根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告（如艾瑞资讯）、市场调查。
参照本科教材，你就能打下坚实的基础。探究用户心理要想提高市场占有率，先要赢得人心。了解用户心理，能助你更准确地洞察他们的真实需求。玩转数据库数据分析师的工作离不开数据库。掌握建表技巧和SQL语言，让你在数据处理上游刃有余。了解人口学知识这能让你更好地理解用户差异性，为市场细分提供有力支持。
①对比分析法通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。常见的对比有横向对比和纵向对比。
识别需求 识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。收集数据 有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数数据分析示意图据的内容、渠道、方法进行策划。
完整的数据分析主要包括了六大步骤，它们依次为：分析设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等，所以也叫数据分析六步曲。①分析设计 首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导。
数据收集 当我们在做数据分析时，第一步要解决的问题肯定就是数据源的问题。数据收集的渠道主要分为内部收集和外部收集。数据清洗 清洗数据就是从采集出来的庞大数据量中，筛选出对解决问题有价值、有意义的数据。数据对比 数据对比是数据分析的切入点。
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。
对比分析主要是把两个有关联的数据指标进行相互比较，从数量上说明和展现研究对象的规模大小，水平的高低，速度快慢等方面的相对值，然后通过在一样的维度下的指标数据对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
趋势分析最简单、最常见的数据分析方法，一般用于核心指标的长期跟踪，比如点击率、GMV、活跃用户数。可以看出数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点等，继而分析原因。多维分解 也就是通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。
细分分析 细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。因此通过细分分析扩大维度。细分方法可以分为两类，一类逐步分析，另一类是维度交叉。对比分析 对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，通过相同维度下的指标对比，找出业务在不同阶段的问题。
数据分析方法论主要有PEST分析法，5W2H分析法，逻辑树分析法，4P营销理论（现在用的比较多是4C），用户行为理论。下面呢，我就以5W2h分析方法，给大家详细的说明一下怎么建立完整的数据分析思路。首先，先介绍一下什么是5W2H。
一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。运营同学比较容易聚在某个点上转圈走不出来。如何展现和输出？数据可视化也是一个学问。
1、分析数据 分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。数据呈现 可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。
2、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法），可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3、内容分析：对媒体、广告、政策文件、网站等文本和非文本信息进行分析和解读，以揭示其中的特征和趋势。内容分析通常包括语义分析、符号分析、框架分析等方法。场所研究：在特定场所中进行观察和研究，了解场所的结构、功能和互动关系。场所研究通常包括建筑分析、环境分析、社会网络分析等方法。
数据收集是数据分析的最根柢操作，你要分析一个东西，首要就得把这个东西收集起来才行。因为现在数据收集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等东西，它们都能通过简略的配备结束杂乱的数据收集和数据聚合。二，数据预处理 收集好往后，我们需求对数据去做一些预处理。
数据分析的流程顺序包括以下几个步骤：数据收集 数据收集是数据分析的基础操作步骤，要分析一个事物，首先需要收集这个事物的数据。由于现在数据收集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等工具，它们都能通过简单的配置完成复杂的数据收集和数据聚合。
完整的数据分析主要包括了六大步骤，它们依次为：分析设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等，所以也叫数据分析六步曲。①分析设计 首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导。
数据处理：通过技术手段，对收集的数据进行提取、清洗、转化和计算，异常值处理、衍生字段、数据转换等具体步骤。数据分析：这里主要有两个技术手段，统计分析和数据挖掘，找到相关的数据关系和规则，然后利用业务知识来解读分析结果。
数据收集 数据收集是按照确定的数据分析内容，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。数据收集主要收集的是两种数据，一种指的是可直接获取的数据，另一种就是经过加工整理后得到的数据。做好数据收集工作就是对于数据分析提供一个坚实的基础。
数据提取：数据提取涉及确定数据的获取来源、提取时机和提取方法。这一步骤是确保我们能够从海量数据集中获取所需信息的关键。 数据挖掘：在处理大量数据时，数据挖掘技术可以帮助我们发现数据中的价值。数据挖掘的目标是从数据中提取有用的信息，并将其转化为可操作的策略。
