threat)四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。
SWOT分析法是用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。
运用这种方法，可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究，从而根据研究结果制定相应的发展战略、计划以及对策等。
③5W2H分析法：从Why、When、Where、What、Who、How、How much 7个常见的维度分析问题。
广泛用于企业管理和技术活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。
数据分析方法包括哪些
数据分析方法包括哪些
数据分析方法包括常见的以下几种：
1. 描述性统计分析：通过计算数据的平均值、中位数、标准差等来描述数据的分布、集中趋势和离散程度。
2. 相关分析：用于研究不同变量之间的相关性，可以通过计算相关系数或绘制散点图来分析变量之间的关系。
3. 回归分析：用于探究自变量对因变量的影响程度和关系类型，可以通过构建回归模型来预测因变量的值。
4. 聚类分析：将相似对象归入同一类别，通过计算对象之间的相似性来实现聚类分析。
5. 预测分析：通过历史数据和趋势分析来预测未来的趋势和结果，可以使用时间序列分析、回归模型等方法进行预测。
6. 统计推断：通过从样本中获取信息来对总体进行推断，可以进行抽样调查、假设检验等统计推断方法。
7. 空间分析：研究地理空间中的现象和分布规律，可以使用地理信息系统（GIS）等方法进行空间分析。
8. 文本挖掘：通过对大量文本数据进行分析和挖掘，提取其中的信息和模式，用于情感分析、主题识别等应用。
9. 时间序列分析：研究时间序列数据的变化趋势和规律，通过分析序列的自相关性和滞后效应来进行预测和分析。
10. 实验设计：设计科学实验来研究变量之间的因果关系，通过对实验数据的分析和比较来推断变量之间的影响关系。
注意文中不能出现标题相同的文字。
课题研究思路及研究方法
课题研究思路及研究方法
课题研究思路及研究方法是进行科学研究的基本步骤和方法。
下面是一般的课题研究思路及研究方法的流程：
1.确定研究课题：选择一个具体的研究问题或主题，明确研究目标和研究领域。
2.文献综述：对相关的文献、研究成果和理论进行综合梳理，了解已有的研究进展和理论基础。
3.设立研究假设或问题：根据对文献的综述，提出研究假设或问题，明确研究的目的和要解决的问题。
4.研究设计与方法：根据研究假设或问题，选择合适的研究设计和研究方法。
常用的研究方法包括实证研究、实验研究、问卷调查、访谈等。
5.数据收集：根据研究设计和研究方法，进行数据的收集。
可以通过实地调查、实验、问卷调查等方式进行数据收集。
6.数据分析与解释：根据收集到的数据，进行统计分析或其他分析方法，对研究结果进行解释和推论。
7.结果验证与讨论：对研究结果进行验证，检验研究假设或问题的有效性。
对结果进行讨论，与前期的文献综述和理论进行对比，提出新的见解或推广。
8.撰写研究报告：根据研究的全部过程和结果，撰写研究报告或论文。
需要注意的是，不同的研究领域和课题可能需要采用不同的研究方法和步骤。
因此，在具体的研究中，需要根据课题的特点和研究目的，灵活选择适合的研究方法和步骤。
《3.3.1数据分析》教学设计教学反思高中信息技术人教版必修1
高中阶段的学生已经具备了一定的信息技术基础，对数据处理和分析有一定了解，但大部分学生对数据分析的深度和广度掌握不足。他们对数据分析的方法和技巧掌握不够熟练，对数据分析在实际应用中的价值认识不足。此外，学生在团队合作、问题解决等方面也存在一定程度的欠缺。因此，在本章节的教学中，应关注以下几点：
4.能够运用统计学原理和数据分析方法，对实际问题进行定量分析，为决策提供依据。
5.提高学生的信息素养，使他们能够在生活中运用数据分析的方法，解决实际问题。
（二）过程与方法
1.采用案例教学法，引入实际生活中的数据分析案例，引导学生参与讨论，激发学生的学习兴趣。
2.利用信息技术手段，如网络资源、在线课程等，为学生提供丰富的学习资源，帮助他们自主学习和探究。
3.采用任务驱动法，设置具有挑战性的任务，鼓励学生动手实践，培养他们解决问题的能力。
4.组织小组合作学习，让学生在合作中交流、分享经验，提高团队协作能力。
5.设计课后实践活动，巩固所学知识，提高学生的实际操作能力。
（三）情感态度与价值观
1.增强学生对数据分析重要性的认识，使他们明白数据分析在生活和工作中具有广泛的应用。
4.教师巡回指导，解答学生疑问，引导学生深入探讨问题，提高分析能力。
（四）课堂练习
1.教学内容：设计具有代表性的练习题，让学生独立完成，巩固所学知识。
2.教学活动设计：布置不同难度的练习题，让学生自主选择，逐步提高解题能力。
教学方法：分层教学，自主学习。
3.学生在练习过程中，教师给予个别指导，关注学生的解题思路和方法。
《3.3.1数据分析》教学设计教学反思高中信息技术人教版必修1
一、教学目标
（一）知识与技能
1.理解数据分析的概念和作用，了解数据分析的基本流程和常用方法。
Excel数据分析中常见的罕见问题及解决思路
Excel数据分析中常见的罕见问题及解决思路Excel数据分析是现代工作中常用的一项技能，但在实际操作中，我们经常会遇到一些罕见的问题。
