by 摘要：有六种常用的数据分析方法：直接判断、比较分析、结构分析、平均分析、漏斗分析和因果分析。数据分析可以在数据处理后开始。数据分析需要关注业务、产品和用户，而不是分析。
数据分析一般包括六个步骤：设定目标、数据挖掘、数据监控、数据处理、数据分析、数据总结。
一、设定目标
在数据分析开始之前，我们应该首先设定一个明确和可拆卸的目标，我们需要删除我们的数据分析的最终目标，以确保在分析过程中遇到大量的新数据，最终偏离目标。
二、数据挖掘
许多企业没有进行数据分析的原因很可能是从一开始就没有设置“数据埋点”，因此，充分利用工具可以带来大量的数据积累。
如何设置数据埋点，获取想要的数据？
2.1自有平台的数据挖掘
自己的网站、应用程序等，可以通过数据埋点收集自己的数据。如果将统计代码嵌入到网站代码中，则可以记录具体的操作行为和用户特征。除了开发嵌入式代码外，该代码还可以借用第三方统计工具的代码。
2.2使用第三方统计工具
常见的有：
a.网站分析工具
常见：Google Analytics、Alexa、百度统计、CNZZ统计、51la统计等。
b.移动应用分析工具
常见：Google Analytics、TalkingData、Crashlytics、友盟等等。
这些工具很多，运营商需要根据自己的业务情况来确定适合自己业务的统计工具。
c.挖掘新媒体相关数据
一般来说，新媒体平台都有自己的数据背景，可以分析粉丝的数据，如粉丝数量、分布区域、文章阅读、喜欢、评论、转移等数据。运营商可以根据这些数据对用户和内容进行初步分析。
此外，新媒体列表网站-新列表可以查看更多平台上同类账户的数据，并进行横向比较。
d.行业数据挖掘
这些数据需要借助专业机构发布的行业报告和行业数据进行分析。如艾瑞咨询、企鹅智库、易观、TalkingData等互联网研究机构。
三、数据监控
运营商需要对数据保持高度敏感。当中小企业没有进行数据阀值监控的技术能力时，他们应该通过报告和细节来洞察数据的异常。常见的异常，如注册量异常（恶意注册等）、异常订单(虚假订单等。)，需要尽快发现和制止，否则企业将遭受损失。
四、数据处理
在挖掘数据的过程中，许多数据属于原始数据，并非每个数据都对当前的分析目标有用，因此有必要对数据进行处理和整理。
常用的数据处理方法有：删除无效数据、合并重复数据、组合相关数据等。
4.1删除无效数据。 例如，应尽可能简化一些与目标不一致的字符和数据，以避免影响分析过程。数据越复杂，错误和遗漏就越容易出现。
4.2合并重复数据。 有些数据属于重复数据，或者某些数据之间存在逻辑操作关系，可以合并简化。
4.3组合数据。 原始数据不能反映多个数据之间的相关性。有些数据属于过程数据，因此可以将某些数据组合起来，形成新的维度数据。例如，研究市场竞争，将曝光率与商品总量除法结合，实现新的数据值，作为竞争参考。
五、数据分析
数据处理后，可以开始数据分析。数据分析需要专注于业务、产品和用户，而不是分析。
有六种常用的数据分析方法：直接判断法、对比分析法、结构分析法、平均分析法、漏斗分析法、因果分析法。
六、数据总结
数据分析的总结应先得出结论，逐层分解，最后提供论证。如果你能使用图表，不要简单地使用文本。图形和文本的结合使数据结论的呈现更加生动。除了结论外，还可以提出观点、建议、措施等。
数据分析和总结不需要长篇大论，因为经理和团队成员经常听总结报告，时间非常有限，可以简洁全面，突出重点。