在做数据分析时，具体分析的关键是？

数据分析的关键点是什么?~

第一、基本数据一定要可靠
不论是哪个企业，进行数据分析的目的都是为了可以给企业带来更多的商业价值以及帮助企业规避或者减少风险带来的损失，那么如果数据本身就是错误的或者质量不好，那么得出的数据分析的结果以及采取的问题解决方案都在质量上大打折扣，那么谁还能说数据分析可以为企业解决问题。
第二、及时阻断数据错误的重要性
进行数据处理的过程是一个复杂的过程，这个环节当中，从数据的收集到数据筛选、数据分析都有可能产生错误，因此我们需要在各个环节中对错误的数据进行甄别，特别是数据处理的阶段，可以很好的对数据进行一个清理的过程。当然不仅仅是数据处理的过程，每一个环节都需要相关的技术人员通过一定合理性分析找出质量不高的数据，或者进行错误数据的判定，这不仅仅需要的是技术，也是对数据分析人员素质的考验。
第三、数据处理平台的应用
对于数据质量的处理，也有相关的数据处理平台，一般大数据解决方案的相关企业也会提供应用，企业在选择数据处理平台的时候，如果条件好一些的可以选择一些在这方面技术比较成熟的应用企业，一般国内的大型企业主要会采用国外的数据处理软件。
关于数据分析的关键点是什么，环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

1.决定目标
数据价值链的第一步必须先有数据，然后业务部门已经决定数据科学团队的目标。这些目标通常需要进行大量的数据收集和分析。因为我们正在研究数据驱动决策，我们需要一个可衡量的方式知道业务正向着目标前进。
2.确定业务标杆
业务应该做出改变来改善关键指标从而达到它们的目标。如果没有什么可以改变，就不可能有进步,，论多少数据被收集和分析。确定目标、指标在项目早期为项目提供了方向，避免无意义的数据分析。
3.数据收集
撒一张数据的大网，更多数据，特别是数据从不同渠道找到更好的相关性，建立更好的模型，找到更多可行的见解。大数据经济意味着个人记录往往是无用的，在每个记录可供分析才可以提供真正的价值。
4.数据清洗
数据分析的第一步是提高数据质量。数据科学家处理正确的拼写错误，处理缺失数据和清除无意义的信息。在数据价值链中这是最关键的步骤，即使最好的数据值分析如果有垃圾数据这将会产生错误结果和误导。
5.数据建模
数据科学家构建模型，关联数据与业务成果和提出建议并确定关于业务价值的变化这是其中的第一步。这就是数据科学家成为关键业务的独特专长，通过数据，建立模型，预测业务成果。
6.数据科学团队
数据科学家是出了名的难以雇用，这是一个好主意来构建一个数据科学团队通过那些有一个高级学位统计关注数据建模和预测，而团队的其他人，合格的基础设施工程师，软件开发人员和ETL 专家，建立必要的数据收集基础设施、数据管道和数据产品，使数据通过报告和仪表盘来显示结果和业务模型。
7.优化和重复
数据价值链是一个可重复的过程，通过连续改进价值链的业务和数据本身。基于模型的结果，企业将通过数据科学团队测量的结果来驱动业务。

数据分析的关键是层次，而理解层次的推荐方式是假想有一座“数据冰山”。每当要进行分析时可以先把数据表中的所有字段想象为冰山底层的颗粒，明细数据是分析的“原料"，而把问题所在的层次比作“海平面”。以零售行业为例，每分钟、每家门店都在发生商品交易。每一笔交易的字段，构成了冰山底层的颗粒。我们要查看“每个品类的销售额总和"，问题的层次(即海平面)就是“品类"，而“销售额总和”是这个层次的答案，只需要把每一笔交易累加(即聚合)。数据分析的过程就是找到问题所对应的数据层次，并生成这个层次!海平面)的聚合结果。业务中常见的钻取分析，就是从一个特定层次开始，比如各品类的销售状况，然后根据数据线索不断调整分析的层次和高度。数据分析的关键是层次，而理解层次的推荐方式是假想有一座“数据冰山”。每当要进行分析时可以先把数据表中的所有字段想象为冰山底层的颗粒，明细数据是分析的“原料"，而把问题所在的层次比作“海平面”。以零售行业为例，每分钟、每家门店都在发生商品交易。每一笔交易的字段，构成了冰山底层的颗粒。我们要查看“每个品类的销售额总和"，问题的层次(即海平面)就是“品类"，而“销售额总和”是这个层次的答案，只需要把每一笔交易累加(即聚合)。数据分析的过程就是找到问题所对应的数据层次，并生成这个层次!海平面)的聚合结果。业务中常见的钻取分析，就是从一个特定层次开始，比如各品类的销售状况，然后根据数据线索不断调整分析的层次和高度。