本文将探讨一些常见的罕见问题，并提供解决思路，帮助读者更好地应对这些挑战。
一、数据格式问题在Excel数据分析中，数据格式问题是常见的问题之一。
例如，当我们从其他来源复制粘贴数据时，可能会出现数据格式不一致的情况。
这会导致计算结果错误或无法正常显示。
解决这个问题的方法是使用“文本转列”功能，将不同格式的数据转换为统一的格式，以确保数据的准确性。
二、数据丢失问题在数据分析过程中，数据丢失是一个常见但又罕见的问题。
有时，我们可能会发现某些数据行或列中存在空白或缺失的数据。
这可能是由于数据输入错误、数据源问题或其他原因导致的。
为了解决这个问题，我们可以使用筛选功能或查找替换功能来找到并填补缺失的数据。
此外，我们还可以使用公式来推断缺失的数据，以便进行后续的数据分析。
三、数据异常值问题在数据分析中，数据异常值是一个常见但又罕见的问题。
异常值可能是由于数据采集错误、测量误差或其他原因导致的。
这些异常值可能会对数据分析结果产生不良影响。
为了解决这个问题，我们可以使用条件格式化功能或筛选功能来标记和排除异常值。
另外，我们还可以使用统计方法，如均值、中位数或离群值检测算法来识别和处理异常值。
四、数据重复问题在数据分析中，数据重复是一个常见但又罕见的问题。
有时，我们可能会发现数据集中存在重复的数据行或列。
这可能是由于数据输入错误、数据源问题或其他原因导致的。
为了解决这个问题，我们可以使用“删除重复项”功能来删除重复的数据行或列。
此外，我们还可以使用条件格式化功能来标记和处理重复值。
五、数据连接问题在数据分析中，数据连接是一个常见但又罕见的问题。
有时，我们需要将来自不同数据源的数据进行连接，以便进行综合分析。
然而，由于数据格式、数据类型或其他原因，数据连接可能会出现问题。
为了解决这个问题，我们可以使用“数据透视表”功能或“合并查询”功能来实现数据连接。
数据分析思路范文
数据分析思路范文数据分析是指通过运用统计学方法、数据挖掘技术以及信息可视化等手段，对大量数据进行分析、整理、挖掘，从中发现隐藏的规律性和价值信息，以支持决策和解决问题的过程。
在进行数据分析时，我们需要有清晰的思路和步骤，下面是一个简单的数据分析思路。
1.确定分析目标和问题：在做数据分析之前，需要明确我们想要解决的问题或达到的目标。
例如，我们可能想了解一些产品的销售情况、顾客购买偏好、市场竞争情况等。
2.收集数据：在数据分析过程中，我们需要收集有关问题或目标的数据。
数据可以来自各种渠道，包括数据库、网络、调查问卷等。
确保数据的准确性和完整性很重要。
3.数据清洗：在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行清洗。
数据清洗包括查找和处理缺失值、异常值、重复值、不一致性等问题，以确保数据的质量。
4.数据探索：对于收集到的数据，需要进行探索性数据分析，了解数据的基本特征，包括数据的分布、中心趋势、离散程度等。
可以使用各种统计图表和汇总统计量来展示和描述数据。
5.特征工程：在进行更深入的数据分析之前，可能需要对原始数据进行特征工程处理。
特征工程是指根据问题或目标的需要，从原始数据中提取、构造和选择合适的特征，以供后续的建模和分析使用。
6.模型建立与分析：在数据准备好之后，可以根据分析目标选择合适的模型进行建立和分析。
模型可以是统计模型、机器学习模型等。
根据具体问题的不同，选择合适的模型方法。
7.结果解释与报告：在完成数据分析之后，需要对结果进行解释和总结，并形成相应的报告或展示。
报告应包含分析的主要发现、结论和建议，以供决策者参考。
8.结果验证与迭代：对于数据分析的结果，需要进行验证和迭代，以提高分析的准确性和可靠性。
这可能需要对数据进行更深入的分析，调整模型参数等。
总之，一个完整的数据分析过程需要经历数据收集、清洗、探索、特征工程、模型建立与分析、结果解释与报告以及结果验证与迭代这些步骤。
这一过程是一个迭代和循环的过程，需要根据实际问题的需要灵活调整和应用分析方法和技术。
业务场景中常用的数据分析方法
业务场景中常用的数据分析方法1 漏斗分析漏斗分析可以很好地量化产品各环节的转化率，而且适用的产品类型很多。
此方法主要是将产品的重要环节抽象出来，计算每个环节的用户量，最后做出一个形如漏斗的图形。
下图例举了一个APP投放的漏斗模型，我们可以计算出每个环节到下一个环节的转化率，直观地看到用户在各层的流失情况。
如果广告点击率差，那么就想办法优化广告文案；如果APP激活差，则需要优化APP下载流程；如果用户留存差，则需要提高产品质量。
如此一来，就可以把握优化的重点。
我们在每次迭代方案后，用同样的漏斗图进行前后对比，可以很清楚地看到改动的效果。
如果每层的转化率都非常好，但用户量还不上升，这个图仍然很有用，你可以拿着这张图，去说服金主出钱，加大广告投入。
2 留存分析如果产品留存低，再大的用户量也将是昙花一现。
这里介绍用户生命周期留存图，此数据可以很快地看到产品的粘性表现，并且能预估出后期的用户量。
下图展示两个产品的留存率样例：我们可以看到，两个产品的留存率在次日时相当，而一周后，产品1的留存率开始稳定，产品2的留存率却一直下降。
这也是为什么我们经常会看次日留存、第7日留存、第30日留存，通过留存折线图的3个采点，来抽象地描绘留存变化。
由于日活=留存X新增。
所以我们还可以根据已有的留存率和计划的新增量来预估后期的日活量。
