一、什么是数据分析？

为了优化数据开发的功能并完成其工作，使用统计分析技术处理、压缩、理解和吸收收集的大量数据被称为数据分析。在统计学科中，有三种类型的数据分析：验证性、探索性和描述性。探索性和验证性数据分析属于高级分析，包括回归分析、因子分析、相关分析和分组分析。描述性数据分析主要采用分组分析、结构分析和交叉分析等分析方法。数据分析师必须精通一系列分析技术，并了解如何使用流行的数据分析程序，如FineReport, Tableau, FineBI等。

1.数据分析的作用？

(1)现状分析:

通过对历史数据的考察，全面把握企业目前的经营状况，既包括整体经营情况，也包括各业务组成部分。企业可以通过使用这种类型的分析来评估他们现有的公司状况，了解其质量，并了解他们的业务发展是如何演变的。

(2)原因分析:

找出造成某种情况的原因。通过深入的数据分析，确定公司变化的确切原因。例如，确定糟糕的产品质量、糟糕的销售策略或其他问题是导致销售额下降的原因。然后，实施必要的纠正措施。

(3)预测分析:

根据已有的数据和趋势，通过预测未来的发展模式，帮助企业制定目标和计划。通过利用预测分析，企业可以更有效地规划其未来的发展过程，并保证其业务的长期健康增长。

二、数据分析的步骤和数据展现

1. 问题界定：

问题的定义是每个数据分析工作中必不可少的第一步。每个项目都有一个需要解决的独特问题，这些问题通常是通过宏观假设检验、问题解构和明确规范等过程建立起来的。虽然宏观假设检验需要选择适当的分析角度，但清晰地描述问题需要精确地阐明问题并调查其本质。此外，通过分解挑战，我们可以选择切入点，确定主要问题，微调研究路径。由于精心设计的问题是答案的一半，因此必须对其进行审查、剖析和梳理，以明确不同的组成部分和度量标准。我们可以清晰地描述问题，识别真正的需求，并通过逐字分解问题、创建精确的度量和提供描述，最终为项目的成功提供坚实的基础。

（1）问题拆解：

很多时候，你需要面对的问题，可能是大问题，复杂的问题，这个时候你就需要通过将问题进行拆解，将问题变成一个个子问题。我们也可以借用思维工具-逻辑树，将大问题为树干，拆出的问题为树枝，形成一个树状图，但是在做逻辑树时需要注意：1，横向不同层级之间的问题不存在逻辑关系，2，纵向同一层的问题要复合MECE原则，互相独立。

（2）指标确定：

根据问题拆解后独立出来的小问题进行针对性分析指标，再找到评估的关键因素。

2. 数据收集：

这一部分主要围绕问题和指标进行收集数据并集中整理，这里有几个数据收集的方法可以推荐给大家：

（1）观察方法：

观察方法需要通过观察事件或行为来直接收集数据。直接或间接，定量或定性，结构化或非结构化的观察都是可能的。这种方法提供了动态的、实时的、容易理解的数据，特别适合于行为研究。

（2）问卷调查法:

这种收集数据的流行方法是给受访者一个预先制作的问题清单，让他们回答并汇编他们的回答。这种方法易于进行定量分析，并且可以收集到大量的数据。但是，专业准备的调查需要专业知识，而应答者的理解和诚意会影响所收集信息的质量。

（3）实验方法:

实验方法:为了研究变量之间的因果关系，通过对变量的控制和操纵来收集数据。实验室环境和自然环境(也称为野外或自然环境)都可以用于研究。使用这种策略可以获得强有力的因果证据，尽管它可能是昂贵的，需要复杂的计划。

（4）面试方法:

面试方法:在面试中，提问和回答是口头或亲自获得的。面试可以是非结构化的(有开放式问题，允许自由回答)，半结构化的(有预先确定的问题和备选答案)，或者有组织的。尽管由于采访者和受访者的主观性，访谈可能会有偏见，但它们可以产生全面和详细的数据。

（5）文献分析法：

文献分析法:这种方法通过检查已经出版的书籍、论文、报告、网站和社交媒体帖子来收集信息。这种方法提供了价格合理的获取大量信息的途径。但它不能提供没有被记录的知识，而且在选择和解释的论文中可能存在偏见。

3. 数据清洗：

这一步主要是通过收集到的数据进行一些完善，如：删除重复的数据，处理缺失数据，将一些非标准数据进行统一化处理等。

4. 数据分析：

数据分析是使用适当的分析方法和工具对处理过的数据进行分析，提取有用信息，并得出有用结论的过程。为了在进入真实的数据分析阶段时能够可靠地进行分析和研究，在选择分析策略阶段，数据分析师应该针对待评估材料选择合适的数据分析技术。

为了在数据分析中脱颖而出，选择一个可靠的BI软件工具是必不可少的。在这里，我推荐一个专业的自助分析BI软件，FineBI。它专业、简洁、用户友好，界面和工作流程清晰。每个模块都有明确的功能划分。通过FineBI的自助数据集功能，普通业务用户可以方便地对数据进行过滤、切片、排序、汇总，灵活地实现理想的数据效果。他们还可以选择智能图表和仪表板选项来可视化数据。

FineBI的突出之处不仅在于其用户友好的界面和易于操作，还在于其无缝的数据处理能力。它配备了各种内置计算公式和过滤组件，允许用户有效地处理数据，而不需要大量的SQL查询或编码。这种全面的功能简化了数据分析过程，使所有专业水平的用户都可以访问它。

