一、明確目的
明確數據分析的目的，才能更好地去通過用戶，需求等方面進行拆解。
用戶：可以是內部部門也可以是外部客戶，內部部門就需要找自己相關的團隊去獲取相關的數據；外部客戶因為不具備某個行業的數據，但有需要了解相關的用戶的市場，而我們自己本身又有現成的數據，這時候就可以滿足我們的同時又可以滿足外部客戶的需求。
需求：只有明確了用戶需求和目的才能制定出更合理的數據分析思路。
場景：更多的是數據分析場景，根據場景將問題定義，梳理出思路，才能更好地選擇方法。
二、數據收集
每個產品公司都會有自己的數據庫，方便了我們可以將數據進行提取，值得注意的是需要確保數據的精準度，因為數據收集的程度和準確性就決定了數據分析結果的可靠性和有效性。
三、數據預處理
數據收集完成以后，就需要對數據做預處理。為什么要去做數據預處理，其實是因為很多收集來的數據會具有很多的問題，比如異常值或者缺失值等等。所以這也是為什么不能一上來就用它做一些算法和模型的原因，這種情況下的結果是不具任何參考性的。
四、數據分析
1、異常分析：發現異常，找出出現異常現象的原因。
2、尋找關聯：找到每個事物之間的關聯，進行分析，挖掘內部的關聯關系，對于制定精準營銷策略具有指導性意義。
3、用戶分層：進行用戶分層，做精細化運營從而提高運營效率和轉化率。
4、預測：根據數據分析對結果進行預測，這對于后期的發展會有很高的精準度。
五、數據可視化
用不同的表和圖形將數據的結果可視化出來，更具視覺沖擊力。比如常見的Excel表格。
六、數據報告
在講上述步驟都完成后，就需要得出結論，并以數據報告的形式展現出來，通過數據報告又可以進行相對的分析，然后發現問題并解決問題。
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