如上图所示：有了预估的日活量，不仅能科学地设置目标，而且可以作为参考值，来监测用户量的异常变化3 拆解分析在我做过的分析中，有一个项目的数据变化非常异常，难以解释。
遇到这种问题，首先就会想到按维度拆解，我们经过各维度的变化拆解后，发现有一个省的流量出现问题，导致整体数据异常。
在分析一些数据时，按分维度拆解的方法简单且奏效。
常用的维度有地域、渠道、画像、活跃度等。
有时，复杂的问题往往需要多维度交叉去拆解分析。
4 微观分析上面介绍的都是较为抽象的宏观的分析。
在具体的产品迭代中，往往会遇到一些具象的产品细节分析。
8D和七步工作法
• D5：确定永久性纠正措施
在生产前测试方案，并对方案进行评 审以确定所选的校正措施能够解决客 户问题，同时对其它过程不会有不良 影响。
• 主要工具：因果图、FMEA
• 关键要点:重新审视小组成员资格;决策，选择最 佳措施;重新评估临时措施，如必要重新选择;验 证;管理层承诺执行永久纠正措施 。
是通用机型的故障还是专有机型的故障？
是否就措施方案的目的进行了针对性的试验验证？
是否充分收集并分析了典型的失效零件？
是否进行了符合设计标准的可靠性试验验证？
通过分析是否完全确定了失效故障模式？
是否进行过定点用户使用的验证？
识别的失效原因是否为根本原因？
验证数据是否对验证结论有充分的支持？
是否对相关的零件和过程进行了符合性的排查？ 是否确定了小批投放（服务更换）的样本跟踪方案 ？
措施方案是否考虑了远近结合？
是否考虑了其它类似机型的采用问题？
是否考虑了在用、库存产品的临时措施？
是否确认了改进措施文件化的范围？
首先要分清楚什么是：
现象 问题 原因 什么是纠正措施 什么是临时措施 什么是长期措施
8D方法常用工具：
• 头脑风暴 • 推移图（目标达成情况、PPM） • 查检表 • 因果图（鱼刺图）、5why方法 • 帕累托图（排列图） • 控制图 • FMEA
Discipline 8
总结和激励
做好详细跟踪，趋势不理想，及时调整，重复上述过程
通过上述的工作过程回答： 1、问题是什么？(2D)；2、问题如何解决？(3D~6D)；3、将来该问题如何预防？(7D)
质量改进项目关键阶段控制评审内容
失效原因确认评审点
改进措施采用评审点
谁说菜鸟不会数据分析整编概括版本
数据分析的三大作用一、现状分析简单来说告诉你过去发生了什么第一：告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明整体经营是好还是坏，以及好坏的程度。
第二：告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业运营情况有更深入的了解。
二、原因分析简单来说告诉你某一现状为什么发生。
运营情况具体好在哪里，差在哪里。
三、预测分析将来会发生什么对企业的未来发展趋势作出预测，一般通过专题分析来完成的，通常在制定企业季度、年度等计划时进行的，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。
数据分析六部曲一、明确分析目的和思路1、明确分析目的（为什么开展数据分析？通过这次数据分析我要解决什么问题？等等）2、确定分析思路（如何具体开展数据分析，需要从那几个角度进行分析，采用那些分析指标。
要知道先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间有逻辑关系。
通俗来说以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这样才能确保分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。
营销理论模型有4p、用户使用行为、stp理论、swot等，管理方面理论pest、5w2h、时间管理、生命周期）3、数据分析方法论（指数据分析思路比如从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？是数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。
与数据分析方法不同，前者是宏观角度分析的，后者是从微观角度分析的包括对比分析、交叉分析等等方法。
）常用的方法论有：PEST（是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
一般应对的是政治、经济、技术、社会）；5W2H（何因、何事、何人、何时、何地、如何做、何价）；逻辑树分析法（将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下拓展。
遵循3个原则：要素化；把相同问题总结归纳成要素，框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则，，关联化；框架内的各要保持必要的相互关系，简单而不孤立）；4P营销理论（四要素：产品（有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组合）、价格（基本价格、折扣价格、支付期限。
初中信息技术《大数据分析》教学设计
初中信息技术《大数据分析》教学设计一、教学目标本教学设计的目标是让初中学生了解大数据分析的基本概念和应用，并通过实际案例的分析和解决问题，培养学生的数据分析思维和创新能力。
