物理数据分析过程是什么

‘壹’ 数据分析的步骤是什么

完整的数据分析主要包括了六大步骤，它们依次为：分析设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等，所以也叫数据分析六步曲
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‘贰’ 完整的数据分析包括哪些步骤

完整的数据分析主要包括了六大步骤，它们依次为：分析设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等，所以也叫数据分析六步曲。

①分析设计

首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导。

②数据收集

数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。

③数据处理

数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。

④数据分析

数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

⑤数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，即用图表说话。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、瀑布图、漏斗图、帕雷托图等。

⑥报告撰写

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对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、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。

‘叁’ 数据分析的基本流程是什么

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

‘肆’ 数据分析有哪些流程

1.分析设计

首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导。当分析目的明确后，我们需要对思路进行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干个不同的分析要点，也就是说要达到这个目的该如何具体开展数据分析?需要从哪几个角度进行分析?采用哪些分析指标?采用哪些逻辑思维?运用哪些理论依据?

2.数据收集

数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里的数据包括一手数据与二手数据，一手数据主要指可直接获取的数据，如公司内部的数据库、市场调查取得的数据等;二手数据主要指经过加工整理后得到的数据，如统计局在互联网上发布的数据、公开出版物中的数据等。

3.数据处理

数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。如果数据本身存在错误，那么即使采用最先进的数据分析方法，得到的结果也是错误的，不具备任何参考价值，甚至还会误导决策。

4.数据分析

数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。在确定数据分析思路阶段，数据分析师就应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。到了这个阶段，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。

5.数据展现

通过数据分析，隐藏在数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，那么通过什么方式展现出这些关系和规律，才能让别人一目了然。一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，即用图表说话。

6. 报告撰写

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对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、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。

‘伍’ 数据分析的步骤都有什么

就目前而言，人们通过网络了解数据分析已经知道了数据分析的好处了大数据的好处就是数据分析的使用能够为企业的决策和未来提供发展方向。很多人看到了这一点就开始研究数据分析，而数据分析师需要一定的步骤，那么大家知道不知道数据分析的步骤是什么呢？一般来说，数据分析有4个过程，这4个过程就是设计数据分析方案、数据挖掘、数据处理及呈现和数据分析。
首先给大家说一下数据分析中的设计数据分析方案，在数据分析之前，我们一定要定一个数据设计方案，有一个明确的目的以及内容，才能够在数据分析是的时候具有方向性。如果没有目标，那么分析的数据就显得杂乱无章。很可能把别人带进坑了，这样做不但会浪费时间，而且对公司没有一点好处。当数据分析的目的明确以后，我们可以把要分析的东西分解成小的任务，只有明确了数据分析的目的以后才能够确定分析内容，我们把小任务明确出来，这样才能够为后续的数据挖掘、数据分析、数据处理及数据呈现做好准备。同时我们需要对数据设计方案的计划时间，这样才能够保证数据分析的效率。
然后给大家说一下数据挖掘，一般来说，数据挖掘就是数据收集，收集到好的数据此能够给数据分析带来很大的便利。在收集数据的过程中，好的数据就能够为数据分析提供很好的素材和依据。数据分析中一般有两种数据，第一种就是直接获得的数据，也就是第一手数据，另外一种就是加工后的数据，也就是第二手数据，做好数据收集工作就能够对数据分析提供坚实的基础。
接着说数据处理，所谓数据处理就是对收集到的数据进行加工整理，从而形成适合数据分析的格式，由此可见，数据分析是数据分析必不可少的步骤，数据处理就是为了从大量的数据以及没有规律的数据中提出有价值的数据，当然，还需要处理掉肮脏数据，为数据分析做好准备。
最后要说的就是数据分析工作了，数据分析是整个数据分析工作中最重要的一个步骤。数据分析其实就是使用多种数据分析方法以及数据分析工具进行对数据的分析，通过研究数据发现之间的规律，并通过这些规矩进行发现自身的问题以及对未来的预测。
数据分析的步骤就是上面提到的内容，大家在数据分析的时候还需要按照上面提到的顺序进行分析数据，只有这样做才能够在数据分析的过程中有一个清晰明了的思路。希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。

