原创 数据分析的工作流程是什么？

　　在大数据技术催化下，数据分析成为目前各大企业未来长期发展的风向标。甚至大部分企业在招聘人才时也开始注意相应岗位人员数据分析能力。目前我们常见的数据分析主要是针对既有数据进行的结论判断式的分析，而企业急需的高端人才则是定位在探索性的数据分析。为了更清楚地了解高端数据分析岗位，我们一起来了解了解高端数据分析岗位的工作流程。

　　一般情况下将数据分析的工作流程分为：业务需求处理、数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化、以及数据分析报告六个阶段。

　　1、业务需求处理

　　所有的数据分析都是建立在具体业务需求的基础之上。只有了解了数据分析的目的，才能针对性地获取精准的数据，并且得到有指导意义的结论。明确业务需求之后，需要根据目标搭建分析的框架，明确需要分析的维度与具体指标，采用哪种有效的理论依据开展下面的数据分析工作。

　　2、数据采集

　　数据采集包括多种手段，一般情况下是在业务需求处理后，针对性地采集相对应的数据。例如对公司内部系统进行数据埋点、开展市场调研、收集公开的外部数据等等。这个过程中一定要注意数据的真实性以及有效性。否则后续所有的工作将没有意义。

　　3、数据处理

　　数据处理就是将采集到的数据进行加工整理，从而达到数据分析需要的样式。一般情况下采集的数据具有量大以及多样化的特性，而数据分析师很难从这些杂乱无章数据中提取到有价值的信息。因此在数据处理过程中需要进行数据清洗（去掉无效或重复或缺失重要指标的数据）、数据转化（统一数据格式以便以快捷处理操作）、数据抽取（从大量数据中获取与数据分析目标更精准的数据）、数据合并（将不同分组却相似的数据进行合并）、数据计算（在执行数据分析前的初步处理）。只有将数据处理后才能将“干净”的数据投入到数据分析环节中使用。

　　4、数据分析

　　本阶段是通过适合的分析方法以及工具，对采集并处理过的数据进行分析，提取数据中有价值的信息，并得到有效的结论。这个过程中需要用到大量的数据分析理论方法，例如聚类分析、线性回归分析、因子分析、方差分析等等。通过这些数据分析方法搭建对应的数据分析的模型，通过转化的分析软件得到最终的结论。一般情况下对于少量数据我们可以通过Excel完成，而对于高级数据分析则需要专业的分析软件，例如SPSS、SAS、Python编程、R语言等。

　　5、数据可视化

　　通过数据分析，隐藏在数据内部的关系和规律就会显现出来，为了更加直观的观测数据结论，我们需要将数据进行可视化处理。例如常见饼状图、折线图、散点图、雷达图等等。当然也可以对这些图标进一步加工得到金字塔图、矩阵图、瀑布图、漏斗图、帕雷托图等形式。

　　6、数据分析报告

　　数据分析报告是对这个数据分析过程的总结与呈现，也是整个数据分析的最终成果体现。将数据分析的起因、过程、结果以及可执行性建议系统的沉陷出来，以供决策者参考。一份完整的数据分析报告，需要有优秀的分析框架，得到明确的结论，并且一定要具备建议或者相应的解决方案，所以数据分析报告是通过数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、眼睛的决策的依据，从而最终实现企业降低运营分享，提高核心竞争力。

　　通过本篇文章，相信大家对数据分析的工作流程已经有了初步的了解。在工作中更应该注重实操练习，这里为大家推荐一门由博学谷老师研发的一门课程——Python数据分析项目实战。课程中包含五个真实数据的数据分析案例，专注于使用 Pandas 进行数据准备、清洗、整理、计算与可视化。通过本课程可以快速提升数据分析能力和项目架构的能力。