具体目标包括：1.了解大数据分析的定义和一些基本概念；2.掌握大数据分析的基本方法和工具；3.学会运用大数据分析的思维和方法解决实际问题；4.培养学生的数据处理和分析能力；5.增强学生的科学思维和创新意识。
二、教学内容1.大数据分析的定义和基本概念；2.大数据分析的方法和工具；3.大数据分析的应用案例分析；4.基于Python的数据分析实践。
三、教学过程3.1 概念讲解和案例分析1.引入大数据分析的定义和基本概念，并与实际案例相结合，让学生了解大数据分析的重要性和应用领域。
2.进行一些大数据分析案例的分析，并引导学生思考问题的解决思路和方法。
3.2 方法和工具介绍1.介绍大数据分析的方法和流程，包括数据收集、数据预处理、数据分析和数据可视化。
2.介绍一些常用的大数据分析工具，如Python中的Numpy、Pandas和Matplotlib等，并进行简单的实例演示。
3.3 应用案例分析1.提供几个实际的大数据分析案例，要求学生对数据进行处理、分析和可视化，并得出结论。
2.引导学生思考案例中可能遇到的问题和解决方法，并进行讨论和总结。
3.4 基于Python的数据分析实践1.引导学生使用Python编程语言，对给定的大数据进行分析和处理。
2.鼓励学生根据实际需求展开创新性的数据分析项目，并进行展示和分享。
四、教学评价1.学生参与度和表现：在教学过程中，观察学生的参与度和表现，包括思维活跃程度、问题解决能力等。
2.作业和实践项目：要求学生完成一些作业和实践项目，评价其数据分析能力和创新思维。
3.考试和测验：通过考试和测验来评价学生对于大数据分析的掌握程度和理解深度。
五、教学资源1.课程教材：选择一本适合初中学生的《信息技术》教材，包括大数据分析的相关知识和案例。
5.1走近数据分析 教学设计-2020-2021学年高一信息技术教科版(2019)必修1 数据与计算
《走近数据分析》教学设计【学科核心素养】（1）能够分析出数据中所承载的信息，知道数据分析的几种常用方法；（2）能够利用计算机界定问题，抽象特征，建立结构模型，合理组织数据，并且利用对比分析法与平均分析法对数据进行分析。
（3）具有一定的信息安全意识与能力，能够遵循信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则。
【课程标准要求】（1）通过典型的应用实例，了解数据分析和可视化表达的基本方法。
（2）根据任务需求，选用恰当的软件工具或平台处理数据，再对数据进行综合分析的基础上，撰写解决问题的分析报告。
【学业要求】（1）掌握数字化学习方法，能够根据需要选用合适的数字化工具开展学习。
（信息意识、数字化学习与创新）（2）具有信息安全意识，尊重知识产权，自觉遵守相关的法律法规。
（信息社会责任）（3）知道数据分析与可视化的基本方法，能够利用软件工具或平台对数据进行整理，组织计算与呈现；在数据分析的基础上，完成分析报告。
（计算思维）【学情分析】学生在初中阶段接触过表格加工软件，且在之前的学习中，学生学习了数据信息的处理及表达，但对于数据分析方法与可视化表达方式缺乏系统了解，且缺乏将数据统计分析的方法及工具应用到实际问题中的能力。
【教学目标】（1）学生通过学习，指导对比分析法与平均分析法的概念，知道数据可视化的基本表达方式；（2）学生通过学习，能够应用对比分析法与平均分析法对简单的数据进行分析，能够对分析的数据选用合适的图表进行可视化表达；（3）学生对于大数据的概念及应用有初步认识，意识到大数据在信息化社会中所起的重大作用。
【教学重难点】教学重点：数据分析的基本方法的掌握及应用（对比分析法和平均分析法），数据可视化表达方式的掌握及运用。
教学难点：如何根据实际问题选择恰当的数据分析方法和可视化表达方式。
【教学策略分析】本节课的教学内容具有较强的操作性，且具有完整的项目实践过程，所以宜采用项目教学法，让学生在逐步解决问题的过程中，习得知识与技能。
数据分析报告的 7 个模块
一份完整的数据分析报告，通常包括 7 个模块，但这些模块并非一成不变，不同的领导、不同的客户、不同的数据，都有可能会影响到数据分析报告最终呈现出来的结果，不同模块所花费的时间和精力也不一样。
根据数据分析报告的情景，有些模块是可以省略的，比如说，附录并不是必须的。
下面我们逐一介绍数据分析报告的 7 个模块。
1. 标题封面一个好的标题，能让读者在看到报告的一瞬间就产生阅读的欲望，也能让读者迅速理解报告的主旨。
标题一般要符合SPA 原则：（1）简单明确 Simple（2）利益相关 Profit（3）准确客观 Accurate有时候，可以在标题中加入部分关键性的结论词语，以增加吸引力。
比如说，春节期间内推奖励翻番。
但是，强烈建议大家不要做「标题党」，如果文不对题，那么就是在浪费读者的时间，次数多了以后，你将会失去读者的信任。
在数据分析报告的标题封面页，可以注明报告的制作者、所在单位或部门、完成日期等信息。
2. 目录导航目录主要是将报告的各模块呈现给读者，方便读者快速了解和查找报告的内容，起到一种导航的作用，让读者在看报告的过程中不迷路。
当报告的篇幅比较长时，可以对目录进行细分。
