La claridad del propósito y las ideas del análisis de datos es la primera condición para garantizar la eficacia del proceso de análisis de datos. Su función es proporcionar una dirección clara para la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos. Se puede decir que el pensamiento es el punto de partida de todo el proceso de análisis. En primer lugar, un propósito poco claro puede llevar a una mala dirección. Cuando el propósito es claro, es necesario construir un marco de análisis para descomponer el propósito del análisis en varios puntos de análisis diferentes, es decir, cómo realizar un análisis de datos detallado, desde qué ángulos analizar y qué indicadores de análisis utilizar.
2. Recopilar datos
La recopilación de datos es el proceso de recopilar datos relevantes de acuerdo con un determinado marco de análisis de datos para proporcionar material y base para el análisis de datos. Los datos aquí mencionados incluyen datos primarios y datos secundarios. Los datos primarios se refieren principalmente a datos que se pueden obtener directamente y los datos de segunda mano se refieren principalmente a datos obtenidos después del procesamiento.
3. Procesamiento de datos
El procesamiento de datos se refiere al procesamiento y organización de los datos recopilados para formar un estilo adecuado para el análisis de datos. El propósito básico del procesamiento de datos es extraer y derivar datos valiosos y significativos a partir de una gran cantidad de datos confusos y difíciles de entender. El procesamiento de datos incluye principalmente limpieza de datos, conversión de datos, extracción de datos y cálculo de datos.
4. Análisis de datos
El análisis de datos se refiere al proceso de utilizar métodos y herramientas de análisis adecuados para analizar los datos procesados, extraer información valiosa y formar conclusiones efectivas. Dado que el análisis de datos se completa principalmente mediante software, esto requiere que los analistas de datos no solo dominen varios métodos de análisis de datos, sino que también estén familiarizados con el funcionamiento del software de análisis de datos. La minería de datos es en realidad un método avanzado de análisis de datos, que consiste en extraer información útil de grandes cantidades de datos. Se basa en las necesidades específicas de los usuarios para encontrar la información requerida a partir de datos masivos para satisfacer las necesidades específicas de los usuarios.
5. Mostrar datos
En términos generales, los datos se presentan en forma de tablas y gráficos, que es lo que a menudo queremos decir con gráficos. Los gráficos de datos de uso común incluyen gráficos circulares, gráficos de columnas, gráficos de barras, gráficos de líneas, gráficos de dispersión, gráficos de radar, etc. Por supuesto, estos gráficos se pueden ordenar y procesar aún más para convertirlos en los gráficos que necesitamos.
6. Redactar un informe
El informe de análisis de datos es en realidad un resumen y una presentación de todo el proceso de análisis de datos. El informe presenta completamente las razones, el proceso, los resultados y las sugerencias del análisis de datos para que los tomadores de decisiones puedan consultarlos. Un buen informe de análisis de datos primero debe tener un buen marco de análisis, con imágenes y textos, y niveles claros para que los lectores puedan entenderlo de un vistazo. Además, el informe de análisis de datos debe tener conclusiones claras. Un análisis sin una conclusión clara no es un análisis y pierde el significado de un informe, porque originalmente lo analizamos para encontrar o verificar una conclusión, así que no llegue al final. Finalmente, un buen informe de análisis debe contener sugerencias o soluciones.