導讀
在產品運營過程中，數據分析具有極其重要的戰略意義，是產品優化和產品決策的核心大腦。因此做好數據分析，是產品運營中最重要的環節之一。現階段，無論是個體、組織還是公司，無時無刻不產生各種數據，處於這樣一個環境下，如何對數據進行分析顯得尤為重要，那麼數據分析該如何進行呢?
在產品運營過程中，數據分析具有極其重要的戰略意義，是產品優化和產品決策的核心大腦。因此做好數據分析，是產品運營中最重要的環節之一。現階段，無論是個體、組織還是公司，無時無刻不產生各種數據，處於這樣一個環境下，如何對數據進行分析顯得尤為重要，那麼數據分析該如何進行呢?
大致可分為如下七個步驟：
第一步：確定問題
在進行真正的數據分析操作之前，要首先分析你的需要，你為什麼要進行數據分析，數據分析是為了什麼。一是確定解決或者弄明白為什麼的問題，二是確定涉及到的變量或者數據的問題，由此兩點，再去基於接下來科學的數據分析去提出策略解決問題。舉個case，一堆人站在你面前，你發現他們的身高有低有高，體型有胖有瘦，這個時候你想知道這是什麼原因造成的，此時你就確定了要弄明白的問題，接下來你又會想，是哪些因素造成的這種差異性呢?基因、飲食、性別、地域或者別的一些因素，這個時候你就是要確定哪些變量的問題。
第二步：數據採集
所謂的數據採集是收集被確定為數據需求的目標變量信息的過程。在數據的採集過程中，要遵循一些原則：準確性，代表性，廣泛性等，原則的遵循重點是為了保證後續相關決策的有效性。數據的收集可能會從現實中去調查，也有可能直接從相關的資料庫中調取。接著說例子，在上一步驟中，你確定了變量，這個時候你就要開始去收集採取變量數據了。
第三步：數據處理
數據處理也可以說是數據的規範化，需要把收集到的數據進行組織，包括根據相關分析工具的要求構建數據。例如，你用Excel進行處理時，必須先把他們錄入到表格的行和列中;你用spss進行分析時，不僅需要數據視圖的錄入，還需要變量視圖的錄入。你需要根據你和工具需要來處理數據。
第四步：數據清洗
數據清洗也成數據清理，有些人是把這一步驟和數據處理步驟放在一起了，你也可以這樣做，只是要記得這是兩個不同的先後繼承性的步驟，小編認為，在數據進行規範化處理之後，在進行清洗時會一目了然地發現問題解決問題，假設你把數據錄入到Excel表格中後，你會叫容易的發現那些變量存在空值異常值，此時你就需要對他們進行清洗處理，或者利用一些大家公認的方法(填充、刪除)進行處理。還接著那個例子說，在錄入數據後，你發現有幾個個體的身高是空值，這個時候你可以把他們直接刪掉，或者採用平均值進行填充;你也可能會發現一些異常值，比如某人身高特別高或特別低，這個時候也要進行清洗。不過，總的來說目的只有一個，就是從而保證數據的真實性與有效性。
第五步：數據分析
也稱為數據建模，完成以上步驟後，此時你就要來完成數據分析過程中的重頭戲了，結合統計學，計量經濟學等學科做定量分析，同時也要結合業務現實做定性分析、對數據進行描述性分析、探索性分析及信度效度的測量，儘可能建立科學準確的模型(如相關性、回歸分析)，來識別數據變量之間的關係等。不可否認的是：在這一建模分析過程中，需要大量反覆的迭代工作來反覆驗證模型結果與假設的合理性。
第六步：數據可視化
按照上帝(顧客)或者boss的要求，將你數據分析的結果進行報告輸出，所謂的可視化簡單來說就是以圖表的方式展示出來，這樣會讓用戶更直觀的接受理解你的分析結果。
第七步：提供解決方案
以上幾步的完成，勉強說完成了整個業務分析的一半。你可能要問為什麼做了那麼多業務卻沒有多大的價值，別問為什麼，哪有那麼多為什麼。不要忘了你的上帝是要你做什麼的，是要你為他們解決問題，解決問題，解決問題。
數據分析主要有哪幾個步驟.以上是一般的數據分析步驟，中琛魔方大數據（www.zcmorefun.com）表示需要的時候的可以運用到工作中，數據分析本身是一個慢活，細活，腦力活，所以要做到更細心，當然這也是作為一個數據分析人員最應該掌握的東西。