比如说，按照 4P 和 4R 营销理论，我们可以把分析正文细分为 8 个部分：相应的目录导航如下：一、背景说明二、思路方法三、结论建议四、分析正文1、产品分析2、价格分析3、渠道分析4、促销分析5、顾客关联6、市场反应7、关系营销8、利益回报五、附录3. 背景说明背景说明页，一般用于阐述项目需求、分析目的、市场情况、前提假设、概念定义、适用范围、数据来源等，以便让读者知道项目的前因后果，了解分析报告的严谨性和数据来源的可靠性。
为了让背景说明更具有吸引力，可以采用讲故事的 SCQA 模式：（1）描述情景 Situation（2）引发冲突 Complication（3）提出问题 Question（4）给予解答 Answer比如说，去年销售额增长 20%，然而，利润却下降了 5%，如何提高利润率？请看下面的结论建议。
采购采购数据分析的个流程与常用个思路
采购采购数据分析的8个流程与常用7个思路在采购过程中,数据分析具有极其重要的战略意义,是优化供应链和采购决策的核心大脑。
因此做好数据分析,是采购过程中最重要的环节之一。
那么如何做好数据分析呢以下梳理出数据分析的8步流程,以及常见的7种分析思路。
在启动数据分析前,最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。
一、数据分析八流程：1、为什么分析首先,你得知道为什么分析弄清楚此次数据分析的目的。
比如,什么类型的客户交货期总是拖延。
你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。
避免不符合目标反复返工,这个过程会很痛苦。
2、分析目标是谁要牢记清楚的分析因子,统计维度是金额,还是产品,还是供应商行业竞争趋势,还是供应商规模等等。
避免把金额当产品算,把产品当金额算,算出的结果是差别非常大的。
3、想达到什么效果通过分析各个维度产品类型,公司采购周期,采购条款,找到真正的问题。
例如这次分析的薄弱环节供应商,全部集中采购,和保持现状,都不符合利益最大化原则。
通过分析,找到真正的问题根源,发现精细化采购管理已经非常必要了。
4、需要哪些数据采购过程涉及的数据,很多,需要哪些源数据采购总额零部件行业竞争度货款周期采购频次库存备货数客户地域因子客户规模等等列一个表。
避免不断增加新的因子。
5、如何采集数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。
6、如何整理整理数据是门技术活。
不得不承认EXCEL是个强大工具,数据透视表的熟练使用和技巧,作为支付数据分析必不可少,各种函数和公式也需要略懂一二,避免低效率的数据整理。
Spss也是一个非常优秀的数据处理工具,特别在数据量比较大,而且当字段由特殊字符的时候,比较好用。
7、如何分析整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析这个是很考验逻辑思维和推理能力的。
同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对供应商很了解,对采购流程很熟悉。
运营数据分析方法
运营必备的 15 个数据分析方法一、数据分析的战略思维无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。
商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。
商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。
我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。
在这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。
通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。
根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。
这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。
我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段：阶段1：观察数据当前发生了什么？首先基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。
例如：公司上周投放了新的搜索引擎A 的广告，想要比对一周内新渠道A 比现有渠道B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何？又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。
这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。
阶段2：理解为什么发生？如果看到了渠道A 为什么比渠道B 带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。
这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分，也许某个关键字带来的流量，也许是该渠道更多地获取了移动端的用户。
这种数据深度分析判断，成为了商业分析第二个进阶，也同时能够提供更多商业价值上的体现。
