数据分析怎么做?

Step1：目标确定

这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来的，但第一次的数据报告中，需要你自己来提出并确定目标。

选择目标时，请注意以下几点：

选择一个你比较熟悉，或者比较感兴趣的领域/行业；

选择一个范围比较小的细分领域/细分行业作为切入点；

确定这个领域/行业有公开发表的数据/可以获取的UGC内容（论坛帖子，用户点评等）。

Step2：数据获取

目标定下来了，接下来要去找相应的数据。如果你制定目标时完全遵循了第一步的三个注意点，那么你现在会很明确要找哪些数据。如果现在你还不确定自己需要哪些数据，那么回到第一步重来吧。

Step3：数据清洗

在工作中，90%以上的情况，你拿到的数据都需要先做清洗工作，排除异常值、空白值、无效值、重复值等等。这项工作经常会占到整个数据分析过程将近一半的时间。

如果在上一步中，你的数据是通过手工复制/下载获取的，那么通常会比较干净，不需要做太多清洗工作。但如果数据是通过爬虫等方式得来，那么你需要进行清洗，提取核心内容，去掉网页代码、标点符号等无用内容。

无论你采用哪一种方式获取数据，请记住，数据清洗永远是你必须要做的一项工作。

Step4：数据整理

清洗过后，需要进行数据整理，即将数据整理为能够进行下一步分析的格式，对于初学者，用Excel来完成这一工作就OK。

如果你的数据已经是表格形式，那么计算一些二级指标就好，比如用今年销量和去年销量算出同比增长率。鉴于你是第一次做数据报告，建议你不要计算太多复杂的二级指标，基本的同比、环比、占比分布这些就OK。

如果你收集的是一些非数字的数据，比如对商家的点评，那么你进行下一步统计之前，需要通过“关键词-标签”方式，将句子转化为标签，再对标签进行统计。

Step5：描述分析

描述分析是最基本的分析统计方法，在实际工作中也是应用最广的分析方法。描述统计分为两大部分：数据描述和指标统计。

数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括：数据总数、时间跨度、时间粒度、空间范围、空间粒度、数据来源等。如果是建模，那么还要看数据的极值、分布、离散度等内容。

指标统计：用来作报告，分析实际情况的数据指标，可粗略分为四大类：变化、分布、对比、预测；

变化：指标随时间的变动，表现为增幅（同比、环比等）；

分布：指标在不同层次上的表现，包括地域分布（省、市、区县、店/网点）、用户群分布（年龄、性别、职业等）、产品分布（如动感地带和全球通）等；

预测：根据现有情况，估计下个分析时段的指标值。

描述分析的产出是图表，下一个步骤的内容将基于这些图表产出。

Step6：洞察结论

这一步是数据报告的核心，也是最能看出数据分析师水平的部分。一个年轻的分析师和一个年迈的分析师拿到同样的图表，完全有可能解读出不同的内容。

但通常来说，即使是复杂的数据报告，也是由一个个相对简单的洞察结论组成的，这其中涉及到问题的分拆，逻辑线的建立等一系列内容。作为初学者，做到自己力所能及的程度就好。

总结一下，所谓洞察，就是要越过数据，去推测和理解真实情况。单纯描述数据，谁都会做，根据数据得出有价值的结论，报告才有意义。

Step7：报告撰写

都到这一步了，相信各位对数据报告也不再陌生了。这一步中，需要保证的是数据报告内容的完整性。

一个完整的数据报告，应至少包含以下六块内容：

报告背景

报告目的

数据来源、数量等基本情况

分页图表内容及本页结论

各部分小结及最终总结

下一步策略或对趋势的预测

其中，背景和目的决定了你的报告逻辑（解决什么问题）；数据基本情况告诉对方你用了什么样的数据，可信度如何；分页内容需要按照一定的逻辑来构建，目标仍然是解决报告目的中的问题；小结及总结必不可少；下一步策略或对趋势的预测能为你的报告加分。

那么，普通难度的数据报告做法就是这样了。高深的固然要更难一些，但是普通的已经将整体的路径将的很清楚了。