九数云——如何做数据分析

如何做数据分析——第一步

每个数据指标的含义一定要清晰！举个例子来说，我们发出了1000万的邮件，到达率是99.99%，打开率是18%，点击率是18%，那看过信的人都点击了，说明设计很棒，效果很好。从点击的情况来看，80%的客户都是新访客，说明我们这次活动对抓取新用户是非常成功的。唯一的缺陷是我们网站的抓住客户的能力。我们下一次应该进一步优化这个网站。抓住重点，对准分析，而不是光靠一串繁琐的数字。如何做数据分析，不管是自己做的还是做的给领导看的，指标定义才是最关键的。枯燥的望文生义或者是简单的东西不光是会让老板觉得没用，更多的也是自己做的过程中，得不到收获，或者是对情况没有大致的了解，在做工作时也没有针对性，达到的效果自然是不尽人意的。

如何做数据分析——第二步

分析图表化要有可读性。用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论。而在分析结论时，一定要具有可读性！分析推导过程要基于紧密的数据分析，通俗一点来说，就是不能有猜测性的结论，主观的东西是没有说服力的。在每一次做数据分析的时候，要真正了解到阅读数据的人员有哪些，针对的对象有哪些，他们所最想要了解的东西有哪些，目的在于什么，学会站在多种角度上做分析，自然做出来的分析就会深得人心在对症下药的范围内，图表的重要性就被凸显出来了，但有一点要注意的是，如何做数据分析，图表并不是越多越好。图表过多反而会让人抓不住重点，不清楚表达的意思。表格越简单越好，越直接越好，注重效率和结果。

如何做数据分析——第三步

数据分析最重要的目的就是从数据中寻找规律，找到能够指导我们未来实践的原则和方法，它是产生智慧的主要途径。所以，预测分析是数据分析的终极目的。在日常工作中，我们常常会为大量的数据所困扰，而大量的数据得到积累和整合就能形成可用的数据集，这些数据集就是领导真正让我们做数据分析想要得到的东西，他是给公司带来利益和发展的关键。不论如何，数据分析绝对是以实现目的为方向，在一堆数据面前，没有结论就是一堆没有用的数据，因为结论才能带来目的，才能带动企业的发展。如何做数据分析不能为了收集而收集，为了量化而量化，为了数据而数据，为了分析而分析，为了报告而报告，规避这五点，就能分析出好的数据。如果没有认知和方法，是很难做到高效数据化的。

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