‘陆’ 数据分析的步骤

数据化运营（数据分析）具体落地到企业有这么五步：自上而下、数据闭环、搭建模型、数据分析、权限分配。我们具体看一下每一步应该怎么做。

一、自上而下｜定义指标库，确定项目范围

我举一个O2O的例子，首先我们做自上而下的时候要知道公司内部到底有哪些决策，老板、产品、运营、培训、市场、招商、客户，每一个部门岗位关心什么指标呢~

我们做指标之前要有一个目标：提升运营效率，降低运营成本，简单说四个字降本增效。老板关注的是利润率问题，产品关注产品使用率、留存率等，运营关注成本控制等等，将不同岗位人员所关注的指标，都给梳理出来。

以上数据分析步骤、数据分析图表都来自bdp商业数据平台哦~

‘柒’ 数据分析的过程是怎样的

1、数据的需求

要进行数据分析，数据是必须的，它是根据指导分析的人员或客户的要求指定的。将在其上收集数据的实体的一般类型称为实验单位(例如，个体与群体)。可以指定和获得有关人口的特定变量(例如男女人数，收入水平等)。数据可以是数字的也可以是分类的(即数字的文本标签)。

2、数据的收集

数据的收集来源方式很多，它是是从各种来源收集的。数据分析师可以将需求传达给数据的管理人员，如组织内的信息技术人员。还可以从环境中的传感器(例如监控，卫星等)收集数据。也可以通过采访，从在线资源下载或阅读文档来获取数据。

3、数据的处理

数据的处理是用于将原始信息转换为可操作的情报或知识的情报周期的各个阶段在概念上类似于数据分析中的各个阶段。

最初获得的数据必须经过处理或组织以便分析。例如，这些可能涉及将数据以表格格式(即结构化数据)放置在行和列中，以进行进一步分析，例如在电子表格或统计软件中。

4、数据的清理

数据一旦经过组织和处理，数据很有可能不完整，可能会包含重复项或包含错误。由于数据输入和存储方式存在问题，因此需要清理数据。数据清理是防止和纠正这些错误的过程。

5、数据的展示

一旦分析了数据，就可以以多种格式将其报告给分析用户，以支持他们的要求。用户可能会有反馈，这会导致其他分析。因此，许多分析周期都是迭代的。

关于数据分析的过程是怎样的，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

‘捌’ 数据分析的具体流程是什么

一、数据收集

数据收集是数据分析的最基本操作，你要分析一个东西，首先就得把这个东西收集起来才行。由于现在数据采集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等工具，它们都能通过简单的配置完成复杂的数据收集和数据聚合。

二、数据预处理

收集好以后，我们需要对数据去做一些预处理。千万不能一上来就用它做一些算法和模型，这样的出来的结果是不具备参考性的。数据预处理的原因就是因为很多数据有问题，比如说他遇到一个异常值(大家都是正的，突然蹦出个负值)，或者说缺失值，我们都需要对这些数据进行预处理。

三、数据存储

数据预处理之后，下一个问题就是：数据该如何进行存储?通常大家最为熟知是MySQL、Oracle等传统的关系型数据库，它们的优点是能够快速存储结构化的数据，并支持随机访问。但大数据的数据结构通常是半结构化(如日志数据)、甚至是非结构化的(如视频、音频数据)，为了解决海量半结构化和非结构化数据的存储，衍生了HadoopHDFS、KFS、GFS等分布式文件系统，它们都能够支持结构化、半结构和非结构化数据的存储，并可以通过增加机器进行横向扩展。

四、数据分析

做数据分析有一个非常基础但又极其重要的思路，那就是对比，基本上 90% 以上的分析都离不开对比。主要有：纵比、横比、与经验值对比、与业务目标对比等。

五、数据运用

其实也就是把数据结果通过不同的表和图形，可视化展现出来。使人的感官更加的强烈。常见的数据可视化工具可以是excel，也可以用power BI系统。

六、总结分析

根据数据分析的结果和报告，提出切实可行的方案，帮助企业决策等。

关于数据分析的具体流程是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。