一、数据分析一般工作流程：

1. 明确目标
   • 数据分析反映什么现状
   • 数据分析解决什么问题
   • 希望达到的效果和目的
   • 创造消费机会
2. 规划框架
   • 分析的整个流程
   • 从哪个维度来进行数据分析
     • 宏观/微观、内部/外部
     • 历史、现在、未来
     • 数量、质量、效益
     • 不同的分析对象
   • 数据分析需要的数据/时间段；
   • 全面考虑数据分析所涉及的各项环节；
   • 不同的业务需要分析哪些具体数据
3. 数据获取、筛选处理
   • 原始数据的收集/获取
   • 原始数据的筛选/归类
   • 原始数据的处理/初加工
     • 数据清洗（清楚重复多余数据、补充合适缺失数据、纠正或删除异常或错误数据）
     • 数据转化（数据表样式的转化、数据类型转化）
     • 数据抽取（拆分数据、合并数据）
     • 数据计算
4. 数据分析
   • 数据分析方法
     • 定性数据分析（对词语、照片、音频非数值型数据进行的分析）
     • 检验性数据分析（对已有假设，进行证实或证伪等方面的工作）
     • 探索性数据分析（检验“假设值”的形成，在数据之中发现新的特征）
5. 总结评估

二、数据分析目的：

• 了解现状
• 了解趋势
• 算法改进

三、如何建立数据分析思路？

1. 建立自己的指标体系
2. 明确好指标与坏指标
   • 好的指标：应该是核心驱动指标，核心驱动指标和公司发展关联，是公司在一个阶段内的重点方向，一个阶段，不同时期的核心驱动指标不一样，不同业务的核心驱动指标也不一样，好的指标还应该是比例或者比率。
   • 坏的指标：虚荣指标、后验性指标、复杂性指标。
3. 建立正确的指标结构
4. 了解维度分析法