一、明确数据分析目的
在进行数据分析之前首先要明确数据分析为什么要做?下面通过用户、需求、场景三要素拆解法来明确数据分析的目的。
1、用户
这里提到的用户是指数据分析内容或者结果给谁看?这里的目标用户主要分三类:你自己、企业内部业务部门、外部客户。这里主要对后两种进行解
析。
企业内部业务部门:
这类用户通常会通过制定不同策略提升企业某些指标的提升，可以是市场部门、运营部门或者是维系部门。他们往往指导企业内部积累了大量数据，但是不知道如何使用，如何通过数据分析形成有效的决策。
外部客户:
这类用户通常不具有某一领域或多个领域的行业数据，希望通过这些数据了解他的用户或市场，而恰巧你的企业具备这样的数据，这种情况下通过数据价值变现，形成对外的数据分析输出，对外部用户来说可以更好的了解市场，对干你来说也可以通过数据形成价值变现，为企业带来收益。
2、需求
你的用户即数据分析问题提出者为什么要做数据分析，他们是希望通过数据分析发现问题还是希望提升某个业务指标，这些都是在做数据分析前需要了解的，只有了解了需求才能制定更合理的数据分析思路(后面会介绍到数据分析方法)。
3、场景
场景更多体现的是数据分析的场景，如业务部门想了解用户在注册流程中的用户流失原因，那么这就是问题的场景，要根据场景去定义问题，梳理数据分析思路，选择数据分析的方法。
二、明确数据源及数据口径
1数据源
数据的获取主要有三种方式，第一种通过一些基于前端页面的数据采集工具获取，如Growinglo等口视化的数据采集产品:第二种是在产品设计过程中通过数据埋点的方式，在需要数据时可以进行简单提取，这种方式的前提是在产品规划阶段就已经对未来的数据获取提前做好了准备;第三种是如果前期没有进行功能埋点、可视化的采集工具也无法获取数据时，找研发团队通过后台脚本或技术研发的方式获取数据。
2、数据口径
数据口径，即定义某一个数据指标的含义。举个简单栗子来说，针对于用户流失指标的定义，不同的产品或者不同的领域会有所不同。对于普通电商产品来说，用户三天之内没有登录或购买就是流失，但是对于奢侈品电商来说，仅仅用几天没有登录或购买即算作用户流失是不合理的。
三、数据处理

数据处理阶段主要做的工作是数据清洗、数据补全、数据整合。

1 数据清洗
发现数据中的异常值，如对连续多天的用户登录数据进行处理时，如果有一天的登录数远远超过正常值，那么就需要分析，该天是否有重大营销活动，还是采集数据时出现的错误，通过异常值不仅可以发现数据采集方法的问题，同时可能通过异常值找到数据分析的目标。比如对信用卡诈骗的分析，就是通过查找异常数据的方式
2、数据补全
针对数据缺失的情况如何解决，一种方式是根据数据前后的关联关系填充平均值等方式，另一种则是直接选择丢失该条记录不用于数据分析。两种方式各有优劣，建议结合具体问题具体分析。
3、数据整合
在采集数据时，不同类型数据之间可能存在潜在关联关系，通过数据的整合，丰富数据维度，更利于发现更多有价值的信息。如用户注册数据与用户购买数据相关联，可以通过用户的基础属性信息判断用户购买的商品是自己使用还是送人等等。
四、数据分析
数据分析思路又叫数据分析方法，数据分析一定是以目的为导向的，通过目的选择数据分析的方法。通常来说主要有以下集中分析思路
1、异常分析
通过数据分析发现异常情况，找到解决异常问题的方法。
2、寻找关联关系
关联关系也可以成为购物车分析，耳熟能详的沃尔玛尿布与啤酒的案例就是关联关系的最佳实践，通过分析不用商品或不同行为之间的关系，发现用户的习惯。
3、分类、分层
通过用户特征、用户行为对用户进行分类分层，形成精细化运营、精准化务推荐，进一步提升运营效率和转化率。
4 预测
通过用户历史行为预测用户未来可能的行为，提升用户感知和使用体验。
五、输出
在前面层提到，数据分析的目的是通过数据清晰的了解用户、产品和当前业务形态，从而得到有效的战略决策指导下一步的发展。
如何通过数据清晰了解用户、产品和业务生态?一行行枯燥的数字是无法让业务部门或外部客户直观了解数据背后的含义的，所以需要通过数据可视化的方法，简单来说就是将一行行的数据转化为冬表，直观化展现数据的趋势、数据之间的关联关系等等。在对数据可视化时，需要着重考虑数据有几个维度、数据要向看的人展现什么，这些都影响着数据可视化的形式

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