FinBI官网入口

5. 挖掘预测：

当数据分析完成后，下一步就是进行挖掘预测，这一步主要是通过历史数据来预测未来数据，建立数据挖掘模型。

6. 报告方案：

一般来说，表格和图形被用来显示事实;就像我们常说的，“让图表说话。”常用的可视化图表包括饼图、条形图、横条形图、折线图、散点图、雷达图等。当然，可以对这些图表进行额外的处理和微调，例如创建金字塔、矩阵、漏斗、甘特、帕累托和其他类型的图表，以满足特定的需求。

FineBI大数据分析平台

人们通常更容易接受图形数据表示，因为分析师的观点可以通过它们清晰直观地传达出来。回想一下，大多数时候，如果一个问题可以用图表来讨论，那么一个表格通常可以解释它;同样，如果一个问题可以用表格来解释，那么通常可以消除文本。需要注意的是，FineBI可以通过拖放操作可以轻松地在任何屏幕上显示企业数据管理数据。这包括供应链管理车间、贸易大厅、控制中心、客户投诉管理、制造车间和展览中心等场所的LED屏幕。

三、多种数据分析方法和常见的数据模型

1.多种数据分析方法：

这些数据分析方法包括：描述统计、信度分析、相关分析、回归分析、判别分析、因子分析、时间序列分析、对应分析、假设检验、列联表分析、方差分析、聚类分析、主成分分析、ROC分析、生存分析以及决策树分析。这些数据分析方法各自在处理数据和提供洞察方面发挥着不同的作用。

（2）描述统计：

用于总结和概括数据集的特征，信度分析评估测量工具的可靠性和稳定性，相关分析揭示变量之间的关系程度，

（3）回归分析：

主要是建立变量之间的模型和预测关系。

（4）判别分析：

主要用于确定分类变量的可能性和归属。

（5）因子分析：

用于识别潜在的数据结构和关联。

（6）时间序列分析：

探索随时间变化的数据规律，对应分析帮助降低数据维度以理解关系。

（7）假设检验:

评估样本数据支持的假设。

（8）列联表分析：

研究分类变量之间的关联。

（9）方差分析：

主要是比较不同组之间的均值差异。

（10）聚类分析:

主要是将相似数据分组，

（11）主成分分析：

主要是减少数据维度同时保留信息，

（12）ROC分析：

评估分类模型的性能，

（13）生存分析：

研究事件发生时间和相关因素，

（14）决策树分析：

根据数据特征进行分类或决策。

这些方法共同构成了数据分析的基础，帮助研究人员从数据中获取洞察并做出有效的决策。

2.常见的业务分析模型

（1）漏斗分析模型：

当面对大量数据时，进行漏斗分析通常需要使用专业的大数据分析工具，例如FineBI。这些工具可以帮助用户轻松地构建一个仪表板（dashboard），在仪表板上可以进行漏斗分析。漏斗图是流程分析中最常用的图表类型之一，它可以直观地显示各个环节的转化率，帮助用户轻松发现问题所在的具体环节。一个典型的应用场景是使用者转化漏斗，其中漏斗图能够显示用户从进入网站到最终实现购买的转化率，同时展示关键路径中每一步的转化率。

FineBI数据分析平台

（2）ABC分析法：

帕累托分析，也被称为ABC分析，突出了少数关键项目对整体价值的贡献。以产品款式和销售量为例，A类款式虽然数量仅占总体的10%，但却贡献了80%的销售额。这种分析将产品或业务分为A、B、C三类，帮助区分业务的重点和次要部分。通过识别关键产品或业务，可以更有效地管理资源，并制定差异化策略，以最大程度地提高效率和价值。

FineBI帕累托分析法展示图

总的来说，帕累托分析有助于优化资源分配，提高业务运营效率，从而推动业务的发展和增长。

（3）波士顿矩阵：

波士顿矩阵是一种管理工具，用于评估公司产品线中不同产品或业务单元的相对地位和潜力。基于市场增长率和相对市场份额两个维度，将产品划分为明星、问题、金牛和痩狗四个象限，以帮助公司做出相应的战略决策。

（4）RFM模型：

RFM模型是一种商业模式模型，通过评估客户的最近消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）三项指标来判断客户对公司的价值状况。Recency反映客户最近一次消费的时间，与用户流失和复购相关；Frequency表示客户的消费频率，反映了客户的消费活跃度；Monetary则是客户在一定时间内的消费金额，直接反映了客户对公司贡献的价值。RFM模型可以帮助企业更好地理解和管理客户，制定针对性的营销策略。是用RFM模型时，我们可以通过FineBI来轻松分析，FineBI 可以支持很多不同类型的资料连接方式，可以通过Oracle等资料库进行链接，或者可以通过FineBI 的自助资料集的方式对数据指标进行整合，同时在数据加工中Fine BI 包含了很多处理功能，比如过滤，分组汇总，排序，合并，聚合等。

四、总结

通过此篇文章，我们介绍了数据分析是什么，数据分析有什么作用，和各位读者分享了数据分析的基本步骤，在文章的最后我们也介绍了一写常见的业务分析模型，这些模型可以通过FineBI数据工具来实现，同时FineBI也支持免费demo试用，作为国内BI数据工具的领头羊，FineBI一直在进步和完善，小编也非常推荐读者们尝试使用FineBI！

商业智能BI产品更多介绍：www.finebi.com

免费下载FineBI 立即体验Demo