怎样提升数据分析能力，数据分析的正确步骤

在这个大数据时代，数据分析能力在职场中显得尤为重要，不会数据分析基本就是一块废柴，在职场中很难生存，但要想学好数据分析，并没有那么容易，很多人都是下定决心入门学习，可是又不知道从哪开始，复杂的算法、庞大的数据、眼花缭乱的代码……最终还是止步于头脑斗争，无法付诸实际行动。但只要你克服了以下6大难题，数据分析能力蹭蹭往上涨。

1.很难获得用户操作行为完整日志。现阶段数据分析以统计为主，如用户量、使用时间点时长和使用频率等。一是需要识别用户，二是记录行为容易引起程序运行速度，三是开发成本较高。

2.产品缺乏核心指标，这需要分析人员足够的了解产品。产品有了核心指标，拆分用户操作任务和目的，分析才会有目的，否则拿到一堆数据不知如何下手。比如讲输入法的核心指标设为每分钟输入频率，顺着这个目标可以分析出哪些因素正向影响（如按键容易点击）和反向影响（如模糊音、误点击和点击退格键的次数）核心指标。

3.短期内可能难以发挥作用。数据分析需要不断的试错，很难在短期内证明方法的有效性，可能难以获得其他角色的支持。

4.将分析转化为有指导意义的结论或者设计。看过某应用的近四十个设置项的使用比例，修改皮肤使用率较高，而个别选项使用率不到0.1%，依次数据可以调整设置项的层级关系，重要的选项放置到一级强调显示，低于5%的可以放置二三级。功能使用率的分析是比较容易的切入点。

5.明确用户操作目的。功能对于用户而言，使用率不是越高越好。增加达到的目标的途径，用户思考成本增加，操作次数会增加，比如搜索。在应用中使用搜索可能说明用户没有通过浏览找到想要的内容，如果用户搜索热门内容，说明应用展示信息的方式出现问题。

6. 考虑到运营需求。之前做过的工具型应用，设计的核心指标是提高操作效率，减少点击次数、等待时间和手指位移等，最快的时间完成操作。而一些浏览型产品用户的目的并不明确，大致有浏览、查询、对比和确定目标等四类用户行为，需要兼容用户目标不明确情况下操作，引导用户选择的同时还要在过程中展现更多的内容，刺激用户点击。

二、数据分析的正确步骤

我们将数据分析过程组织为五个步骤：提问、整理、探索、得出结论和传达结果。以下是关键要点的概述，但你可以选择跳过。我们将在后面的部分中演练每一步，所以你将很快熟悉整个过程。

提问

你要获取一批数据，然后根据它提问，先提问，然后根据问题收集数据。在这两种情况下，好的问题可以帮助你将精力集中在数据的相关部分，并帮助你得出有洞察力的分析。

整理数据

你通过三步来获得所需的数据：收集，评估，清理。你收集所需的数据来回答你的问题，评估你的数据来识别数据质量或结构中的任何问题，并通过修改、替换或删除数据来清理数据，以确保你的数据集具有最高质量和尽可能结构化。

探索性数据分析

你可以探索并扩充数据，以最大限度地发挥你的数据分析、可视化和模型构建的潜力。探索数据涉及在数据中查找模式，可视化数据中的关系，并对你正在使用的数据建立直觉。经过探索后，你可以删除异常值，并从数据中创建更好的特征，这称为特征工程。

得出结论做出预测

这一步通常使用机器学习或推理性统计来完成，不在本课程范围内，本课的重点是使用描述性统计得出结论。

传达结果

你通常需要证明你发现的见解及传达意义。或者，如果你的最终目标是构建系统，则通常需要分享构建的结果，解释你得出设计结论的方式，并报告该系统的性能。传达结果的方法有多种：报告、幻灯片、博客帖子、电子邮件、演示文稿，甚至对话。数据可视化总会给你呈现很大的价值。

使用正确的数据分析工具

当然还有另一个最重要的点，那就是使用正确的数据分析工具。一个得心应手的数据分析工具，是每一位从业人员做数据分析的利器。面对浩如烟海的数据，如何选择合适的数据分析工具，成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题，运用用数据分析工具，企业可以整合多种渠道的数据，快速完成和完善数据分析。

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