数据分析的方法和流程有哪些(7种常见数据分析基本思路)

这几天在私信里常看到有新入门的数据分析师来跟我吐槽:“工作时没有自己的分析思路,常常是机械地完成老板布置的任务,无法形成自己的数据分析方法论。”

7种常见的数据分析基本思路,满足你职场95%的需求

的确,作为一名商业数据分析师我也能理解初入行的同学的烦恼,我们在进行数据分析时,经常要使用到一些基本的分析思维,如时间趋势、下钻查询、对比等。但苦于缺少一个完整的数据分析思路整合。

7种常见的数据分析基本思路,满足你职场95%的需求

接下来就分享我个人从事数据分析领域以来总结的常见的7种数据分析基本思路,能够满足你职场大部分需求:

一、数据分析前的准备

在开始进行数据分析之前,需要思考我这次分析结果的用途以及希望传达给查看者的信息

只有明确分析清楚目的才能直观展示数据分析结果(划重点)。

二、数据分析时的七种思路

下面描述了大家可以采用的7种不同的数据分析基本思路,并为每种方法提供了示例说明。

数据故事类型

说明

7种常见的数据分析基本思路,满足你职场95%的需求

随着时间而改变

作用:使用时间段来说明一个趋势。

示例:采购降本分析 :供应商采购金额分析查看时间趋势下的单价数据情况。

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下钻查询

作用:设置上下文,以便查看者更好地了解更细粒度特定类别下的数据信息。

示例:营销组织销售分析:从小组绩效下钻到个人绩效得分情况。

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缩小

作用:描述查看者关注的内容与大局的关系,某个具体内容对大局的影响。

示例:客户数下滑分析 :哪些客户类型和层级的大量下滑影响了总客户数。

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对比

作用:表明两个或多个主题的差异。

示例:客户数下滑分析 :对比两个年度(2017、2018)客户类型和层级的下滑情况。

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十字路口

作用:当一种类别超过另一种类别时突出重要的转变。

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因素

作用:通过将主题分成不同类型或类别来解释主题。

示例:2020 上半年经营分析报告:从销售额、毛利率、费用及人力成本三个方面分析上边年的经营状况。

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离群值

作用:显示异常或事件的特别异常之处。

示例:毛利率异常分析 :通过定位异常毛利月份、异常门店、异常商品/类别、异常订单明细找出问题。

三、数据分析后的注意事项

1.突出数据重点

数据展示要简洁、突出重点,如果不需要标题、图例或网格线,可取消设置。目前国内常用Excel和一些可视化工具来展示数据,可视化工具如TB、FineBI都强调无代码、敏捷,可视化,一改传统BI工具SAP BO、IBM家的cognos(不过近几年貌似都在研发云BI)。

成熟的行业认可的BI工具如FineBI(国内)和 Tableau(国外),也都很推荐。

以下是我使用FineBI做出的数据展示图,大家可以根据修改前后的观感,来感受数据展示简洁的重要性。

7种常见的数据分析基本思路,满足你职场95%的需求

修改之前

7种常见的数据分析基本思路,满足你职场95%的需求

修改之后

2.调整组件的适应方式

因为我比较常用FineBI来展示数据,所以这里就以FineBI举例。组件是 FineBI 的组成部分,对于这些数据组件,调取出来后可以使用自适应显示,它会调整组件大小,以使其大小适合要创建的仪表板,更加美观地展示数据,如下图所示:

7种常见的数据分析基本思路,满足你职场95%的需求

四、建议

在数据分析工作中,数据分析思维是框架式的指引,在一些通用的分析场景下可以快速使用,吃透以上7种数据分析思维,就不会害怕应对老板安排的项目了,而且对未来构建数据分析模型也有帮助。

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