如今數據的重要性日益凸顯，在運用數據的同時對於數據的利用與挖掘也一樣決定着企業的競爭價值。數據從最初的原始狀態經過數據分析技術的整合，變成對於企業有利的數據源。在對數據分析時的思路和數據分析的流程有哪些，下面我將展開說明。
數據分析思路
1.細分分析
細分分析是分析的基礎，單一維度下的指標數據的信息價值很低。因此通過細分分析擴大維度。細分方法可以分爲兩類，一類逐步分析，另一類是維度交叉。
2.對比分析
對比分析主要是指將兩個相互聯繫的指標數據進行比較，通過相同維度下的指標對比，找出業務在不同階段的問題。常見的對比方法包括：時間對比，空間對比，標準對比。
3.同期分析
同期分析在數據運營領域十分重要，互聯網運營特別需要仔細洞察留存情況。通過對性質完全一樣的可對比羣體的留存情況的比較，來分析哪些因素影響用戶的留存。
4.聚類分析
聚類分析具有簡單，直觀的特徵，網站分析中的聚類主要分爲：用戶，頁面或內容，來源。用戶聚類主要體現爲用戶分羣，用戶標籤法；頁面聚類則主要是相似，相關頁面分組法；來源聚類主要包括渠道，關鍵詞等。
數據分析流程
1.明確數據分析的目標
做任何事都需要有一個明確的目標，數據分析亦是如此，在做數據分析時，需要明確數據分析的目標是什麼，按照目標進行相應規劃。
2.需要採集哪些信息
數據分析面向的對象就是數據，對於進行數據分析所需要的原始數據，需要有一個明確的認知，需要採集的原始數據要對應目標。
3.數據的整理與分析
數據採集完畢後，對於原始數據將要進行數據的整理與分析，使用數據分析工具對數據進行智能化的加工處理。使得有用的數據得以提煉。
4.數據的展現與輸出
有用數據整理完畢後，需要對於特定的形式進行展示說明，使得數據可視化。運用相應的圖表將數據圖像化，更加直觀清楚的瞭解數據。
數據分析的應用——BI
數據分析的智能化，節省了企業的人力物力，在商業智能領域，國內軟件公司也進入了高速發展的階段。以目前國內佔有率第一的帆軟爲例，其Finebi就完全應對企業的需求，對於複雜數據的智能處理。可視化的分析，實現了企業數據分析的智能化。相信數據分析未來的市場將會更加龐大，運用的領域也將更加廣泛。
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