為什么你的 數據分析 成果總是難以落地？數據分析的價值總是遠遠低于預期？相信看完這篇文章，每個人都能找到一個屬于自己的答案。本人先后在電力、軍工、金融等行業擔任數據分析師，有多年行業經驗。從平時的工作中總結出以下六個數據分析時要注意的原則 ，希望能對大家有所幫助。

1 、遵循數據分析標準流程

數據分析遵循一定的流程，不僅可以保證數據分析每一個階段的工作內容有章可循，而且還可以讓分析最終的結果更加準確，更加有說服力。一般情況下，數據分析分為以下幾個步驟：

1) ???? 業務理解，確定目標、明確分析需求；

2) ???? 數據理解，收集原始數據、描述數據、探索數據、檢驗數據質量；

3) ???? 數據準備，選擇數據、清洗數據、構造數據、整合數據、格式化數據；

4) ???? 建立模型，選擇建模技術、參數調優、生成測試計劃、構建模型；

5) ???? 評估模型，對模型進行較為全面的評價，評價結果、重審過程；

6) ???? 成果部署，分析結果應用。

2 、明確數據分析目標

在數據分析前期，要做到充分溝通、理解業務規則、關注業務痛點、了解用戶需求、換位思考，明確為什么要做數據分析，要達到一個什么目標。這樣才能保證后續的收集數據、確定分析主題、分析數據、分析結果應用等工作都能夠圍繞分析目標開展，保證最終能夠從整體目標的角度去總結分析成果。

3 、業務與數據結合確定分析主題

以解決業務問題為目標，以數據現狀為基礎，確定分析主題。前期要做好充分的準備，以業務問題為導向，以業務梳理為重點，進行多輪討論，分析主題避免過大，針對業務痛點，實現知現狀、明原因、可預測、有價值。另外，分析數據的范圍除了重點關注的業務指標數據，還要盡量考慮擴展外延數據，比如經濟指標數據、氣象數據、財務數據等。確定分析主題之前，要進行數據支撐情況的初步判斷，避免中途發現數據質量或者數據范圍不能支撐分析工作的情況發生。確定分析主題之后，詳細論證分析可行性，保證分析過程的清晰性，才能開始分析工作。

4 、多種分析方法結合

分析過程中盡量運用多種分析方法，以提高分析的準確性和可靠性。例如，運用定性定量相結合的分析方法對于數據進行分析；融合交互式自助BI、數據挖掘、自然語言處理等多種分析方法；高級分析和可視化分析相結合等。

5 、選擇合適的分析工具

工欲善其事，必先利其器，數據分析過程中要選擇合適的分析工具做分析。SPSS、SAS、Alteryx、美林Tempo、RapidMiner、R、Python等這幾種工具都是業界比較認可的數據分析產品。它們各有其優勢，SPSS 較早進入國內市場，發展已經相對成熟，有大量參考書可供參考，操作上容易上手，簡單易學。SAS由于其功能強大而且可以編程，很受高級用戶的歡迎。Alteryx 工作流打包成應用，為小企業直接提供應用，地理數據分析功能強大。美林數據的Tempo大數據分析平臺功能全面，在高級分析和可視化分析相結合上具有明顯優勢。RapidMiner易用性和用戶體驗做得很好，并且內置了很多案例用戶可直接替換數據源去使用。R 是開源免費的，具有良好的擴展性和豐富的資源，涵蓋了多種行業中數據分析的幾乎所有方法，分析數據更靈活。Python，有各種各樣功能強大的庫，做數據處理很方便，跟MATLAB很像。

6 、分析結論盡量圖表化

經過嚴謹推導得出的結論，首先要精簡明確，3-5條即可。其次要與業務問題結合，給出解決方案或建議方案。第三盡量圖表化，要增強其可讀性。

利用美林數據 Tempo 大數據分析平臺 實現的某企業KPI分析報告

數據分析過程中，除了以上六條原則，還要避免以下3種情況：

1 ）時間安排不合理

在開始分析工作之前，一定要做一個明確的進度計劃，時間分配的原則是：數據收集、整理及建模占70%，數據可視化展現及分析報告占25%，其他占5%。（數據的收集、整理和建模的過程，是反復迭代的過程）

2 ）數據源選擇不合理

一般企業中的數據來源有很多，SAP、TMS、CRM及各部門業務系統，每個渠道的數據各有特點。這時，應該慎重考慮從哪個渠道獲取數據更加快捷有效。數據源選擇不合理，不僅影響結論的可靠性，而且有返工的風險。

3 ）溝通不充分

無論是分析人員內部的溝通還是與外部相關人員的溝通，都是至關重要的。與外部人員溝通效不順暢，可能造成前期需求不清，中間業務邏輯混亂，最終導致數據分析結果差強人意。與內部人員溝通效率低，可能造成分析進度滯后，分析工作開展不暢等諸多問題，直接影響分析效果。

對于數據分析師，分析經驗的積累與專業知識的提升同樣重要，因為有些問題不是只用專業知識就能解決的，所以在平時的工作中要有意識的去學習業務知識、掌握先進的分析工具，做一個有心人！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析的六大黄金法则的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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