阶段3：预测未来会发生什么？而当我们理解了渠道A、B 带来流量的高低，就根据以往的知识预测未来会发生什么。
数据分析常用理论与分析方法介绍-方法篇
1.3 预测性分析案例
案例：电商企业会做很多营销活动，以此来刺激用户在平台内消费。最近我们企业正好在筹划“双十一”的活动，现在产 品部门、运营部门想让我们预估一下今年“双十一”当天的GMV能达到多少。 分析思路： 1、搭建预估的分析框架，对GMV进行拆解 GMV=付费用户量 × 平均付费金额
2、将往年“双十一”的付费用户量，乘以预估系数（比较今年和往年的资源投入比），得出今年的付费用户量。平均 付费金额可以参考往年的数据。 GMV预估值 =付费用户量 × 平均付费金额 =（往年付费用户量×预估系数）× 往年平均付费金额
数据分析的流程
提到预测，大家可能首先想到的是与数据挖掘、机器学习相关，与业务相关的目标测算一般 不会从机器学习开始，即使需要用到相关的数据，我们也会与算法团队合作去完成
明确分析思路
搭建分析框架，根据分析方法，结合实 际资源投入情况来进行预测，最终实现 对整体业务发展的预估。
撰写报告
通常以Excel表格的形式呈现最 终的结果。
假设每个渠道的转化率今年保持稳定（结合资源投入、产品改进等实际情况预估一个范围），那么今年每个渠道的实际值是 可以算出来的，针对今年付费用户量的预估就会相对精确一些。
描述性分析
数据分析师经常需要做日报、周报、月报，评估业务的状态和进展， 这些都是描述性分析范畴内的工作内容
2.1 描述性分析的目的
2.3 描述性分析案例
4、获取、处理与分析数据：按上述分析思路来处 理数据。 5、撰写报告：最终在数据产品上呈现分析结果。
涉及需求的细节，如漏斗转化数据的统计周期等，在实际 工作中根据具体情况具体对待即可。
诊断性分析
2.2 分析思路与方法
描述性分析需要更宏观、深刻地理解整个业务.
数据分析定义_方法 _工具与示例流程
1)数据分析定义数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
这一过程也是质量管理体系的支持过程。
在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
2)数据分析分类数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
3)数据分析常用方法i.PEST分析：是利用环境扫描分析总体环境中的政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）与科技（Technological）等四种因素的一种模型。
这也是在作市场研究时，外部分析的一部分，能给予公司一个针对总体环境中不同因素的概述。
这个策略工具也能有效的了解市场的成长或衰退、企业所处的情况、潜力与营运方向。
一般用于宏观分析。
ii.SWOT分析：又称优劣分析法或道斯矩阵，是一种企业竞争态势分析方法，是市场营销的基础分析方法之一，通过评价自身的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、外部竞争上的机会（Opportunities）和威胁（Threats），用以在制定发展战略前对自身进行深入全面的分析以及竞争优势的定位。
而此方法是Albert Humphrey所提。
iii.5W2H分析：用五个以W开头的英语单词和两个以H开头的英语单词进行设问，发现解决问题的线索，寻找发明思路，进行设计构思，从而搞出新的发明项目具体：（1）WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？（2）WHY——为什么要做？可不可以不做？有没有替代方案？（3）WHO——谁？由谁来做？（4）WHEN——何时？什么时间做？什么时机最适宜？（5）WHERE——何处？在哪里做？（6）HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法是什么？（7）HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？iv.4P/4C/7C罗盘模型：7C模型包括（7Cs Compass Model）（C1）企业（Corporation或者Company）（C-O-S）很重要。
商务数据的分析与应用 - 2项目二 数据分析思路与可视化
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理清数据分析思路
二、抽丝剥茧，寻踪问迹
课堂解疑
人机料法环是对全面质量管理理论中的五 个影响产品质量的主要因素的简称。其中，人 是指制造产品的人员；机是指制造产品所用的 机器设备；料是指制造产品所使用的原材料； 法是指制造产品所使用的方法；环是指产品制 造过程中所处的环境。
理清数据分析思路
二、抽丝剥茧，寻踪问迹 研究发现，主要原因来自人的因素，工人的积极性与产品的品质是有关系的。
任何一个小现象背后都可能蕴藏着大规律。要有抽丝剥茧的精神，把各种各样的经 营活动现象理清理顺，不出纰漏，这一方面需要对业务充分熟悉，另一方面需要一种“ 工匠精神”。
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理清数据分析思路
二、抽丝剥茧，寻踪问迹
因，需要通过数据来进行。
