分享怎么做数据流程分析。

大数据时代的出现，未来30年将对计划经济和市场经济进行重新定义。数据，在近几年迅速转变为企业不可或缺的重要生产资料，数据分析的能力正驱动着一个个企业的未来。

除了阿里、腾讯这样的巨头早已经把数据分析作为决策的客观依据，在很多初创的产品中，用户、运营、销售等数据也已被证实拥有巨大的分析价值。甚至在做一些重要决策时，要根据数据分析结果做支撑，而不是拍脑袋直接定下。

故而，数据成为了公司决策的核心。 那么一个完整的数据分析流程是怎样的呢？

在系统的介绍数据分析的流程之前，我们先来看一个常见的例子。

背景：根据数据发现某家公司最近半年的外卖配送业务的订单未接单比例持续上升，找到原因并给出解决问题的建议。

首先明确分析需求，提出可能影响订单未接单率的因素：

◎ 订单需求量和运力数量是否匹配；

◎ 每笔订单给骑士的补贴金额是否发生波动；

◎ 订单配送距离不合适；

◎ 订单的需求时段。

接下来，我们就要针对这四个原因，进行数据收集、处理、分析，对上面的四个假设一一进行验证并得出结论：

• 订单从18年6月份开始快速增长，且远距离订单（5km以上）占比增加明显，但是完成订单的骑士却开始下降，导致未接单率上升；
• 骑士的单均补贴有所下降，但是骑士的单均收入并未下降，故对未接单率影响不大；
• 远距离订单未接单率高于近距离订单（线下调研：大部分骑士为电动车，无法远距离配送）；

最后，根据得到的结论，提出相应的建议：

• 尝试挑选部分区域，拓展其他交通工具的骑士数量，增加能够完成远程订单的运力；
• 尝试挑选部分区域，测试通过提高远距离订单的补贴和定价，增加运力。

通过上面的例子，我们可以看出数据分析的整个流程。

❶ 明确分析目的和思路

• 拿到一份数据，我们要思考：
• 为什么要展开数据分析？
• 这次数据分析我要解决什么问题？
• 数据变化的背后真相是什么？
• 从哪些角度分析数据才系统？
• 用什么分析方法最有效？

只有明确了数据分析的目的，后面的分析才不会偏离方向，否则很可能得出不正确的结论，甚至造成损失。

明确目的后我们要梳理思路，搭建框架，把目的分解成若干个分析要点，即：

• 如何具体开展数据分析？
• 从哪几个角度进行分析（指导理论）？
• 先分析什么？后分析什么？
• 采用哪些分析指标？

明确思路，确保分析框架的体系化，才能确保分析结果更有说服力。

❷ 数据收集

按照确定好的分析思路和分析框架，进行数据的搜集。数据的来源一般有以下几种：

※公司的数据库

※各种公开出版物

※互联网（后期会给大家说一下各种数据都在哪里找）

※市场调查

❸ 数据清洗

通常我们对数据质量的判断主要依据准确性、完整性和一致性三方面。但是，原始数据往往是大量的，杂乱的，不完整的。所以数据清洗成为了数据分析的重要工作，可以说占据了整个数据分析工作中60%以上的时间。以后有机会会给大家说一下详细的数据清洗方法。

❹ 数据分析

运用相应的数据分析方法和工具对处理过的数据进行分析。这就要求我们掌握一些数据分析方法，和一些主流的数据分析软件的操作。

❺ 报告撰写

数据经过分析之后，很多隐藏在数据内部的关系和规律就会被发现，所以我们就要通过报告撰写来展现这些关系和规律。撰写一份好的数据分析报告，首先，报告要有一个好的框架，结构清晰，主次分明，是阅读者一眼能够抓住重点；其次分析报告要有明确的结论，这是分析的目的所在，而且要学会用数据和图表说话，这样结论更加客观和有说服力；最后，一定要有相应的建议和解决方案，以供决策者参考。

❻ 报告分享

报告撰写完成后要分享给相关的同事和领导，看我们分析出来的结论是否能运用到实际业务中去，为企业创造价值。

❼ 投入应用，搜集反馈

只有及时收集反馈信息，我们才能不断的优化我们的流程，进行更新迭代，为企业创造更多的价值。

好啦，一个完整的数据分析流程大概就是这样子。不知道你看完了之后，脑子里是否有一个大概的框架了？下次做分析报告之前，可以回顾一下这个流程，加油哦！

最后，祝你早安，午安，晚安！喜欢的话点个赞吧！