【导读】现在，数据的重要性日益凸显。在使用数据的同时，数据的使用和挖掘也决定着企业的竞争价值。数据分析应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。那么，常用的数据分析思路是什么呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!
1、明确思路
明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。首先目的不明确则会导致方向性的错误。当明确目的后，就要建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。
2、收集数据
收集数据是按照确定的数据分析框架收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据比如公司自己的业务数据库中的业务数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据例如一些公开出版物或者第三方的数据网站。
3、处理数据
处理数据是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。
4、分析数据
分析数据是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的操作。
5、可视化
一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。
6、撰写报告
撰写数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过清晰的结构和图文并茂的展现方式去展具有建设意义的解决方案。
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“常用的数据分析思路是什么?”的全部内容，希望对大家有所帮助。所谓不做不打无准备之仗，总的来说随着大数据在众多行业中的应用，大数据技术工作能力的工程师和开发人员是很吃香的。
数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。
04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。
05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。
06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。
07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。
赵兴峰老师主讲数据分析师全体系育成课程，最常用的数据分析思路与方法：对比分析，对比分析案例、思路、方法、模型及对比分析三要素