很多剛開始做數據分析的朋友，不知道數據分析該如何下手，更不知道一個完整的數據分析流程有哪些環節。數據分析的流程比較簡單，主要包括以下六個環節：明確分析目的、數據獲取、數據處理、數據分析、數據可視化、結論與建議。
一、明確數據分析的目的
做事都是有目的的，數據分析也是。在數據分析之前，我們首先要清楚為什麼要進行數據分析？
三種常見的數據分析目標：
波動解釋型：銷售量突然下降，新用戶留存率突然下降……此時，會需要數據分析師解釋為什麼會出現這樣的波動，分析較為聚焦，主要是找出波動的原因。
數據復盤型：類似月報、季報，比如某個app的某個功能上線一段時間後，數據分析師通常需要復盤一下這個新功能的表現情況，看看是否存在什麼問題。
專題探索型：針對某一主題的專題探索，如新用戶流失、收益分析等等。
二、數據獲取
在明確數據分析的目標後，就要根據目標獲取所需的數據，數據獲取主要分為三類：
（1）通過基於前端頁面的數據採集工具，如億信ABI的數據採集功能；
（2）在產品設計過程中，通過數據埋點的方式，需要數據時可以簡單地提出數據，這種方法的前提是未來的數據採集在產品規劃階段就已經提前準備好了；
（3）如果前期沒有進行數據埋點，數據採集工具也無法獲取數據時，就要找研發團隊通過後臺腳本或技術研發的方式獲取數據。
三、數據處理
數據處理階段主要是做數據清洗、數據補錄、數據整合。
（1）數據清洗
發現數據中的異常值，例如，在處理用戶連續幾天的登錄數據時，如果一天內的登錄次數遠遠超過正常值，則需要分析是否存在重大營銷活動或數據收集錯誤。通過異常值，不僅可以發現數據採集方法存在的問題，而且可以通過異常值找到數據分析的目標。例如，分析信用卡欺詐就是通過發現異常數據的方式。
（2）數據補錄
為了解決缺失數據的問題，一種方法是根據數據前後數據的相關性填寫平均值，另一種是直接排除掉這一缺失數據，不用於數據分析中。這兩種方法各有優缺點，建議結合具體問題進行分析。
（3）數據整合
收集數據時，不同類型的數據之間可能存在潛在關聯，通過數據整合，可以豐富數據維度，發現更有價值的信息。例如，如果用戶註冊數據與用戶購買數據關聯，則可以通過用戶的基本屬性信息來判斷用戶購買的商品是自己使用的還是送給他人的。
四、數據分析
在上面的準備階段後，我們需要明確數據分析思路，數據分析思路即數據分析方法，數據分析是以目的為導向的，通過目的選擇數據分析方法。一般說來，主要有以下幾個數據分析思路：
（1）異常分析
通過數據分析，找出異常情況，找出解決異常問題的方法。
（2）尋找關聯關係
關聯關係也可以成為購物車分析，沃爾瑪尿布和啤酒的案例就是關聯關係的最佳案例。通過分析不同商品或不同行為之間的關係，我們可以了解用戶的習慣。
（3）分類、分層
通過用戶特徵，用戶行為對用戶進行分類和分層，形成精細化運營、精準業務推薦，進一步提高運營效率和轉化率。
（4）預測
通過用戶的歷史行為預測用戶未來可能的行為，提高用戶的感知和使用體驗。
五、數據可視化
數據分析的目的是通過數據清楚地了解用戶、產品和當前的業務狀況，從而獲得有效的業務決策，指導下一步的發展。
如何通過數據清晰地了解用戶、產品和業務？一排排枯燥的數字，無法讓業務部門或外部客戶直觀地理解數據背後的含義。俗話說「一圖勝千言」，我們需要將數據可視化。所以，BI可視化工具在數據分析中是不可或缺的！億信ABI滿足企業不同階段的BI需求，功能覆蓋數據分析的全過程。
六、總結與建議
數據分析報告實際上是對整個數據分析過程的總結和呈現。通過對數據進行全方位的科學分析，可以評價企業的經營質量，為決策者提供科學嚴謹的決策依據，從而降低企業的經營風險，提高企業的核心競爭力。
可視化圖形報表直觀易懂，但製作難度很大。周報，月報，季報，各種報表讓人頭疼。億信ABI擁有豐富的圖表樣式和布局方案，可以根據結果自動生成圖文並茂的智能分析報告，徹底解放業務人員的雙手！
數據分析方法論必須服務指導具體的工作實踐，所以僅僅掌握方法論是不夠的，還要通過實踐不斷完善優化方法。只有真正自己去做數據分析，才能發現自己的不足，與其多說，不如直接去做。