“利润=收入—支出”利用 该公式可以将一个总的问题“利润 ”，转化为两个相对较小的子问题 “收入”和“支出”。
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理清数据分析思路
一、先总后分，逐层拆解 通常而言，利润减少存在以下5种可能： （1）收入减少支出不变。
（5）收入和支 出都增加，但支出增 加得更多一些。
（4）收入和支 出都减少，但支出 减少得更少一些。
当要素不能拆解时，往往这些要素 要么是不可控的外部因素，要么是能够 内部控制的单因素，这样就能够找出解 决问题的方案了。
7
理清数据分析思路
一、先总后分，逐层拆解 课堂解疑
内容详见课本P17
拿到数据集后，第一反应应该是：
这是一个什么数据集？
这个数据集中有哪些方 面的数据？
单细胞转录组数据分析流程的每一个步骤都值得一个综述
单细胞转录组数据分析流程的每⼀个步骤都值得⼀个综述
四年前我做了⼀个单细胞课程，就是对scRNAseq包⾥⾯的数据⽰例的⼀些
处理。
不过那个时候的R包的很多函数代码现在都过时了，现在没有学习的价值了哈，但是思路是
可取的，⽐如我把单细胞转录组数据分析流程分成如下10个步骤：
step1: 创建对象
step2: 质量控制
step3: 表达量的标准化和归⼀化
step4: 去除⼲扰因素(多个样本整合)
step5: 判断重要的基因
step6: 多种降维算法
step7: 可视化降维结果
step8: 多种聚类算法
step9: 聚类后找每个细胞亚群的标志基因
step10: 继续分类
让我想起来了，单细胞转录组数据分析的每个步骤理论上都应该是有⼀个综述的，欢迎⼤家
留⾔分享⾃⼰珍藏已久的单细胞数据处理⽅⾯的综述。
我们会详细整理成为列表再奉献给所
有的粉丝哈！
参考前⾯的例⼦：⼈⼈都能学会的单细胞聚类分群注释，⾃⼰梳理单细胞数据分析的⽅⽅
⾯⾯哦！。
流程转化思路方案
流程转化思路方案在现代企业管理中，流程转化已经成为一种基本的管理思路，它可以通过规范、优化和整合各项业务流程，来提高企业的效率和竞争力。
但是在实践中，由于各种原因的存在，流程转化常常面临着诸多难题和挑战。
在本文中，我们将结合实际案例，分享一些流程转化的思路和方案，帮助读者更好地应对这些挑战。
一、流程识别和分析流程转化的第一步是识别和分析企业中的各种业务流程。
对于一些比较简单的流程，可以通过直接观察和问询相关人员来完成。
但是对于一些比较复杂的流程，需要通过专业的流程分析工具来帮助完成。
常见的流程分析工具有流程图和价值链分析。
其中，流程图可以帮助我们更直观地了解各个流程节点之间的关系和依赖关系，而价值链分析则可以更深入地了解各个节点的价值和作用，并且找到优化的空间。
通过流程识别和分析，我们可以获得关于业务流程的全面和准确的了解，为后续的流程转化工作提供有力的支撑。
二、流程优化和整合在彻底了解流程后，我们就需要对其进行优化和整合。
具体来说，流程优化和整合需要从以下几个方面进行：1.风险评估和控制：在流程转化中，必须对各个节点的风险进行评估和控制。
这样可以在转化过程中及时发现和解决风险问题，保证流程的顺利进行。
2.消除瓶颈和浪费：流程中常常存在一些瓶颈和浪费点，它们会导致流程的低效和耗时。
通过对瓶颈和浪费点的识别和消除，可以有效提高流程的效率。
3.整合重复性工作：在企业运营中常常存在一些重复性工作，这些工作如果不进行整合，会导致流程的复杂和冗余。
通过整合这些工作，不仅可以节约时间和资源，还可以提高员工的工作满意度和生产力。
三、技术应用和创新在流程转化中，技术应用和创新可以起到非常重要的作用。
具体来说，技术应用和创新的方式可以包括：1.自动化处理：通过现代化的信息技术手段，可以实现流程的自动化处理。
这样可以提高流程的效率和减少出错的可能性。
2.数据分析和挖掘：在流程转化中，数据分析和挖掘可以帮助我们更好地了解员工的行为和习惯，识别和解决流程中的主要问题。
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数据分析8个流程与常用7个思路
在产品运营过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是产品优化和产品决策的核心大脑。
因此做好数据分析，是产品运营中最重要的环节之一。
那么如何做好支付的数据分析呢?以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。
新手在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。
作者：秋云来源：秋天e云|2016-11-07 11:51
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在产品运营过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是产品优化和产品决策的核心大脑。
因此做好数据分析，是产品运营中最重要的环节之一。
那么如何做好支付的数据分析呢?以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。
新手在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。
一、数据分析八流程：
1、为什么分析?
