在這個大數據時代，數據分析能力在職場中顯得尤為重要，不會數據分析基本就是一塊廢柴，在職場中很難生存，但要想學好數據分析，並沒有那麼容易，很多人都是下定決心入門學習，可是又不知道從哪開始，複雜的算法、龐大的數據、眼花繚亂的代碼……最終還是止步於頭腦鬥爭，無法付諸實際行動。但只要你克服了以下6大難題，數據分析能力蹭蹭往上漲。
1.很難獲得用戶操作行為完整日誌。現階段數據分析以統計為主，如用戶量、使用時間點時長和使用頻率等。一是需要識別用戶，二是記錄行為容易引起程序運行速度，三是開發成本較高。
2.產品缺乏核心指標，這需要分析人員足夠的了解產品。產品有了核心指標，拆分用戶操作任務和目的，分析才會有目的，否則拿到一堆數據不知如何下手。比如講輸入法的核心指標設為每分鐘輸入頻率，順著這個目標可以分析出哪些因素正向影響（如按鍵容易點擊）和反向影響（如模糊音、誤點擊和點擊退格鍵的次數）核心指標。
3.短期內可能難以發揮作用。數據分析需要不斷的試錯，很難在短期內證明方法的有效性，可能難以獲得其他角色的支持。
4.將分析轉化為有指導意義的結論或者設計。看過某應用的近四十個設置項的使用比例，修改皮膚使用率較高，而個別選項使用率不到0.1%，依次數據可以調整設置項的層級關係，重要的選項放置到一級強調顯示，低於5%的可以放置二三級。功能使用率的分析是比較容易的切入點。
5.明確用戶操作目的。功能對於用戶而言，使用率不是越高越好。增加達到的目標的途徑，用戶思考成本增加，操作次數會增加，比如搜索。在應用中使用搜索可能說明用戶沒有通過瀏覽找到想要的內容，如果用戶搜索熱門內容，說明應用展示信息的方式出現問題。
6. 考慮到運營需求。之前做過的工具型應用，設計的核心指標是提高操作效率，減少點擊次數、等待時間和手指位移等，最快的時間完成操作。而一些瀏覽型產品用戶的目的並不明確，大致有瀏覽、查詢、對比和確定目標等四類用戶行為，需要兼容用戶目標不明確情況下操作，引導用戶選擇的同時還要在過程中展現更多的內容，刺激用戶點擊。
二、數據分析的正確步驟
我們將數據分析過程組織為五個步驟：提問、整理、探索、得出結論和傳達結果。以下是關鍵要點的概述，但你可以選擇跳過。我們將在後面的部分中演練每一步，所以你將很快熟悉整個過程。
提問
你要獲取一批數據，然後根據它提問，先提問，然後根據問題收集數據。在這兩種情況下，好的問題可以幫助你將精力集中在數據的相關部分，並幫助你得出有洞察力的分析。
整理數據
你通過三步來獲得所需的數據：收集，評估，清理。你收集所需的數據來回答你的問題，評估你的數據來識別數據質量或結構中的任何問題，並通過修改、替換或刪除數據來清理數據，以確保你的數據集具有最高質量和儘可能結構化。
探索性數據分析
你可以探索並擴充數據，以最大限度地發揮你的數據分析、可視化和模型構建的潛力。探索數據涉及在數據中查找模式，可視化數據中的關係，並對你正在使用的數據建立直覺。經過探索後，你可以刪除異常值，並從數據中創建更好的特徵，這稱為特徵工程。
得出結論做出預測
這一步通常使用機器學習或推理性統計來完成，不在本課程範圍內，本課的重點是使用描述性統計得出結論。
傳達結果
你通常需要證明你發現的見解及傳達意義。或者，如果你的最終目標是構建系統，則通常需要分享構建的結果，解釋你得出設計結論的方式，並報告該系統的性能。傳達結果的方法有多種：報告、幻燈片、博客帖子、電子郵件、演示文稿，甚至對話。數據可視化總會給你呈現很大的價值。
使用正確的數據分析工具
當然還有另一個最重要的點，那就是使用正確的數據分析工具。一個得心應手的數據分析工具，是每一位從業人員做數據分析的利器。面對浩如煙海的數據，如何選擇合適的數據分析工具，成為運營、產品、市場等職能部門人員的一個難題，運用用數據分析工具，企業可以整合多種渠道的數據，快速完成和完善數據分析。
Smartbi作為一個數據分析工具，除了通過簡潔易上手的操作方式、無縫對接主流ERP以及運用快捷的可視化分析工具快速完成分析報表製作外，Smartbi軟體的快更體現在數據信息的接收、數據分析角度切換等方面。
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