在大數據發展的時代，到處都在講數據分析，甚至許多公司要求員工掌握基礎的數據分析能力，產品崗位時刻關心用戶數據，銷售崗位時刻關注ROI/GMV,運營崗位緊盯閱讀數據和用戶留存量等等。大數據分析的過程十分複雜，數據多且雜就容易亂，數據分析讓許多職場人頭疼，但掌握數據分析技能已成爲職場人的剛需了。其實，數據分析技術的學習並不難，主要掌握這兩點，就可以讓你走遍天下。
“方法+工具”
一、“方法”
做數據分析光有數據不會分析，學工具也是白搭。做數據分析首先要掌握數據分析的方法和思路。一次完整的數據分析流程主要分爲以下六個環節：
1.明確數據分析目的波動解釋型：某天的銷售額突然下降了，某天的新用戶留存突然降低了，這時候往往需要分析師去解釋波動的原因，分析較爲聚焦，主要是找到波動的原因。
數據覆盤型：類似於月報、季報，在互聯網領域常見於app某某功能上線了一段時間後，數據分析師往往需要覆盤一下這個功能的表現情況，看看有沒有什麼問題。
專題探索型：對某個主題發起的專項探索，比如新用戶流失、營收分析等等。
2.數據獲取在明確分析目標後，就可以根據目標去獲取所需要的數據，數據獲取主要可以分爲三大類：通過一些基於前端頁面的數據採集工具獲取，如Smartbi等可視化的數據採集工具；在產品設計過程中通過數據埋點的方式，在需要數據時可以進行簡單提取，這種方式的前提是在產品規劃階段就已經對未來的數據獲取提前做好了準備；如果前期沒有進行功能埋點、可視化的採集工具也無法獲取數據時，找研發團隊通過後臺腳本或技術研發的方式獲取數據。
3.數據處理數據處理階段主要做的工作是數據清洗、數據補全、數據整合。
4.數據分析數據分析思路又叫數據分析方法，數據分析一定是以目的爲導向的，通過目的選擇數據分析的方法。一般有異常分析、尋找關聯關係、分類、分層和預測。
5.數據可視化我們需要把數據進行可視化的展示，因此，BI工具就是數據分析路上必不可少！國產BI工具Smartbi大數據分析平臺滿足企業不同階段的BI需求，功能覆蓋數據分析的全流程。
6.總結與建議數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過對數據全方位的科學分析來評估企業運營質量，爲決策者提供科學、嚴謹的決策依據，以降低企業運營風險，提高企業核心競爭力。
數據分析方法論一定是爲指導具體工作實踐而服務的，所以僅僅掌握方法論並不夠，還要通過實踐不斷完善優化方法，也要藉助工具，雙管齊下，才能達到最好的效果。
二、“工具”
下面我就給大家介紹一個超好用且功能全面的數據分析工具，讓數據小白快速上手！以Smartbi爲例，我們一起看看它各個模塊的主界面：
數據門戶是“瀏覽報表”的入口，是最低權限用戶打開報表的地方，無論這些報表是用什麼功能製作出來的。
2.數據連接提供從本地數據（Excel文件和JAVA數據源）、關係數據庫、多維數據庫、NoSQL數據庫獲取數據的數據源定義，比如地址、端口、驅動、口令等等。
3.數據準備包括自助ETL、業務主題、數據集和抽取監控。這裏的數據集抽象了各種查詢方式，比如自助數據集、SQL數據集、JAVA數據集等等。抽取監控體現了高速緩存的相關功能。
4.數據挖掘包括了實驗管理、模型管理、服務管理三個部分，由於數據挖掘建模的門檻相對高，產品內置了十個案例教程，便於用戶參考學習。
5.分析展現是Smartbi最傳統的功能定位——前端展現，但這裏更突出了自助分析的三大法寶——自助儀表盤、透視分析和即席查詢（數據服務）。當然還有廣受歡迎的電子表格功能，只不過其入口是在Excel插件上，這裏沒法體現出來。
6.資源發佈以前包括在公共設置中，同樣包括電腦、平板和手機發布主題。
面向管理人員的系統運維和麪向開發人員的公共設置——清新界面
如果你是iPad用戶，全新的內容感官也會讓你更加舒適，無論自助儀表盤還是電子表格功能，所設計的儀表盤和中國式報表，都可以發佈在iPad提供無時無刻的數據分析能力。內置的典型功能演示個個都是精品，經過了產品團隊的用心打磨。以下列舉大屏DEMO，瞭解更多你可以登錄官網體驗中心，或者直接安裝。
如今，大數據的時代一定要掌握對大數據分析的能力，這是未來發展的趨勢。而隨着技術的發展，未來的數據分析肯定會比現在更加精細和完美。數據工作可以幫助我們發現未知的商業邏輯，這也是企業數據信息化的關鍵。我們根據其方法論總結了數據分析的六大環節，同時也介紹了助力數據分析的工具，相信擁有這些知識的你們，能夠在各個崗位中發揮出更大的作用。