首先，你得知道为什么分析?弄清楚此次数据分析的目的。
比如，这次短信方式的数据分析，为什么要做这个分析。
你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。
避免不符合目标反复返工，这个过程会很痛苦。
2、分析目标是谁?
分析目标是谁?要牢记清楚的分析因子，统计维度是订单，还是用户，还是金额，还是用户行为。
避免把订单当用户算，把用户当订单算(上周运营同学真实案例)，算出的结果是差别非常大的。
3、想达到什么效果?
通过分析各个维度的用户，订单，找到真正的问题。
例如这次的XX通道的分析，全盘下线，或维持现状不动，都不符合利益最大化原则。
通过分析，找到真正的问题根源，发现用户精细化运营已经非常必要了。
4、需要哪些数据?
支付的数据，茫茫大海，数据繁多，用“海”来形容一点都不为过。
需要哪些源数据?付费总额，付费人数?新老用户维度?付费次数?转移人数?留存率?用户特征?画像?先整理好思路，列一个表。
避免数据部门同学今天跑一个数据，明天又跑一个数据，数据部门同学也会比较烦。
5、如何采集?
直接数据库调取?或者交给程序猿导出? 自己写SQL?运营同学不妨都学一下SQL，自力更生。
6、如何整理?
整理数据是门技术活。
不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避免低效率的数据整理。
Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。
7、如何分析?
整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析?这个是很考验逻辑思维和推理能力的。
同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对用户很了解，对渠道很熟悉。
看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。
首先是技术层面，对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。
练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。
一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。
运营同学比较容易聚在某个点上转圈走不出来。
8、如何展现和输出?
数据可视化也是一个学问。
如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表：
1.折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。
2.(柱型图：主要用来表示各组数据之间的差别。
主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
如
支付宝与微信覆盖率差别。
3.堆积柱形图：堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小，还可以显示总量的大小。
例如我们需要表示
各个支付方式的人数及总人数时。
4.线-柱图：这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，还可以显示出趋势情况。
5.条形图：类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，主要用于各项类的比较。
6.饼图：主要显示各项占比情况。
饼图一般慎用，除非占比区别非常明显。
因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并
不直观。
而且饼图的项，一般不要超过6项。
6项后建议用柱形图更为直观。
7.复合饼图：一般是对某项比例的下一步分析。
8.母子饼图：可直观地分析项目的组成结构与比重。
例如上次短信支付能力用户中，没有第3方支付能力的用户，
中间有X%比例是没银行卡，X%比例是没微信支付账号等。
图表不必太花哨，一个表说一个问题就好。
用友好的可视化图表，节省阅读者的时间，也是对阅读者的尊重。
有一些数据，辛辛苦苦做了整理和分析，最后发现对结论输出是没有关系的，虽然做了很多工作，但不能为了体现工作量而堆砌数据。
在展现的过程中，请注明数据的来源，时间，指标的说明，公式的算法，不仅体现数据分析的专业度，更是对报告阅读者的尊重。
二、数据分析七思路：
1、简单趋势
通过实时访问趋势了解产品使用情况。
如总流水，总用户，总成功率，总转化率。
2、多维分解
根据分析需要，从多维度对指标进行分解。
例如新老用户、支付方式、游戏维度、产品版本维度、推广渠道、来源、地区、设备品牌等等维度。
3、转化漏斗
按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。
常见的转化情境有下单率，成功转化率等。
4、用户分群
在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对;数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化产品，提升用户体验。
例如我们这次对短信这类用户，短信里又有第3方和无第3方支付能力的，需要再进行分群的运营。
5、细查路径
数据分析可以观察用户的行为轨迹，探索用户与产品的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。
例如我们这次对新用户的运营，也非常有意思。
6、留存分析
留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。
一般我们讲的留存率，是指“新增用户”在一段时间内“回访”的比例。
通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。
7、A/B 测试
A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同;然后以某种规则(例如用户体验、数据指标等)优胜略汰选择最优的方案。
数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。
不单是支付的数据分析，其他的产品运营数据分析流程和思路也一样适用，只是支付数据相对其他产品而言，维度很多，以及组合的维度也非常多，因此就需要更清晰的思路和大局观，避免陷入到数据海洋中。
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