一个完整的数据分析流程:
• 业务建模。
• 经验分析。
• 数据准备。
• 数据处理。
• 数据分析与展现。
• 专业报告。
• 持续验证与跟踪。
1. 数据采集
了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。
2.数据存储
无论数据存储于云端还是本地,数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。
3.数据提取
数据提取是将数据取出的过程,数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。
4.数据挖掘
数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键
5.数据分析
数据分析相对于数据挖掘更多的是偏向业务应用和解读,当数据挖掘算法得出结论后,如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义,如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中便于业务理解和实施是关键。
6.数据展现
数据展现即数据可视化的部分,数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。数据展现除遵循各公司统一规范原则外,具体形式还要根据实际需求和场景而定。
7.数据应用
数据应用是数据具有落地价值的直接体现,这个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。
我之前在百度做客服的,一般需要分析漏斗模型的,每天需要排除你网站的点击转化情况,并且分析来源,提炼出有效的推广方式或者关键词。附件为培训的课件,可以参考的。来自:求助得到的回答
一款数据分析工具软件叫DataHunter数据分析工具,非常好用。
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